基于改进区域生长的水岸线提取方法研究

针对无人船在水面目标识别及视觉导航中涉及到的水岸分割问题,提出了一种基于改进区域生长的水岸线提取方法。首先在Lab颜色空间对图像进行阈值分割,得到水面种子点候选区域;然后通过构建最小二乘问题在种子点候选区域自动选取最优初始种子点,并基于图像标准差实现生长规则阈值自适应;最后依据初始种子点和生长规则进行区域生长,并对得到的水面区域进行边缘提取,从中分离出水岸分界线。采用该方法对水岸样本图像进行实验,通过相关系数和偏移误差对水岸线提取结果进行评价。实验结果表明,该方法能够提取出复杂环境下的水岸线,具有一定的鲁棒性,且基本满足实时性要求。

基于三维激光扫描的水面目标物体检测

水面目标物体检测是无人船识别水面物体或避开障碍的前提。本文利用水体对激光信号的吸收特性,设计了一种使用三维激光扫描检测水面目标的方法。该方法通过三维激光扫描获取水面漂浮物的点云,然后通过条件滤波限定有效的点云集合,并采用基于Kd树的最近邻聚类法划分水面目标物体,最后使用基于轴向包围盒(Axis Aligned Bounding Box,AABB)计算目标相对激光雷达的位置。本文设计了三组水面目标物体检测试验,数据表明本文方法可发现水面上漂浮的物体并能完成位置测定。