尺度变化下飞机着降区自适应分割算法

无人机利用视觉在未知区域寻找着降区时,获取的航拍图像易受光照影响并存在尺度变化,对航拍图像进行分割的主要目的是找出满足无人机着降区域大小且地物类型(如土地、湖泊等)相同的区域,所以要求其分割算法既要有聚类的能力,又具有将不同类的地物进行有效分割的能力。针对上述航拍图像的特点和分割任务需求,提出了一种尺度变化下飞机着降区自适应分割算法。首先根据无人机当前的高度信息和对着降区几何大小的要求,计算当前时刻图像的地面分辨率及满足无人机着陆时所需的最小像素数;然后提出一种自适应mean shift分割算法对航拍图像进行粗分割,其中核函数的带宽参数根据计算出的最小像素数结合最大类间方差法的阈值进行选取;接着对粗分割的图像利用Canny算子进行边缘提取实现图像的精细分割,得到最终分割结果;最后利用Google Earth在不同场景和尺度下的图像进行分割实验,实验结果表明该算法可以满足分割的任务需求实现准确分割,并对光照和尺度变化较为鲁棒。