复杂阴影背景下的USV自动水域边界检测

准确的水域边界检测是无人水面平台(unmanned surface vehicle,USV)自主导航和避障的关键技术.然而,当前基于光学图像的导航避障方法在实际USV系统中的可行性和准确性都偏低,其中,户外复杂自然光照引起的图像阴影是主要的误差源之一.本文提出了一种结合光学阴影处理和能量优化的自动水域边界检测方法,并且在实际的USV系统中得到了验证.首先,详细分析了阴影不敏感的本征图像的基本原理,并用于复杂光照条件下的背景分割;接着,使用光学阴影验证方法区分了不同目标区域,并利用阴影区域和非阴影区域的亮度差值定位水域边界;然后,将水域边界检测问题转化为全局能量优化问题,并为了提高算法的鲁棒性提出了算法的补充条件;最后,使用实际USV系统采集的多组光学图像验证了算法的有效性和鲁棒性.