结合HSV空间的水面图像特征水岸线检测

目的 水岸线可用于无人艇视觉导航、运动状态估计,是无人水面艇自主航行的重要参照特征。水岸线类似于水天线,但由于水波、反光、倒影等因素,内河水岸线检测的背景更复杂,难以采用现有水天线检测技术。通过分析水面图像在HSV空间的特征,发现陆地区域的饱和度值均高于天空和水面区域;在光照较暗时,色彩信息不能使用,亮度图像中的陆地区域相对其他区域较暗,但仍然存在水岸线轮廓特征。基于这一分析结果,提出结合HSV空间的水面图像特征水岸线检测方法。方法 首先将RGB图像经过高斯滤波后变换到HSV空间,依据权重进行HSV空间特征分量选取,接着进行像素点非线性增强;然后在增强的图像上进行区域分割,并将各个区域定义为基底图像;其次分析饱和度图像的行列特性,提取高饱和度的陆地区域,并将其定义为模板图像,将模板图像覆盖在各个基底图像上,按重叠区域面积比选取基底图像;最后通过边缘检测算子检测水岸线。结果 本文采集不同季节,不同光照强度的水面图像进行水岸线检测实验,实验结果表明本文算法可以在不同光照环境下准确检测出水岸线,且轮廓清晰完整,本文算法的实时性可达到1帧/s。结论 本文提出的结合HSV空间的水面图像特征水岸线检测方法,可以在不同的光照环境中有效地检测出轮廓清晰完整的水岸线,验证了水面图像分析的结论,本文算法可适用于无人艇视觉导航中。