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公开(公告)号：CN116704446A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310977275.X
申请日：2023-08-04
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像过零点特性和异物特征模式匹配的机场跑道路面异物实时检测方法，包括以下步骤：S1、输入红外激光线扫描的路面红外图像，提取路面红外图像中的激光线；S2、对提取的激光线的y坐标作多邻域多阶梯度计算，得到激光线上的点对应的多阶梯度曲线；S3、在多阶梯度曲线上找到极小值和极大值，根据图像过零点的特性定义如下异物、凹坑和路基的特征模式。S4、通过计算异物的高度信息过滤误判的异物，并根据标记的异物处的x坐标得到异物的位置；S5、对后续输入的每一帧图像重复S1至S4的操作，将每一帧的异物图像进行拼接，合成最终的路面三维信息及异物标记结果。本发明可以高效、准确、实时的进行机场道路异物检测。
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公开(公告)号：CN116433707A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310702494.7
申请日：2023-06-14
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂背景下线结构光中心亚像素精确提取方法，首先对图像进行预处理后，进行骨架细化分割出有效光条区域的单像素点，初步确定感兴趣点像素坐标，再利用主成分分析法获取线结构光条纹中心的法向量，并利用法向的方向性优化光条法向，最后在光条法向截面上根据光条灰度分布变化率，获取高斯拟合区间数据进行局部高斯拟合，精确提取出线结构光条纹中心亚像素坐标。本发明不易受到条纹宽度变化和背景环境的影响，有效提高了激光条纹中心的提取精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116433707B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310702494.7
申请日：2023-06-14
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂背景下线结构光中心亚像素精确提取方法，首先对图像进行预处理后，进行骨架细化分割出有效光条区域的单像素点，初步确定感兴趣点像素坐标，再利用主成分分析法获取线结构光条纹中心的法向量，并利用法向的方向性优化光条法向，最后在光条法向截面上根据光条灰度分布变化率，获取高斯拟合区间数据进行局部高斯拟合，精确提取出线结构光条纹中心亚像素坐标。本发明不易受到条纹宽度变化和背景环境的影响，有效提高了激光条纹中心的提取精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116704446B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310977275.X
申请日：2023-08-04
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像过零点特性和异物特征模式匹配的机场跑道路面异物实时检测方法，包括以下步骤：S1、输入红外激光线扫描的路面红外图像，提取路面红外图像中的激光线；S2、对提取的激光线的y坐标作多邻域多阶梯度计算，得到激光线上的点对应的多阶梯度曲线；S3、在多阶梯度曲线上找到极小值和极大值，根据图像过零点的特性定义如下异物、凹坑和路基的特征模式。S4、通过计算异物的高度信息过滤误判的异物，并根据标记的异物处的x坐标得到异物的位置；S5、对后续输入的每一帧图像重复S1至S4的操作，将每一帧的异物图像进行拼接，合成最终的路面三维信息及异物标记结果。本发明可以高效、准确、实时的进行机场道路异物检测。
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