一种基于小波变换的无人机图像处理方法技术

本发明专利技术请求保护的一种基于小波变换的无人机图像处理方法通过训练无人机地形图像样本，得到无人机地形图像样本分类器进而对所述无人机地形图像样本分类器进行测试，获取所述无人机地形图像样本分类测试结果和实地地形评价结果；进行小波检测分析，获取所述实地地形的动态检测结果；进行环境检测分析，获取所述实地地形的图像处理结果。本发明专利技术通过将用小波变换处理方式的优点应用于对无人机图像处理上来，达到良好的多特征融合聚类分析的效果，并且，本发明专利技术不仅关注图像特征，其还综合环境传感器进行无人机图像的辅助结合，获取综合处理结果，全方位识别无人机地面图像，达到多维度准确制定考查策略的效果。维度准确制定考查策略的效果。维度准确制定考查策略的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于小波变换的无人机图像处理方法


[0001]本专利技术涉及无人机
，特别涉及一种基于小波变换的无人机图像处理方法。

技术介绍

[0002]无人驾驶飞机简称“无人机”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。机上无驾驶舱，但安装有自动驾驶仪、程序控制装置、信号采集装置等设备。地面、舰艇上或母机遥控站人员通过雷达等设备，对其进行跟踪、定位、遥控、遥测和数字传输。可在无线电遥控下像普通飞机一样起飞或用助推火箭发射升空，也可由母机带到空中投放飞行。现有技术无人机中已存在图像跟踪技术，对图像进行跟踪来获取跟踪内容。
[0003]对于地理位置图像的获取方法包括，控制在空间上分离设置的至少两个光源中的每个光源的亮度周期性的变化，采用至少三个位置的三个摄像头分别采集用于三维重建的图像。基于图像的三维重建是根据物体或者场景所拍摄的两个或者两个以上二维的图像，由计算机自动进行计算和匹配，计算出物体或者场景的二维的几何信息和深度信息，并建立三维的立体模型的过程。随着无人机技术的发展，消费级无人机价格不断下降，以及激光雷达的小型化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换的无人机图像处理方法，其特征在于，包括：训练无人机地形图像样本，得到无人机地形图像样本分类器；获取无人机实地地形采样图像，对所述无人机地形图像样本分类器进行测试，获取所述无人机地形图像样本分类测试结果和实地地形评价结果；对所述实地地形评价结果进行小波检测分析，获取所述实地地形的动态检测结果；对所述实地地形的动态检测结果进行环境检测分析，获取所述实地地形的图像处理结果。2.如权利要求1所述的一种基于小波变换的无人机图像处理方法，其特征在于，所述训练无人机地形图像样本，得到无人机地形图像样本分类器，还包括：获取所述训练无人机地形图像样本的原始相位图像，提取其动态特征和颜色特征；对所述训练无人机地形图像样本的原始相位图像的动态特征和颜色特征分别进行归一化处理，得到归一化后的所述原始相位图像的动态特征和颜色特征；将所述归一化后的所述原始相位图像的动态特征和颜色特征进行融合，构成双相位无人机图像特征；对所述训练无人机地形图像样本的原始相位图像进行手动获取C个双相位正向训练样本和D个两相位负向训练样本，其中0<C<500,0<D<1000；采用得到的所述归一化后的所述原始相位图像的动态特征和颜色特征对C个双相位正向训练样本进行表示，得到双相位正向训练样本特征；采用得到的所述归一化后的所述原始相位图像的动态特征和颜色特征对所有(C+D)个双相位训练样本进行表示，得到所有双相位训练样本特征；采用双相位正向训练样本特征和所有双相位训练样本特征构造支撑分类器SVC。3.如权利要求2所述的一种基于小波变换的无人机图像处理方法，其特征在于，所述获取无人机实地地形采样图像，对所述无人机地形图像样本分类器进行测试，获取所述无人机地形图像样本分类测试结果和实地地形评价结果，还包括：采用所述双相位无人机图像特征和所述双相位正向训练样本特征，将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：周杏，李帅，
申请(专利权)人：北京鑫海宜科技有限公司，
类型：发明
国别省市：