基于结构森林边缘检测和Hough 变换的海天线检测

海天线检测在海面环境图像分析中是一项基础且关键的技术，它对于区分海空界限、海界区域以及进行目标检测具有至关重要的作用。海天线，即海面与天空的分界线，常用于自动航行中的无人机进行环境感知。由于海面图像通常伴随着波浪起伏、光照变化以及反光等多种干扰，直接的视觉处理很容易受到噪声影响，导致海天线检测出现误差。 为了解决这一问题，研究人员提出了一种结合结构森林边缘检测和概率Hough变换的海天线检测方法。该方法首先应用高斯低通滤波器对图像进行预处理，旨在减少局部纹理的影响，比如浪纹和光照反射。高斯低通滤波器通过平滑化图像，能够有效去除高频的细节部分，这对于降低海面复杂纹理对边缘检测的影响是非常必要的。 随后，通过使用已训练的结构化随机森林（structured random decision forest）对图像中的每个像素点进行边缘标签标注，实现像素的二值化。结构化随机森林是一种集成学习方法，它利用多个决策树来增强模型的泛化能力，并能高效处理图像边缘检测问题。每个决策树可以看作是一个专家，能够对特定像素点给出边缘存在的概率。通过这种方式，可以有效区分边缘像素和非边缘像素，为后续的海天线拟合提供可靠的边缘信息。 完成边缘检测后，利用Hough变换原理进行海天线的精确拟合。Hough变换是一种有效的直线检测算法，它通过将图像空间的点映射到参数空间中的曲线，从而实现直线检测。在海天线检测中，Hough变换可以有效地连接各个边缘点，进而绘制出连续的海天线。概率Hough变换是一种改进的Hough变换，通过引入概率信息，可以减少计算量，并提高检测的准确率。 研究表明，该方法不仅在忽略局部干扰边缘方面表现出色，而且能显著提高边界提取的准确性。尤其在复杂海天背景下的海天线检测中，该方法展现了很高的鲁棒性和准确性，这对于无人系统导航和自主避障的视觉传感器来说意义重大。 文章中还提到了视觉传感器在无人化平台中的应用。无人化平台，例如无人机和无人测量平台，依赖视觉传感器来感知周围的环境。它们通常与其他传感器如激光、超声波等配合使用，共同完成对环境的感知任务。在航行中，自主安全避障和三维环境感知都离不开准确的目标检测。 在无人机等无人平台上，目标检测是实现自主避障、跟踪目标等自主功能的核心模块之一。目标检测的准确与否直接影响到无人机的导航和任务执行效果。因此，海天线检测作为目标检测的重要组成部分，对提高无人机的自主性至关重要。 基金项目部分也表明了这项研究得到了国家自然科学基金、上海市自然科学基金以及上海市科委能力建设资助项目的支持。这体现了当前对于海天线检测技术研究的重视程度，同时也暗示了该研究在无人化平台应用领域的潜在价值。 文章提到了通信作者彭艳副教授，她主要研究方向是无人艇导航和控制及其总体技术，并给出了她的电子邮箱，方便对本研究感兴趣的相关研究者进行交流和联系。这表明学术界对于海天线检测技术的关注，并期望通过交流合作推动技术的进一步发展。