复杂场景下偏振导航自适应图像分割算法研究

作     者：周钰聪 叶超 林子涵 占春连 高涵 

作者机构：中国计量大学光学与电子科技学院 

出 版 物：《光学学报》 (Acta Optica Sinica)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 080401[工学-精密仪器及机械] 081105[工学-导航、制导与控制] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：偏振导航 定向 瑞利散射 最大类间方差法 蛇优化算法 

摘      要：为了在多云天气或含有如建筑物、树木等遮挡物的复杂场景下实现无人机、汽车、船舶等移动载体快速、稳定、自适应的偏振导航定向，提出了一种基于蛇优化（SO）和最大类间方差法（Otsu）的图像分割算法（SO-Otsu）。该方法直接对天空偏振度图像分割，通过设计二值化掩膜提取有效的天空偏振信息，去除偏振信息中含有遮挡物的异常像素信息点。最后利用保留的有效像素信息点结合天空的瑞利散射模型解算太阳矢量，获得航向角，实现偏振导航定向。相较于传统Otsu算法，SO算法的引入，可以对偏振度图像进行快速自适应阈值计算，将航向角的解算时间有效地缩短了约40%。同时实验证明，该方法在树木、建筑等遮挡物遮挡率范围在17%～83%的情况下，解算的航向角误差均方根小于0.75°，满足偏振导航需求。