高强

（武夷学院机电工程学院 福建省武夷山市 354300）

1 引言

随着无人驾驶船舶技术的兴起，自动作业清漂船得到了广阔的发展，它可以代替人在肮脏、危险、极低温或极高温环境中作业，拥有较高的自动化、智能化水平，是理想的水面垃圾漂浮物清理装备，有广阔的应用前景。因数字图像处理技术的不断发展，计算机视觉导航成为一种崭新的导航技术，它使用摄像系统获取外界环境图像信息，然后对图像信息进行处理，获取目标有效特征来进行导航。自动作业清漂船在使用视觉导航中，需要依据河道水岸线完成岸上区域与水面区域的分割识别、船体航行姿态的估计和调整、避障导航等功能，因此河道水岸线的精确提取是完成清漂船视觉导航的关键所在，有着十分重要的应用价值[1,2]。

目前在无人船平台中使用图像处理方法提取水岸线的相关研究较少，主要集中在使用拟合方法和边缘检测算法。宋涛[3]等通过对视频中某一帧图像与下一帧做差，对结果图像采用线性采样和双线性插值法提取出光照不均匀、背景复杂的船舶图像中水线特征；余加俊[4]等在使用Sobel 边缘检测的基础上，对河道边界轮廓线进行线性拟合，有效解决岸边水草、树木带来的影响，可将直线河道和弯曲河道进行有效提取；沈建军[5]等在Canny 边缘检测的基础上，使用改进的Deeplab v3+分割算法提取出水岸线，能够有效克服岸边树木、水中波纹、光照不均匀带来的提取不利条件；……