摘要：目的水岸线可用于无人艇视觉导航、运动状态估计，是无人水面艇自主航行的重要参照特征。水岸线类似于水天线，但由于水波、反光、倒影等因素，内河水岸线检测的背景更复杂，难以采用现有水天线检测技术。通过分析水面图像在HSV空间的特征，发现陆地区域的饱和度值均高于天空和水面区域；在光照较暗时，色彩信息不能使用，亮度图像中的陆地区域相对其他区域较暗，但仍然存在水岸线轮廓特征。基于这一分析结果，提出结合HSV空间的水面图像特征水岸线检测方法。方法首先将RGB图像经过高斯滤波后变换到HSV空间，依据权重进行HSV空间特征分量选取，接着进行像素点非线性增强；然后在增强的图像上进行区域分割，并将各个区域定义为基底图像；其次分析饱和度图像的行列特性，提取高饱和度的陆地区域，并将其定义为模板图像，将模板图像覆盖在各个基底图像上，按重叠区域面积比选取基底图像；最后通过边缘检测算子检测水岸线。结果本文采集不同季节，不同光照强度的水面图像进行水岸线检测实验，实验结果表明本文算法可以在不同光照环境下准确检测出水岸线，且轮廓清晰完整，本文算法的实时性可达到1帧／s。结论本文提出的结合HSV空间的水面图像特征水岸线检测方法，可以在不同的光照环境中有效地检测出轮廓清晰完整的水岸线，验证了水面图像分析的结论，本文算法可适用于无人艇视觉导航中。

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