基于候选点稠密匹配的三维场景重构方法

针对星球探测机器人在未知环境中三维场景重建存在的计算复杂度问题,提出基于网格候选点的三目立体匹配算法。在空间中建立代表深度信息的网格节点,并对深度方向的节点分布进行合理规划,确保候选点稠密匹配的准确性和高效性。候选点匹配解决了传统立体匹配算法中图像校正带来的实时性问题,同时采用三目视觉系统代替双目,通过另一组对应点的相似性测度对潜在歧义的少量候选点进行二次判决。实验证明,由于处理每组图像对不再需要进行极线校正,因此计算代价与传统的匹配算法相比有一定降低,而第三台摄像机有效消除了匹配歧义,计算量相对于双目系统也没有明显增加。

     

景象匹配辅助导航系统中的精确图象匹配算法研究

景象匹配辅助导航系统需要在获取飞行器位置偏差的同时获取飞行器相对预定航迹的航向偏差，即获取实测图相对于参考图之间的旋转变换参数。为此，将最小二乘原理引入景象匹配辅助导航系统以获取图象匹配时的旋转变换参数。由于最小二乘原理只能用于一一对应点集的匹配，为此，在给出实时确定图象特征点集一一对应关系方法的基础上引入了最小二乘原理以计算该图象一一对应点集之间的最优相似变换参数，从而构成了应用于景象匹配辅助导航系统的精确图象匹配算法。仿真结果表明，本文研究的精确图象匹配算法在对50个一一对应点对匹配时可以在0．1秒以内完成，且相似参数计算准确，满足了景象匹配辅助导航系统对图象匹配算法准确性和实时性的性能要求。     

月球探测器自主软着陆中的三维重构技术研究

为了使月球探测器自主的在月球表面进行软着陆，应对着陆区域的地形进行三维重构的方法，获得着陆区域的地形描述。提出了一种通过运动获得长基线的立体视觉的三维重构方法，针对长基线立体视觉方法所存在的问题，通过设计一系列的算法，完成了图像特征点选取和匹配，估计相机在不同位置的相对旋转和位移；对立体图像对进行校正，获得稠密的视差图；通过视差图进行三维重构，生成着陆区域的DEM。根据月球地形的特点建立了软件仿真平台，并且在仿真平台的基础上对文中的算法进行验证。仿真的结果表明该方法可以有效的应用于月面地形的三维重构。     

惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究

在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之 一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出 了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点, 对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最 后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图 像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff 距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、 精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的 高性能要求。
     

月球车立体视觉的一种标定与三维重建算法

为提高月球车视觉系统的摄像机标定和图像的三维重建精度,提出了一种基于多平面标定点的改进Tsai氏两步法,用线性重建算法对标定和匹配结果进行空间景物点的重建,根据最小二乘曲面拟合原理拟合视场区域的基本轮廓。对一标定模板的标定和图形的三维重建结果表明,该算法的精度高、速度快,可用于月球车立体视觉系统。     

基于像素抽样的快速互相关图像匹配算法

在不同大小的实时图像(假定为小)和基准图像(假定为大)的匹配算法中，最常用的方法是互相关匹配算法，但如果对每个点都计算二维相关函数则计算量非常大。文章提出对图像的匹配采用粗、精两步快速匹配的方法：首先将实时图像每一列灰度值相加，形成一个一维信号，用此一维信号到基准图生成的一维信号中用一维相关函数进行粗匹配，实现降维和提高速度的目的。然后将相关函数值中较大的一些点作为备选点，在原图中利用这些不多的备选点计算二维相关函数，相关函数值最大的点即为最佳匹配点，实现精匹配。在一维匹配中采用隔4列、隔3行取一个点的像素抽样方法以提高粗匹配速度。实验结果表明了文章算法的快速性和准确性。     

一种实用的归一化互相关景象匹配算法

相关匹配算法是景象匹配定位系统的核心。本文提出一种用于景象匹配定位系统的相关匹配算法，称之为归一化互相关景象匹配算法，并进行了理论分析和用真实的景象数字地图进行了大量的计算机仿真试验。试验结果表明，该算法在信噪比不小于１并且实时图大小不小于１０×１０个网格的条件下，其正确匹配概率大于９７％，圆概率误差在一个景象数字地图的网格以内，满足景象匹配定位系统的要求     

基于非结构网格的燃面推进算法

根据惠更斯波传播原理,构建了一种在通用CFD软件的非结构网格系统上直接计算燃面推进的数值方法。该方法将燃面对应的计算网格面作为一系列平面波源,利用网格几何关系对边界节点奇异性进行判定,通过所有平面波源影响区域的叠加求解新的燃面位置。数值实现过程中,根据节点奇异性和波源影响区域以三维矢量运算得到节点的推进矢量。结合网格的重分,在通用CFD软件环境中实现了燃面的推进,所用数值算法具有良好的精度。另外,对三维动态内弹道模拟中燃面计算的稳定性和精度等问题进行了研究。     

基于全球网格的卫星成像区域目标规划算法

针对多颗成像对某一特定区域协同观察的问题,提出了一种基于全球网格的区域目标规划算法。考虑到卫星幅宽、网格数据更新速度、条带计算精度等因素,采用军用分幅标准对全球进行网格划分,选定1∶50 000作为基准比例尺,并采用网格金字塔实现条带计算精度和网格可见性数据更新速度的平衡;通过并行多节点的点目标访问,计算特定时间段内全球网格的观测可能性,并记录所有网格的可见时刻及对应的卫星姿态信息;按照覆盖面积最大、单次成像最优、加权最优等规则通过贪婪算法依时间顺序选定不同条带,生成对应的协同方案。文章针对不同大小的区域设计了3个试验进行仿真,结果表明:该算法能适应不同大小区域的多星协同观测,反应速度能够达到10秒量级,可为多卫星区域协同观测设计提供参考。     

分布式仿真系统实体节点分配问题实时求解算法

分布式仿真系统中,如何使计算节点彼此间通信量尽可能小,是实体节点分配问题研究的内容。针对该问题提出一种基于规则的启发式两阶段实时求解算法。第一阶段构建最小期望事件数量的目标分配模型并进行求解,即根据连通图理论将原问题分解为多个子问题,结合缓存、分治和过滤优选策略,设计递归算法求解子问题,最后得到覆盖所有实体的事件最小集。第二阶段实现分箱算法,将最小集中单个事件关联的实体尽量分配至相同计算节点,最终得到实体节点分配关系。实际应用表明,相比常见的顺序分配策略,该算法能显著减小分布式仿真系统的跨节点网络通信,从而提升仿真效率。该算法还能在秒级耗时生成分配方案,特别适用于包含大量实体的复杂场景分布式仿真。     

已知最大定位误差的点特征松弛匹配

研究了在已知最大定位误差的情况下时，如何对基本点特征松弛匹配算法进行改进，以提高匹配性能。基本思想是利用已知的最大定位误差，确定两点对的最小匹配度量，从而减小虚假特征点对匹配结果的影响。采用针对模拟图像及实际卫片航片图像对的实验，比较了两种方法的性能。结果表明，在已知最大定位误差的情况下，该改进方法比基本点特征松弛匹配算法具有更好的匹配性能。     

连续景象匹配的后处理算法

下视景象匹配是各类巡航飞行器实现导航误差修正的关键技术。由于基准图和实时图存在差异，配准点往往落在相关阵的次峰上，导致匹配的失败。提出了N帧连续景象匹配决策的图论算法。该算法利用单帧匹配后形成的相关阵中的主次峰信息以及惯导的位移信息，进行多帧景象匹配的一致性决策。由于引入了相关阵中的次峰信息并结合惯导位移的一致性判断，使得匹配算法能有效剔除误匹配点，从而提高算法的鲁棒性和匹配概率。     

一种实用的边缘强度互相关匹配可信度分析方法

匹配可信度是衡量匹配质量的重要指标，针对归一化边缘强度互相关匹配算法，研究了基于神经网络的匹配可信度判别方法。通过对参考图进行加噪实验获得训练样本，对BP网络进行训练，并将训练后的网络用于匹配可信度的判别。针对实际卫片与航片图像对的实验结果，平均判决正确率达到90％以上，证实了该方法的有效性。     

基于增量调制的ICCP地磁匹配序列生成方法

为解决地磁匹配算法中匹配点的选取和匹配序列长度的设置问题，提出一种迭代最近等值线(ICCP)算法的地磁匹配序列生成方法。首先，分析了采样定理、地磁图分辨率、磁场起伏特征和磁传感器测量精度等对匹配序列采样间隔的约束，以及匹配序列长度与误匹配的关系；然后，在此基础上利用增量调制原理实现了匹配点的选取；最后，建立了本文方法参数优化的目标函数，并利用二进制粒子群优化（BPSO）算法对匹配序列的长度和增量调制的量阶进行寻优，使ICCP算法在保证匹配精度的前提下能够缩短匹配时间。仿真结果证明所提方法具有良好的环境适应性，对ICCP算法的精度和实时性都有明显改善。     

一种小天体表面阴影区的鲁棒匹配算法

鉴于软着陆小天体过程中自主光学导航的状态估计问题,提出了一种针对小天体表面阴影区的提取与鲁棒匹配算法。首先,提取出阴影区中相对稳定的区域;然后,对提取出的阴影区域进行仿射归一化;最后,对仿射归一化后的阴影区域用多角度尺度不变特征变换（Multiple Angles Sift,MA-SIFT）描述子进行特征提取,并进行匹配与错匹配去除。在试验中,本文算法与SIFT算法进行了对比,结果表明,当图像间出现较大的视角变化时,利用本文算法能得到较高的正确匹配率。     

惯导融合特征匹配的小天体着陆导航算法

针对探测器着陆小天体的过程提出了一种基于特征匹配结合惯导信息的探测器自主着陆导     

基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法

为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。     

空间绳系机器人单目视觉伺服控制系统

为解决空间绳系机器人近距离交会对接中的目标测量问题,设计了一种单目视觉伺服控制系统。该系统针对小模板在大场景中匹配时存在鲁棒性差、耗时长等缺点,采用了一种新的模板匹配算法。匹配模板借鉴FAST算法的空心圆环结构,使得算法具有旋转不变性,也减小了因背景变化引起的累积误差。同时匹配准则采用灰度值+梯度值的复合算子,具有较强的抗噪声和抑制光照变化的能力。为避免因错误匹配和遮挡等引起的跟踪失败,还设计了动态模板更新策略;最后结合最小二乘综合位置预测方法和PD控制器,实现了对复杂场景中的非合作目标的实时跟踪逼近。