面向深空探测着陆过程中的陆标自动提取方法

基于光学图像的地形匹配导航方法是目前深空探测任务中实现精确着陆的一种主要方法,通过天体表面光学图像得到的陆标能够获取完备的探测器位置和姿态信息。因此,天体表面陆标提取技术是实现精确着陆的关键技术。为此,提出了一种陆标自动提取方法。首先,利用AKAZE特征检测子对天体表面图像进行多尺度特征点检测,该特征点对图像尺度变化、旋转都具有一定的鲁棒性;然后,引入密度聚类理论,结合DBSCAN聚类算法对AKAZE特征点进行聚类得到多个不同的聚类族;最后,通过设定阈值确定候选陆标和最终陆标,并提出了一种陆标提取性能评价方法。试验结果表明,该方法能够提取出具有较好的抗旋转性能和抗尺度变化性能的陆标特征,能为火星着陆过程中光学敏感器可能出现的多尺度、多视点变化带来的匹配鲁棒性差的问题提供相应的解决方案,对深空探测过程中实现精确着陆具有一定的参考意义。