基于等高线图与小波变换的3D地形匹配算法研究

提出一种新的基于边缘的3D地形匹配算法。在算法中，一种结构紧凑的特征“等高线图”，用于表示参考高程图(DEM)及从实时数据恢复的高程图，这样3D地形匹配转化为基于等高线的匹配，即边缘(平面曲线)匹配问题。在边缘匹配过程中，首先用一种具有平移，旋转，尺度不变性的规范化小波描述子描述边缘。其次提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法，并分析了运算复杂性。由匹配成功的边缘对提取控制点的坐标。讨论了图像变换模型及基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计方法。用真实地形实验表明该算法匹配精度高，计算速度快。最显著的特点是该算法抗噪声能力强。     

一种基于可操纵金字塔的鲁棒图像匹配算法

图像匹配是计算机视觉和图像处理领域中一个比较活跃的研究课题。针对离散小波变换对于图像平移和旋转的敏感性，提出了一种基于可操纵金字塔的图像匹配算法。算法考虑的是图像之间存在平移和旋转变换的情况。首先，变换的近似旋转角在图像分解的最底层采用环映射算法得到，然后在图像分解的其余层提取兴趣点作为匹配特征，并使用Hausdom距离来度量参考图像和待匹配图像之间的相似性，依次得到由粗到细的匹配结果。实验表明该算法具有较高的匹配精度和较强的鲁棒性。     

基于3D Zernike矩的三维地形匹配算法及性能分析

提出了一种基于面特征的三维地形匹配算法。在算法中,与三维地形具有一一对应关系的3D Zernike矩用来描述参考高程图(DEM)和恢复地形高程图(REM),三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。匹配按先粗后精两步进行,在粗匹配中,匹配窗口滑动步长设定为5个象素,采用较低阶数的3D Zernike矩。在精匹配中,只对3个最优粗匹配位置的邻近区域进行精匹配,匹配窗口滑动步长为1个象素,采用较高阶数的3DZernike矩。两块地形的相似度以它们的3D Zernike矩间Camberra距离来度量,距离越小越相似,反之亦然。本算法属于特征面匹配,相对于基于特征点和特征线的地形匹配,理论和实验证明该算法具有更高的匹配概率、匹配精度和更强的抗噪声能力。     

基于SAR景象不变特征点的匹配定位技术研究

针对精确制导领域中的SAR景象匹配定位技术中由于实时图与基准图可能存在形变、分辨率不一致,图像旋转及雷达视角变化及噪声的影响下差异较大情况时直接利用基于灰度的规则正交二维信息匹配算法适应性差的问题,将不变特征点匹配方法(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)应用到SAR景象匹配中,通过仿真实验取得了满意的效果,试验结果表明SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、噪声也保持一定程度的稳定性,对提高匹配概率和对不同图像的适应性,降低应用风险具有借鉴意义。     

小天体探测器着陆图像匹配改进算法

针对小天体探测器着陆图像匹配信息存在数据量大、计算机存储空间有限等问题,提出一种基于改进BRISK和RANSAC的小天体探测器着陆图像匹配算法。首先,在Harris角点检测算法中引入尺度估计和尺度空间,在特征描述子建立阶段改进BRISK算法,提出降低相关性的采样点对选择策略,以减少计算量;然后,利用改进的RANSAC算法去除误匹配。在图像旋转、光照强度、高斯噪声、尺度因子的干扰影响下,仿真分析改进算法与基于BRISK的经典算法的匹配结果。分析结果表明:改进算法减少了计算量和存储空间,并在一定干扰情况下具有鲁棒性,可为后续视觉导航提供有效的陆标信息。     

一种适应较大INS速度误差的地形辅助导航算法

地形辅助导航是飞行器实现自主导航定位的重要方式之一。传统的地形辅助导航算法在匹配过程中,一般对惯性系统的速度误差范围有较严格要求,当速度误差过大时匹配正确概率会迅速下降。提出了一种新的基于短链修正的概率数据关联地形辅助导航算法,首先,依据短时间内由速度误差积累的航位漂移较小的特性,通过附近短链的关联滤波结果修正长链上的节点;其次,设计了通过匹配链后验概率构造关联概率的方法。该方法能较好地处理INS速度误差较大的情况,仿真结果表明该算法的正确匹配率,均方根误差和圆概率误差均优于TERCOM算法和直接基于概率数据关联的地形辅助导航算法。
     

一种改进的三角形星图识别算法

传统的三角形星图识别算法冗余匹配多,对噪声鲁棒性差,为此,在传统三角形算法的基础上,提出了一种改进的算法。该算法思想如下：将观测三角形三个角距组成的平面的法向量向最优主轴投影,利用投影值进行索引,得到候选导航三角形后,利用角距进行匹配,若存在冗余匹配,再利用归一化的星等消除冗余匹配。实验结果表明：与传统的三角形算法相比,两者识别所需时间基本相同,但是改进的算法对噪声的鲁棒性更好,冗余匹配更少,识别率更高。改进的算法在质心偏差为0.5像素,星等噪声为0.5Mv时,识别率高达97.7%,传统三角形算法在质心偏差为0.5像素时,识别率仅为91.4%。     

采用强制降噪和多尺度融合的地磁导航方法

针对地磁数据测量易受各种噪声和干扰影响,导致地磁匹配导航精度、概率和可靠性降低的问题,提出了一种采用小波强制降噪和多尺度融合的地磁匹配导航方法。该方法利用地磁数据高频部分易受噪声干扰影响而低频部分稳定性好、各尺度下的匹配结果具有相对独立性的特点,将含噪地磁基准图和实时图进行多尺度分解,在所选的多个尺度下经强制降噪后分别进行匹配,并融合各尺度下的匹配结果表决产生最终的导航结果。地磁匹配导航仿真实验结果表明该方法可有效提高导航的精度、概率和可靠性。     

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。     

基于概率数据关联的地形辅助导航算法

地形辅助导航是解决惯性导航系统定位误差随时间不断增大的缺点重要方法之一，论文在分析概率数据关联滤波器的基础上，提出了一种基于概率数据关联滤波的新的地形辅助导航算法。算法把满足一定条件的相关值作为滤波器的有效量测，把飞行器的位置作为状态，建立了基于概率数据关联的地形辅助导航模型，利用概率数据关联滤波算法计算飞行器的位置坐标。仿真结果表明该算法的正确匹配率、均方根误差和圆概率误差均优干TERCOM算法。