基于联合检测-描述的火星表面特征提取方法 |
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引用本文: | 何超群,胡茄乾,刘洋,李爽.基于联合检测-描述的火星表面特征提取方法[J].南京航空航天大学学报,2022,54(6):1040-1046. |
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作者姓名: | 何超群 胡茄乾 刘洋 李爽 |
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作者单位: | 1.南京航空航天大学航天学院,南京 211106;2.北京控制工程研究所,北京 100190 |
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基金项目: | 五〇二所空间光电测量与感知实验室开放基金课题(LabSOMP-2019-02);空间智能控制技术国防科技重点实验室开放基金 (HTKJ2019KL502019)。 |
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摘 要: | 针对火星着陆光学导航过程中,传统的图像特征点提取算法在相机角度变化、光照条件变化等情况下,序列图像间的特征点提取与匹配鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的联合检测-描述特征提取方法。首先,通过Blender获取模拟火星着陆过程的视频,使用稀疏重建方法,对模拟视频的图像和火星真实图像进行三维重建,建立了神经网络可用的训练数据集。然后搭建了卷积神经网络以处理图像数据,通过改进损失函数,联合特征描述符和特征检测器双重作用,获得了更准确的匹配结果。仿真结果表明,该方法在处理多视角、光照条件多变的火星表面图像方面,具有更好的特征提取结果,并在匹配测试阶段具备优于传统算法的性能。
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关 键 词: | 图像处理 卷积神经网络 火星探测 特征提取 特征描述 |
收稿时间: | 2022/3/11 0:00:00 |
修稿时间: | 2022/6/30 0:00:00 |
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