地面场景光学图像辅助导航技术研究

论文摘要

图像辅助导航是未来飞行器组合导航发展的重要方向,寻找适应性强、精度高、计算快的不同传感器图像匹配算法一直是其研究的核心问题。论文围绕红外与可见光图像匹配的难点问题,光学图像辅助导航中若干关键技术进行了研究,本文主要完成以下工作:（1）分析红外和可见光图像的成像特征和差异,比较两者共同区域的边缘类型,并对其边缘进行数学描述,对常用的边缘提取算法进行讨论和分析,提出一种基于Tsallis熵的边缘检测方法,利用图像的局部的熵信息,计算滑动窗口内图像的Jensen-Tsallis散度-方向对,由Jensen-Tsallis散度确定候选边缘像素,再利用Jensen-Tsallis的方向信息细化并连接边缘像素,实验表明该方法能有效提取红外与可见光图像的共性边缘特征。（2）研究基于边缘特征的图像匹配算法。研究了基于3-4DT的边缘匹配方法和ESD相关匹配方法,提出一种基于距离变换的相似性度量方法,并比较它们在匹配适应性、匹配精度等方面性能,给出了实验结果。穷尽搜索匹配位置计算量非常大,本文采用非遍历寻优的搜索策略,利用蚁群算法的快速全局寻优能力,提出一种多维空间蚁群算法的图像匹配方法,以大幅减少计算量。（3）研究Fourier变换的平移、旋转、缩放特性在图像匹配中的应用,以及Fourier-Mellin图像匹配方法的实现,讨论双谱的性质,提出一种基于双谱的图像匹配方法,该方法不受高斯噪声的影响,实验结果表明,该方法成功实现了具有旋转、尺度、平移变换关系的图像之间的匹配。（4）研究SIFT特征描述符及其降维问题,本文利用核主成分分析的特征提取方法,对每个特征点的SIFT描述符进行降维处理,然后建立它们的初始匹配,进而结合数字地形图,建立导航参数的约束方程,提出一种基于蚁群算法的最小截取二乘鲁棒估计方法,估计飞行器载相机的位置和姿态,实现运动平台的图像辅助导航。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 辅助导航技术研究
• 1.2.1 常用辅助导航技术
• 1.2.2 图像辅助导航方法的研究现状
• 1.2.3 本课题中图像辅助导航存在的主要问题
• 1.3 本文的研究方案和主要内容
• 第二章 地面场景红外图像与可见光图像边缘特征分析与提取
• 2.1 引言
• 2.2 红外图像和可见光图像特征分析
• 2.2.1 红外图像成像原理
• 2.2.2 SPOT5 卫星图像成像原理
• 2.2.3 红外图像与可见光图像差异分析
• 2.3 红外图像与可见光图像边缘类型及常用边缘检测方法
• 2.3.1 图像边缘的基本类型
• 2.3.2 同一场景的红外与可见光图像边缘类型分析
• 2.3.3 常用边缘检测方法
• 2.4 基于Tsallis 熵的边缘特征提取
• 2.4.1 边缘信息测度
• 2.4.2 Tsallis 熵的基本思想
• 2.4.3 基于Tsallis 熵的边缘检测方法
• 2.4.4 实验结果与分析
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于边缘特征的红外图像与可见光图像匹配
• 3.1 引言
• 3.2 基于边缘特征的相似性度量研究
• 3.2.1 基于3-4DT 的边缘匹配方法
• 3.2.2 ESD 相关匹配方法
• 3.2.3 基于距离变换的相似性度量
• 3.2.4 三种相似性度量的匹配性能分析
• 3.3 基本蚁群算法研究
• 3.3.1 蚁群算法：新的群智能寻优算法
• 3.3.2 基本蚁群算法的实现
• 3.3.3 多维空间蚁群算法
• 3.4 一种基于蚁群算法的光学图像匹配算法
• 3.4.1 图像匹配问题转化为优化问题
• 3.4.2 匹配算法时间复杂度分析
• 3.4.3 求解仿射变换图像的仿射参数
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于双谱的图像匹配算法研究
• 4.1 引言
• 4.2 傅立叶变换域的图像匹配方法
• 4.2.1 图像平移、旋转和缩放的傅立叶方法
• 4.2.2 Fourier-Mellin 图像匹配方法
• 4.3 高阶统计量的基本理论
• 4.3.1 高阶统计量及双谱的基本概念
• 4.3.2 双谱一维切片研究
• 4.4 基于双谱的图像匹配方法
• 4.4.1 噪声对Fourier-Mellin 变换的影响
• 4.4.2 基于双谱的图像匹配方法的平移特质
• 4.4.3 基于双谱的图像匹配方法的旋转、缩放特性
• 4.4.4 实验结果与分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于KPCA-SIFT 特征的图像辅助导航方法
• 5.1 引言
• 5.2 KPCA-SIFT 特征的检测与匹配
• 5.2.1 核主分量分析的基本理论
• 5.2.2 SIFT 描述符的提出
• 5.2.3 KPCA-SIFT 描述符的构造与分析
• 5.3 基于特征点对应的导航参数鲁棒估计
• 5.3.1 导航参数约束方程
• 5.3.2 最优参数求解
• 5.3.3 实验结果与分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 本文工作总结
• 6.2 对下一步工作的展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果
• 作者在学期间参加的科研任务