基于高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法与流程

技术特征：

1.一种基于高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法，其特征在于包括如下步骤：

1)、获取飞行器当前位置信息，取预先存储的与飞行器当前位置信息对应的参考图像；

2)、采集飞行器当前位置的实时图像序列，将第一帧实时图像与参考图像相比较，确定飞行器当前的位置和姿态；

3)、将第二帧实时图像与上一帧实时图像相比较，分别提取相邻两帧实时图像的边缘二值特征，得到相邻两帧实时图像的边缘二值特征图像；

4)、分别对相邻两帧实时图像的边缘二值特征图像边缘进行去噪、细化预处理后，分别提取分支特征点，去除伪分支特征点，并将分支特征点的位置分别存放在两个集合中；

5)、任取当前帧实时图像的分支特征点集中的三个分支点构造相交直线对作为匹配基元存放在集合1中；任取前一帧实时图像的分支特征点集中的三个分支点构造相交直线对作为匹配基元存放在集合2中；

6)、依次遍历两集合中的相交直线对，判定两相交直线对是否匹配，若匹配，将匹配位置的累加器加1，最终将累加器数值最大的位置作为当前帧实时图像与上一帧实时图像的匹配位置，得出当前帧实测图像中心偏离参考图像中心的距离，形成控制指令对惯性导航系统进行误差修正；

7)、重复步骤3)至6)当当前实时图像帧数为5至10的倍数时，则令当前帧实时图像为第一帧，重复步骤2)至6)，消除序列图像帧间相对匹配的累积误差。

2.根据权利要求1所述的基于高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法，其特征在于所述步骤5)具体步骤如下：

51)、依次遍历当前帧实时图像中的三个稳定分支特征点

a₁(x₁,y₁)、a₂(x₂,y₂)、a₃(x₃,y₃)

52)、选择a₁、a₂、a₃三点中x坐标值最小的点为相交直线对的顶点z(z_x,z_y)，若存在x坐标值相等的情况，则选择y坐标值最小的点为相交直线对顶点z；

53)、选择a₁、a₂、a₃三点中x坐标值最大的点为描述相交直线对的第一端点z₁(z_1x,z_1y)，若存在x坐标值相等的情况，则选择y坐标值最大的点为描述相交直线对的第一端点z₁,将三点中余下的点作为描述相交直线对的第二个端点z₂(z_2x,z_2y)；

54)、令

$L_2=\sqrt{{(z_x-z_{2x})}^2+{(z_y-z_{2y})}^2}$

L₁、L₂分别为相交直线对的两相交线段长度，设定指定阈值τ，若L₁≤τ且L₂≤τ，则将由此三个特征点构成的匹配基元存放在集合1中，否则剔除该基元，重新进入循环遍历；

55)对于上一帧实时图像，以同样的方法找到其所有满足条件的匹配基元存放在集合2中。

3.根据权利要求1或2所述的基于高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法，其特征在于所述步骤6)具体步骤如下：

设L₁、L₂、α分别为集合中1中相交直线对的两相交线段长度和顶角，L'₁、L'₂、α'为集合2中相交直线对的两相交线段长度和顶角，ε₁、ε₂为阈值；取一与边缘特征二值图大小相同的数组用于累加计数，设置数组中所有累加器初值为0；

61)、若|α-α'|≤ε₁，则继续步骤62)的判断，否则终止匹配；

62)、若|L₁-L'₁|≤ε₂且|L₂-L'₂|≤ε₂，则继续步骤63)的判断，否则终止匹配；

63)、令ξ₁＝L₁/L'₁,ξ₂＝L₂/L'₂,ξ₃＝L₁/L₂,ξ₄＝L'₁/L'₂若则认为此两个相交直线对匹配，ξ₁，ξ₂可以判断相交直线对的两条交线的尺度变化趋势是否一致，ξ₃，ξ₄可以判断相交直线对的两交线长度关系是否一致；

64)、若两相交直线对匹配，根据公式

$\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}cos\mathrm{\θ}& -\sin \mathrm{\θ}& x_0\\ \sin \mathrm{\θ}& \cos \mathrm{\θ}& y_0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ 1\end{array}\right]$

式中，θ为两相交直线对之间的旋转角度，x₀,y₀分别为两相交直线对之间的x轴方向平移距离与y轴方向平移距离，对计数数组中相同位置的累加器计数值加1；

65)、重复步骤61)至64)，直到集合1与集合2中的相交直线对全部匹配结束；

66)、将累加器计数值最大的位置作为当前帧实时图像中心相对上一帧实时图像中心的位置，得出当前帧实测图像中心偏离参考图像中心的距离，形成控制指令对惯性导航系统进行误差修正。