一种基于图像匹配的在轨高精度图像定位方法

文档序号:10688037阅读:591来源:国知局
一种基于图像匹配的在轨高精度图像定位方法
【专利摘要】一种基于图像匹配的在轨高精度图像定位方法,首先利用GPS数据、卫星姿态数据、星敏数据等辅助数据对卫星获得的遥感图像进行初步定位,并提取重点关注区域图像;然后以区域图像中心经纬度信息为索引在星上模板图像库中搜索与该区域图像对应的模板图像,通过图像匹配方法实现该区域图像和对应模板图像的高精度匹配;最后根据模板图像中对应像素实际经纬度信息对区域图像的初步定位结果进行修正,完成重点区域图像的高精度定位。本发明方法突破了现有图像定位技术瓶颈,可使图像定位精度提升2~3个数量级,有效提高了在轨图像定位精度。
【专利说明】
一种基于图像匹配的在轨高精度图像定位方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种在轨图像定位方法,特别是一种基于图像匹配的在轨高精度图像 定位方法,属于航天遥感领域。
【背景技术】
[0002] 光学遥感卫星能够对地球大范围区域进行观测,能准确感知并获取海洋、地面信 息,及时提供决策支持,有助于快速解决突发事件。通过遥感卫星获取的遥感数据对海上、 地面等重要目标进行在轨检测,能快速获得舰船等重要目标的位置信息,可满足用户对目 标快速发现的高时效性需求。
[0003] 在星上目标检测系统或方法中,通常对卫星获取的目标区域图像进行在轨检测, 只能获取目标在区域图像中的位置信息(行列号)。然而,为了方便用户使用,还需要对图像 进行定位,实现图像行列号信息与地面实际经炜度信息的转换。目前的图像定位方法主要 利用卫星获得的GPS观测数据、星敏观测数据、陀螺观测数据、像点坐标及时间系统观测数 据,建立严密共线方程模型,同时考虑地球自转、地球形状以及各坐标系之间的转换,通过 地面区域目标的地理坐标作为引导,实现星上遥感图像对应的地面坐标的快速计算。目前 该类方法定位精度只能达到百米级,无法满足用户对重要目标位置的精确估计,实时跟踪 等应用需求。

【发明内容】

[0004] 本发明解决的技术问题是:克服现有技术的不足,提供一种基于图像匹配的在轨 高精度图像定位方法,解决了在轨图像高精度定位的问题。
[0005] 本发明的技术方案是:一种基于图像匹配的高精度在轨图像定位方法,包括如下 步骤:
[0006] (1)按照重点区域经炜度索引建立模板图像库,使得模板图像库中每幅图像的像 素行列号与实际经炜度 对应;模板图像库B为:
[0007] B = Bi U B2··· U Bk
[0008]其中,Bk为各个模板图像,大小为M X N,k = 1,2... L,L为图像库中模板图像的总个 数;Bk(i,j)=Bk(xi,yj),xi和yj分别为模板图像Bk第i行第j列像元对应的实际经度和炜度 信息;
[0009] (2)利用辅助数据中的GPS信息、卫星姿态信息、星敏信息、时标信息,计算获得星 上遥感图像A对应的地面经炜度坐标,实现图像初步定位;并从完成初步定位的图像A中提 取关注区域图像At,其中,A t大小为M X N,4 e J ;
[0010] (3)计算关注区域图像At的中心位置经炜度,并以该经炜度为索引,从模板图像库 B中检索与之距离最近的模板图像Bt ;At与Bt满足如下约束条件:
[0011]
[0012]其中,\和h,.为图像At中心位置经度和炜度信息,xSi和·为图像Bt中心位置经度 和炜度信息,ε为条件阈值;
[0013] ⑷分别对区域图像At和模板图像Bt进行特征提取,通过计算两个特征集合的相似 度,实现区域图像At与模板图像Bt的高精度配准;
[0014] (5)利用模板图像Bt中像素经炜度信息对区域图像At中对应的像素经炜度信息进 行替换修正,实现区域图像A t的高精度定位。
[0015] 步骤⑷具体采用SIFT方法实现区域图像At和模板图像Bt的匹配:
[0016] 41)建立图像的尺度空间,在尺度空间中搜索出图像的局部极值点作为候选关键 点,去除对比度差的关键点和不稳定的边缘响应点;
[0017] 42)确定关键点的主方向,生成关键点特征描述子,使每个关键点具有位置、尺度 和方向ig息;
[0018] 43)采用特征描述符向量之间的欧式距离度量两个特征点之间的匹配程度。
[0019] 本发明与现有技术相比的优点在于:
[0020] (1)本发明方法在现有图像定位的基础上,通过利用图像匹配方法对定位结果进 行修正,实现了区域图像的高精度定位,解决了以往方法定位精度低的问题。
[0021] (2)本发明方法利用事先建好的高精度模板图像库对区域图像定位结果进行校 正,降低了卫星平台、光学相机、观测条件等因素对遥感影像几何定位精度的造成的影响。
[0022] (3)本发明方法简单可行,只需要在现有定位结果基础上进行一定的图像匹配就 可实现亚米级高精度定位,可使现有定位精度提高2-3个数量级,具有非常重要的实用价 值。
【附图说明】
[0023]图1为本发明方法处理流程示意图。
【具体实施方式】
[0024]在星上目标检测系统或方法中,通常对卫星获取的目标区域图像进行在轨检测, 只能获取目标在区域图像中的位置信息(行列号)。然而,为了方便地面用户使用,还需要对 图像进行定位,实现图像行列号信息与地面实际经炜度信息的转换。目前的图像定位方法 主要利用卫星获得的GPS观测数据、星敏观测数据、陀螺观测数据、像点坐标及时间系统观 测数据,建立严密共线方程模型,同时考虑地球自转、地球形状以及各坐标系之间的转换, 通过地面区域目标的地理坐标作为引导,实现星上遥感图像对应的地面坐标的快速计算。 目前该类方法定位精度只能达到百米级,无法满足用户对重要目标位置的精确获取,实时 跟踪等应用需求。
[0025] 本发明方法的具体实现步骤如下:
[0026] (1)按照用户关注的重点区域经炜度索引建立模板图像库,使得模板图像库中每 幅图像的像素行列号与实际经炜度一一对应。模板图像库B为:
[0027] B = BiUB2--UBl
[0028]其中,Bk为各个模板图像,Bk大小为MXN,k=l,2. . .L,L为图像库中模板图像的总 个数;Bk( i,j) =BkUi,yj),xi和yj分别为模板图像Bk第i行第j列像元对应的实际经度和炜 度信息。
[0029] (2)利用图像A辅助数据中的GPS观测数据、星敏观测数据、陀螺观测数据、像点坐 标及时间系统观测数据等建立严密共线方程模型,并根据卫星几何成像原理进行坐标变 换,组成卫星、影像上目标点、相应地面目标点三点共线的光束方程,与地球椭球面方程相 交即可得到目标点的地面坐标,完成图像A初步定位。相机成像满足共线方程:
[0030]
[0031] 其中:(x,y,-f)代表像点在相机测量坐标系下的坐标;f代表传感器的主距;λ为缩 放比例;(Χμ,Υμ,Ζμ)代表像点对应物方点M在WGS84坐标系下的坐标;(X GPS(t),YGPS(t),ZGPS ⑴)代表该像点成像时刻GPS测定卫星在成像时刻的位置;Cf代表相机测量坐标系到卫 星本体坐标系的旋转矩阵;代表卫星本体坐标系到J2000坐标系的旋转矩阵;代 表J2000坐标系到WGS84坐标系的旋转矩阵;(D x,Dy,Dz)Bcidy代表传感器投影中心相对于GPS 天线相位中心的偏心矢量在卫星本体坐标系下的相对坐标。
[0032]完成图像A的初步定位后,从图像A中提取大小为MXN的用户关注区域图像At,其 中,4 cj ;
[0033] (3)计算区域图像At的中心位置经炜度,并以该经炜度为索引,从模板图像库B中 检索与之距离最近的模板图像B tl3At与Bt满足如下约束条件:
[0034]
[0035] 其中,AJPh,为图像At中心位置经度和炜度信息,~和3^,为图像B t中心位置经度 和炜度信息,ε为条件阈值。ε越小则精度越高,即,模板图像Bt的中心实际位置与区域图像At 的中心实际位置越接近。
[0036] (4)分别对区域图像At和模板图像Bt进行特征提取,通过计算两个特征集合的相似 度,实现区域图像At与模板图像B t的高精度匹配;
[0037]具体采用SIFT方法实现区域图像At和模板图像Bt的匹配:首先利用尺度空间的概 念建立图像的尺度空间,在尺度空间中搜索出图像的局部极值点作为候选关键点,去除对 比度低的关键点和不稳定的边缘响应点,确定关键点的主方向,生成关键点特征描述子,使 每个关键点具有位置、尺度和方向信息,最后采用特征描述符向量之间的欧式距离度量两 个特征点之间的匹配程度。
[0038] 41)特征点检测
[0039] 特征点检测可通过尺度空间极值点的检测、关键点的精确定位、关键点方向的分 配三步骤完成。
[0040] 尺度空间极值点的检测:高斯核是唯一可以产生多尺度空间的核,一幅二维图像I (X,y)的尺度空间L(x,y,0)可表示为:
[0041] L(x,y,〇)=G(x,y,〇)XI(x,y)
[0042] 式中,σ为尺度空间的空间尺度因子;G(x,y,〇)为高斯核函数,其定义为
[0043]
[0044] 关键点的精确定位:为提高匹配的抗噪能力和稳定性,通过拟合三维二次函数更 为精确的确定关键点的位置和尺度,设定阈值去除对比度低的关键点。
[0045] 关键点方向的分配:将关键点邻域像素的梯度方向分布作为每个关键点的指定方 向信息,梯度倌m(x.v)和方向θ(χ.νΗ十筧表汰式为m(x.v):
[0046]
[0047]
[0048] 通过直方图统计关键点邻域像素的梯度方向,直方图的峰值代表该关键点的邻域 梯度的主方向,作为该关键点的方向。至此,特征点检测完毕,每一个特征点都包含位置、尺 度和方向三方面信息。
[0049] 42)特征点描述
[0050] 特征点描述通过对关键点周围区域进行图像分块,计算各块内的梯度直方图,生 成独特性的向量描述符,该向量描述符是该区域图像信息的一种抽象表示.具体方法是:以 关键点为中心取(I6 X 16)像素的窗口,在窗口中取(4X4)像素的区域形成一个种子点,共4 X4个种子点,在每个种子点区域内分别计算8个方向的梯度累加值,绘制梯度方向的方向 直方图,最终获得一个4 X 4 X 8 = 128维的特征描述向量。
[0051 ] 43)特征点匹配
[0052] SIFT特征向量生成后,采用最近邻距离算法进行匹配,即采用和样本特征点最近 邻的特征点的欧式距离与次近邻特征点的欧氏距离的比值与所设定阈值比较,若比值小于 阈值,则认为特征点对匹配。
[0053] (5)利用模板图像Bt中像素经炜度信息对区域图像At中对应的像素经炜度信息进 行替换修正,实现区域图像At的高精度定位。
[0054]本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。
【主权项】
1. 一种基于图像匹配的在轨高精度图像定位方法,其特征在于包括如下步骤: (1) 按照重点区域经炜度索引建立模板图像库,使得模板图像库中每幅图像的像素行 列号与实际经炜度 对应;模板图像库B为: B = Bi U B2* * * U Bk 其中,Bk为各个模板图像,大小为ΜXN,k= 1,2. . . L,L为图像库中模板图像的总个数;Bk (i,j) = BkUi,yj),xi和yj分别为模板图像Bk第i行第j列像元对应的实际经度和炜度信息; (2) 利用辅助数据中的GPS信息、卫星姿态信息、星敏信息、时标信息,计算获得星上遥 感图像A对应的地面经炜度坐标,实现图像初步定位;并从完成初步定位的图像A中提取关 注区域图像A t,其中,At大小为MXN,<c (3) 计算关注区域图像At的中心位置经炜度,并以该经炜度为索引,从模板图像库B中检 索与之距离最近的模板图像B t;At与Bt满足如下约束条件:其中,\和为图像At中心位置经度和炜度信息,心,和为图像Bt中心位置经度和炜 度信息,ε为条件阈值; (4) 分别对区域图像At和模板图像Bt进行特征提取,通过计算两个特征集合的相似度, 实现区域图像At与模板图像B t的高精度配准; (5) 利用模板图像Bt中像素经炜度信息对区域图像At中对应的像素经炜度信息进行替 换修正,实现区域图像At的高精度定位。2. 根据权利要求1所述的一种基于图像匹配的在轨高精度图像定位方法,其特征在于: 步骤(4)具体采用SIFT方法实现区域图像A t和模板图像Bt的匹配: 41) 建立图像的尺度空间,在尺度空间中搜索出图像的局部极值点作为候选关键点,去 除对比度差的关键点和不稳定的边缘响应点; 42) 确定关键点的主方向,生成关键点特征描述子,使每个关键点具有位置、尺度和方 向信息; 43) 采用特征描述符向量之间的欧式距离度量两个特征点之间的匹配程度。
【文档编号】G06T7/00GK106056605SQ201610369018
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年5月26日
【发明人】李晓博, 张建华, 肖化超, 王元乐
【申请人】西安空间无线电技术研究所
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