（信息与通信工程专业论文）地面场景光学图像辅助导航技术研究.pdf

国防科学技术大学研究生院博十学位论文 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t s a l l i s 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j e n s e n - t s a l l i s 散度方向对，由j e n s e n - t s a l l i s 散度确定候选边缘像素，再利用 j e n s e n t s a l l i s 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 - 4 d t 的边缘匹配方法 和e s d 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f o u r i e r 变换的平移、旋转、缩放特性在图像匹配中的应用，以及 f o u r i e r - m e l l i n 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s i f t 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s i f t 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。 主题词：图像辅助导航，红外图像，边缘检测，t s a u i s 熵，蚁群算法， f o u r i e r m e u i n ，双谱，主成分分析，s i f t 描述符，最小截取二乘估计 第i 页 国防科学技术人学研究生院博十学何论文 a b s t r a c t i m a g ea i d e dn a v i g a t i o ni si n e v i t a b l et e n d e n c yo fi n t e g r a t e dn a v i g a t i o ns y s t e mo f v e h i c l e h o wt od e s i g na na l g o r i t h mw i t hh i g ha d a p t a b i l i t y , p r e c i s i o na n dc o m p u t i n g e f f i c i e n c yi s t h ek e r n e ls t u d yt o p i c f o l l o w i n gt h ed i f f i c u l t i e so fi r o p t i c a li m a g e s m a t c h i n g , t h i s d i s s e r t a t i o nr e s e a r c h e s t h e k e yt e c h n o l o g i e s o f i m a g e a i d e d n a v i g a t i o n t h ei m p o r t a n tc o n t r i b u t i o n sa n dc r e a t i v ea c h i e v e m e n t sa r es u m m a r i z e d 弱 f o l l o w s ： ( 1 ) b ya n a l y z i n gt h ec h a r a c t e ra n dd i f f e r e n c eo fi ri m a g ea n do p 6 c a li m a g e ，t h e e d g et y p e sm a te x i s ti nc o l n l n o na r e ao fi m a g e sa r ed e s c r i b e d 鹪m a t h e m a t i c a l m o d e l s s o m ec o m m o ne x t r a c t i o nm e t h o d sa r ed i s c u s s e da n da n a l y z e d ae d g ed e t e c t i o n a l g o r i t h mb a s e do nt s a l l i se n t r o p yi sp r e s e n t e d t h ea l g o r i t h mu s e sl o c a le n t r o p y i n f o r m a t i o n ，a n dt h ed i v e r g e n c e d i r e c t i o ni so b t a i n e db ys l i d i n gaw i n d o wo v e ra ni m a g e e d g ep i x e li sl i n k e df r o mc a n d i d a t ep i x e l su s i n gd i r e c t i o ni n f o r m a t i o n s o m e e x p e r i m e n t a lr e s u l t sh a v eb e e np r o v i d e dt os h o wt h ee d g ed e t e c d o nc a p a b i l i t yo ft h e p r o p o s e da l g o r i t h m ( 2 ) t h ee d g e - b a s e di m a g em a t c h i n ga l g o r i t h m sa r es t u d i e d t h ea l g o r i t h m si n c l u d e t h es i m i l a r i t ym e a s u r e m e n tb a s e do n3 - 4 d t , e d g eb a s e ds i m i l a rd i s t a n c e ( e s d ) ，a n dt h e p r o p o s e ds i m i l a r i t ym e a s u r e m e n tb a s e do nd i s t a n c et r a n s f o r m a t i o n t h e i rp e r f o r m a n c e 0 1 1a d a p t a b i l i t ya n d p r e c i s i o na r ea n a l y s e da n dc o m p a r e d t h ee x p e r i m e n t r e s u l t sa l ea l s o g i v e n h i g hc o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t yd u et op i x e l - b y - p i x e ls e a r c hs t r a t e g y i so n e m a j o rd r a w b a c k i nt h i sd i s s e r t a t i o n , am u c hf a s t e ra l g o r i t h mt oa p p r o x i m a t et h e m a t c h i n gp o s i t i o nb e t w e e nt w oi m a g e so fas c e n ei sd e s c r i b e d r e d u c t i o no nt h e c o m p u t i o n a lc o m p l e x i t yi sa c h i e v e db yu s i n ga l lt h ei m p r o v e da c a i nc o n t i n u o u ss p a c e b a s e ds e a r c hs t r a t e g y ，d u et ot h en o n - e x h a u s t i v es e a r c hn a t u r eo ft h ea l g o r i t h m ( 3 ) t h ei m a g em a t c h i n gt e c h n i q u eb a s e do nf o u r i e rt r a n s f o r ma n df o u r i e r - m e l l i n a l g o r i t h mc a nb eu s e dt or e g i s t e ri m a g e sw h i c ha r em i s a l i g n e dd u et or o t a t i o n , s c a l i n g a n dt r a n s l a t i o n i tp r e s e n t sam e t h o do fi m a g em a t c h i n ga l g o r i t h mb a s e do nb i s p e c t r u m ， i tu s e st h ep r o p e r t yt h a tb i s p e c t r u mi sn o ts e n s i t i v et og a u s sn o i s e , w h i c hc a ne x a c t l y e s t i m a t e st h ep a r a m e t e r sb e t w e e ni m a g e ss u f f e r e df r o mt r a n s l a t i o n , r o t a t i o na n ds c a l i n g d i s t o r t i o n o ) s i f t0 p 砌h a sb e e np r o v e nt ob et h em o s tr o b u s tl o c a li n v a r i a n tf e a t u r e d e s c r i p t o r ，w h i c hh a sb e e nw i d e l yt h o u g h to fa 酬吲潍si ni m a g em a t c h i n g t h es i f t v o l u m e so fk e y p o i n t sa 心r e d u c e db yk e r n e lp r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s ( k p c a ) 1 1 埒 锄瞎em a t c h i n gi se s t a b l i s h e db e t w e e nt w os u c c e s s i v ef r a m e s ak i n do fh i g h l yr o b u s t e s t i m a t i o ni sp r e s e n t e d , n a m e dl e a s tt r i m m e ds q u a r e s , o nt h ed a t ab a s i so ft h ed i g i t a l t e r r a i nm a p 1 f l kv e h i c l e sp o s i t i o n ，a t t i t u d ea n dm o t i o np a r a m e t e r si se s t i m a t e db yt h e p r o p o s e da l g o r i t h m 第i i 页 国防科学技术人学研究生院博十学位论文 k e yw o r d s - i m a g ea i d e dn a v i g a t i o n ，i n f l a t e di m a g e , e d g ed e t e c t i o n , t s a l l i se n t r o p y , a n tc o l o n ya l g o r i t h m s 翻d 劬f o u r i e r - m e l l i n , b i s p e c t n a n , p r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s ( p c a ls c a l ei n v a r i a n tf e a t u r et r a n s f o r m ( s d 呻t o r , l e a s tt r i m m e ds q u a r e s ( l t s ) 第i i i 页 国防科学技术大学研究牛院博十学何论文 图目录 图2 1 红外成像系统组成图1 3 图2 2 红外图像与可见光图像边缘差异。1 5 图2 3 图像边缘类型l6 图2 4 同一场景的红外图像和可见光图像1 7 图2 5 桥梁图像和边缘模型。l8 图2 6 公路图像和边缘模型一18 图2 7 河岸线图像和边缘模型1 9 图2 8 农田图像和边缘模型。1 9 图2 9 窗口滑过直线边缘2 7 图2 1 0 沿4 个不同方向划分窗口2 7 图2 1 1 在q 取不同值时熵随状态数的变化关系3 0 图2 1 2 不同q 值的边缘检测结果3 0 图2 1 3l o g 算法的边缘检测图3 1 图2 1 4c a n n y 算法的边缘检测图31 图2 1 5 本文算法的边缘检测图3 2 图2 1 6 可见光图像和实时红外图像3 2 图2 1 7 本文算法的边缘检测图像3 2 图2 1 8 噪声条件下基于t s a l l i s 熵的边缘检测。3 3 图2 1 9 噪声条件下基于t s a l l i s 熵的边缘检测3 4 图2 2 0 噪声条件下基于t s a u i s 熵的边缘检测。3 4 图3 1 生成距离变换图像示意图。3 8 图3 2 红外与可见光图像匹配实验图像。4 1 图3 3 实验图像边缘图像。4 l 图3 4 基于3 - 4 d t 方法的相关曲面4 1 图3 5 基于e s d 的相关曲面4 2 图3 6 本文方法的相关曲面4 2 图3 7 可见光图像和实时红外图像4 3 图3 8 可见光图像和实时红外图像边缘4 3 图3 9 基于3 - 4 d t 方法的相关曲面。4 3 图3 1 0 基于e s d 的相关曲面4 4 图3 本文方法的相关曲面_ 4 4 图3 1 2 基本蚁群算法的逻辑结构4 6 第v 页 国防科学技术人学研究乍院博十学位论文 图3 1 3 状念空问的对应解4 9 图3 1 4 匹配位置蚁群搜索空间5 l 图3 1 5 机场场景红外图像和可见光图像5 3 图3 1 6 机场场景可见光模板图像5 4 图3 1 7 模板图像匹配误差5 4 图3 1 8 仿射变换参数蚁群搜索空间5 7 图3 1 9 光学图像5 8 图3 2 0 模板图像和仿射变换图像5 8 图3 2 1 模板图像和仿射变换图像5 8 图4 1 具有平移关系的实验图像7 2 图4 2 本文算法得到的相关峰7 2 图4 3 卫星图像的旋转图像7 3 图4 4 本文算法得到的相关峰7 3 图4 5 缩放估计误差7 4 图4 6 参数估计误差噪声适应性曲线7 5 图4 7 相关峰置信度与噪声关系7 5 图4 8 实时红外图像旋转估计7 7 图4 9 实时红外图像旋转估计叠加图像7 8 图4 1 0 实时红外图像旋转估计7 9 图4 1 l 实时红外图像旋转估计叠加图像7 9 图5 1 主分量分析的两个阶段8 4 图5 2 利用“特征空间思想一的简单两分类问题8 6 图5 3d o g 尺度空间构建示意图9 l 图5 4 尺度空间极值检测示意图9 2 图5 5 由特征点邻域梯度信息生成特征向量9 4 图5 6 图像旋转的k p c a s i f t 性能分析9 7 图5 7 图像缩放的k p c a s i f t 性能分析9 7 图5 8 噪声图像k p c a s i f t 性能分析9 8 图5 9s i f t 兴趣点检测9 8 图5 1 0k p c a s i f t 兴趣点匹配9 8 图5 11 图像辅助导航示意图9 9 图5 1 2 最小截取二乘参数蚁群搜索空间1 0 5 图5 13 仿真数字地形图10 6 图5 1 4 含错误匹配点时导航参数的估计误差。1 0 7 第页 国防科学技术大学研究生院博十学位论文 表目录 表3 1 相关曲面性能比较一4 2 表3 2 相关曲面性能比较4 4 表3 3 相关曲面性能比较4 4 表3 4 匹配运行时间。5 4 表3 5 匹配算法的时间复杂度分析5 5 表3 6 仿射变换参数估计5 8 表4 1 图像匹配精度分析7 8 表4 2 图像匹配精度分析7 9 第页 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已 经发表和撰写过的研究成果，也不包含为获得国防科学技术大学或其它教育机构的学 位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文 中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：茎三扯 日期：别年，。月，日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解国防科学技术大学有关保留、使用学位论文的规定本人授权国 防科学技术大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档，允 许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文 ( 保密学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文题目： 地亘垣量堂堂图速塑邈昱越挂盎叠塞 学位论文作者签名：查 墨整 作者指导教师签名：主笙二磷 日期：喇年f 月, f - 日 日期：删年加月扣 国防科学技术大学研究生院博十学位论文 第一章绪论 1 1 研究背景和意义 为适应新的战场形势的发展和变化，世界各国普遍重视发展远射程、大威力 的精确制导武器。从1 9 9 1 年“海湾战争开始，精确制导武器大显身手，成为战 场的主角。多国部队使用了大约2 0 多种精确制导武器，在战争中显示了超常的作 战能力，但其使用量仅占总弹药量的9 左右，精确制导武器有效攻击了伊拉克的 指挥、通讯中心和最高决策指挥机关，最大限度地削弱和破坏了伊拉克对战争全 局的统一指挥能力；同时摧毁和破坏了伊拉克的地面防空设施与阵地，控制了伊 拉克的制空权，为空袭飞机的多批次大规模轰炸解除了后顾之忧。精确制导武器 的大量使用，改变了传统的作战模式，使防区外攻击目标成为现实。从“海湾战 争中精确制导武器占所用武器装备的9 、“沙漠之狐”军事行动的3 5 ，到“科 索沃战争 上升为6 8 ，精确制导武器在战争中使用比例的大幅度上升，表明了 精确制导武器是未来战争开始阶段抑制对方信息链、破坏对方关键部位( 指挥中 心、通讯中心和交通要道等) 的主要手段。精确制导武器不但是新军事技术革命 的产物，并且正在引领唱响未来高技术战场主旋律【1 2 】。 随着我国经济和科技的发展、国防建设投入的加大以及军队转型的推开，我 国的武器装备也有了很大改善和提高，尤其是精确制导武器，各类精确制导武器 从“名不见经传逐步上升到重要角色地位。在“反台独”军事斗争准备中，精 确制导武器是对付台独分子的“杀手锏 武器，因此，精确制导武器的研制刻不 容缓。 随着当代科学技术的不断发展，现代战争对精确制导武器提出了越来越高的 要求，除要求其满足高制导精度之外，还应具有全天候、自主性、高机动、隐蔽 等特点，此外还应能工作于高对抗的电子环境中，执行诸如回避地空导弹拦截、 低空突防等复杂的多种战斗任务【3 5 】。精确制导武器作为当代信息化局部战争中的 主要武器之一，要有效发挥自己的威力，满足以上诸多要求，导航系统是其高精 度的保证。任何单一的导航系统往往难于满足实际中各种武器的导航要求，组合 导航技术综合两个或两个以上导航传感器的信息，使它们优势互补，以期使组合 导航系统在精度和可靠性方面都有所提高。 随着科学技术的不断进步，可资利用的导航信息越来越多，导航系统的种类 也越来越多，包括地形辅助导航、卫星定位导航、天文导航、多普勒雷达、偏振 光地磁等导航系统。图像辅助导航是组合导航技术的重要发展方向，通过机载相 机获取景象的图像序列，识别图像中的景物，并利用已有地形知识来获取位置、 第1 页 国防科学技术大学研究生院博十学位论文 姿态等导航必要的参数，从向辅助主导航系统，具自高自主性、准全大候捌商抗 干扰工作的特点，因此，研究图像辅助导航技术，对于提高精确制导武器的制导 精度、隐蔽性等具有重要的理论和实践意义。本论文以横向项目“自动目标识别 ( a t r ) 图像处理系统 为课题背景，结合x x 型空地导弹图像处理系统的工程 应用，重点研究了地面场景光学图像匹配算法和辅助导航参数的鲁棒估计方法。 1 2 辅助导航技术研究 目前导航领域所研究的组合导航系统主要是以其他导航系统辅助惯性导航的 组合导航方式，对惯性导航参数进行校正、补偿。惯性导航系统( i n e r t i a ln a v i g a t i o n s y s t e m ，i n s ) 是以陀螺和加速度计为核心器件的完全自主式导航系统，它不依赖 于任何外部信息，也不向外部辐射能量，因此具有良好的隐蔽性，可以工作于空 中、地球表面和水下环境，这对军事应用来说有重要的意义。另外，惯性导航系 统所提供的导航数据非常丰富，它不仅能提供载体的位置和速度，还能给出航向 和姿态角等信息；而且具有数据更新率高、短期精度和稳定性好的优点。惯性导 航系统拥有上述诸多优点的同时，也存在着误差随时问迅速累积的缺点。研制高 精度的惯性元件要花费相当大的人力、物力和财力，研制周期较长，不仅如此， 还受到技术、工艺水平等因素的限制。随着惯性仪表性能的不断提高，其测量精 度已趋于极限，在这种情况下，精度的微小提高都伴随着成本的大幅度增加。正 如惯性技术的先驱d r d r a p e r 所言：“惯性技术总会达到应用的极限 ，希望在现 有的水平上进一步提高惯性系统的精度已经相当困难。因此，组合导航成为提高 精度的必然之选。 1 2 1 常用辅助导航技术 辅助导航系统是对惯性导航系统的一种辅助，常用的辅助惯性导航系统的手 段有地形辅助导航、卫星定位导航、天文导航、多普勒雷达、偏振光地磁等，下 面主要介绍地形辅助导航、卫星定位导航和天文导航： 地形辅助导航 6 - 8 ( t e r r a i n - a i d e dn a v i g a t i o n ，t a n ) 是自上世纪7 0 年代开始 出现，在9 0 年代迅速发展成为一种成熟的导航技术，并在军事领域得到了广泛应 用。它具有导航自主性强、硬件投资少、定位精度高的突出特点，因此在多种工 作条件下，可以实现飞行器自主、隐蔽、连续、全天候的精确导航，所以地形辅 助导航技术在作战飞机、无人飞机、巡航导弹等远程精确打击武器上有着重要的 应用，它能满足导弹和飞机机动飞行，尤其是低空、超低空飞行的要求，对近空 支援、低空强击、突防、截击等战术飞行十分有用1 9 1 。地形辅助惯性导航系统一般 由惯性导航系统、无线电高度表、气压式高度表或大气数据中心和导航计算机以 第2 页 围防科学技术人学研究生院博十学位论文 及大容量存储器组成。其主要助能足利用| i i j ：器载数字地图和电子设备所提供的 地形特征信息来修讵主导航系统( 惯性系统) 的误差信号，实现飞行器的精确导 航【1 0 - 12 1 。 早在1 9 5 8 年，美国就开始研究地形匹配技术在航空导航中的应用，9 0 年代投 入使用；英国研制地形辅助导航系统是从7 0 年代术丌始的，并于1 9 9 5 年左右装 备于飓风式飞机上。我国也从7 0 年代开始了地形匹配技术的研究。到目前为止， 具有代表性的地形辅助导航系统有两种：一种是美国e 系统公司于7 0 年代开始研 制的地形轮廓匹配( t e r r a i nc o n t o u rm a t c h i n g ，t e r c o m ) 系统；另一种是s a n d i a 公司于8 0 年代开始研制的桑地亚( s a n d i ai n e r t i a lt e r r a i na i d e dn a v i g a t i o n ，s i t a n ) 系统。地形轮廓匹配方法对地形的依赖性强，飞行器起飞前对航迹规划的要求高， 地形相关匹配方法计算量大，需要获取全部数据后进行估计，实时性不好，难以 给出定位结果的不确定程度，且地形匹配采样过程中一般不允许飞行器做机动飞 行。桑地亚系统对地形线性化方法敏感，不同的线性化方法将导致不同的导航定 位精度。 卫星导航系统是现阶段最有优势的导航定位系统，它不仅可以动态定位与测 速，而且具有精度高、受时间、地域、气候等条件限n 4 , 、使用方法简单等优点， 此外卫星导航系统的接收机体积小、重量轻，应用时需增加的设备量较少，可以 比较方便地与惯性导航系统进行组合，从而得到可靠性高、互补性强的组合导航 系统。目前国外已经投入使用的卫星导航系统主要有美国的g p s 和俄罗斯的 g l o n a s s ，即将投入使用的有欧洲和我国合作开发的伽利略卫星导航系统，此外， 日本致力于研制“准天顶卫星系统( q z s s ) 。我国于2 0 0 0 年1 0 月3 1 日、1 2 月2 1 日和2 0 0 3 年5 月2 5 日以及2 0 0 7 年2 月3 日、4 月1 4 日先后成功发射了五 颗北斗导航试验卫星，建立了具有自主知识产权的区域性卫星导航系统。我国的 “指南针 卫星导航系统是“北斗”卫星导航计划的继续与延伸，据报道，卫星 导航工程是我国在“十一五 计划期间重点实施的五大航天工程之一，2 0 0 6 年宣 布将在未来几年初步建立区域导航卫星系统，最终实现由5 颗静止轨道卫星和3 0 颗非静止轨道卫星组成的全球系统。 卫星导航系统也有它的缺点，即容易受到电磁干扰。对g p s 卫星导航而言， 不管是采取瞄准式、阻塞式干扰还是欺骗式干扰，都会使g p s 接收机无法正常工 作，从而使其定位、导航精度降低或产生误导。据称俄罗斯生产的一种8 w 便携式 干扰机，配备高增益天线，可干扰美国g p s 接收机的距离超过2 0 0 k i n ，在对伊战 争中，“战斧”巡航导弹偏离预定目标，验证了干扰机对g p s 信号干扰的作用和 效果。 天文导航( c e l e s t i a ln a v i g a t i o n ) 应用于航空领域始于上世纪7 0 年代，它是以 第3 页 国防科学技术人学研究生院博十学位论文 已知准确空l 剞位置、彳i 可毁火的自然人体为丛准，通过光l 也和射电方式被动探测 天体位置，经解算确定测量点所在平台的经度、纬度、航向和姿态等信息。目前 广泛应用于航天和航海，特别是星际航行中。天文导航的优点包括：自主性强、 无误差积累、隐蔽性好、可靠性高、导航过程时自j 短、导航精度高、适用范围大、 设备简单、便于推广应用等。目前美国的b 5 2 、f b 1 ll 、b 1 b 、b 2 a 中远程轰 炸机、c 1 4 1 a 大型运输机、s r 7 1 和e p 3 高空侦察机等都装备有天文导航设备。 俄罗斯的t u 1 6 、t u 9 5 、t u 1 6 0 等轰炸机上也装备有天文导航设备。美国的“三 叉戟远程弹道导弹和俄罗斯的s s n 1 8 导弹都采用了天文惯性组合制导方式。 天文导航的主要缺点是受天气条件限制、操作技术比较复杂，只有进入空气稀薄 的或在八千米以上高空飞行的飞行器，利用星体的信息才是可靠的，而在大气层 以内航行的航行体因受气候条件的限制，很少采用这种导航方法【l 3 1 。 1 2 2 图像辅助导航方法的研究现状 图像辅助导航是指通过飞行器载相机获取景象的图像序列，识别图像中的景 物，并利用已有地形知识来获取飞行器位置、姿态等导航必要的参数，从而辅助 飞行器的主导航系统1 1 4 】。 最近几年，微型飞行器的发展大大促进了图像导航方法的发展。微型飞行器 尺寸小、重量轻、耗能少，利用图像信息对微型飞行器进行导航控制可以省去其 他的导航传感器，减轻了飞行器的负担。从上个世纪9 0 年代以来，美国的一些大 学和科研机构展开了基于图像的飞行器自主着陆技术研究，目前，美国的f l o r i d a 大学和美国海军在微型飞行器图像导航方法的研究进展较大。他们利用微型飞行 器载视频摄像系统拍摄地面图像，从图像信息中提取飞行器的俯仰角和横滚角信 息，结合g p s 对微型飞行器进行导航。清华大学利用微型飞行拍摄的视频图像信 息提取飞行器导航控制的关键参数：飞行高度、俯仰、横滚、航向等信息，并利 用这些仅由图像获取的飞行姿态信息对微型飞行器进行导航控制实验，取得了较 好的效果【i 引。 在空间探测领域，尤其是在探测器着陆天体段，由于其他星球的表面结构的 复杂性，空间飞行器在其它星球表面上安全且准确地着陆是一个比较难以解决的 问题。为了实现其降落在预想的范围内，如果通过地面发送控制信号来控制其降 落，则很难达到预定的精度，并且由于信号的延迟，很难做到实时对飞行器的着 陆过程进行控制，因此，美国的j p l ( j e tp r o p u l s i o nl a b o r a t o r y ) 实验室提出了利 用计算机视觉技术来实现空间飞行器的安全着陆，即利用图像信息来计算空间飞 行器在降落过程中的运动参数，从而控制其飞行。国际上几个主要的深空任务， 如n a s a 的d s 1 ，欧空局的r o s 酗陌a 都指出，着陆段需要较高的导航位置精度， 第4 页 国防科学技术大学研究生院博十学位论文 为了避免探测器的硬接触，着陆时要严格限制着陆速度：垂直方i 句小于0 1 m s ， 水平方向小于0 0 8 m s 。因此，需要一种确定探测器与目标天体之间的相对位置与 姿态的精度较高的被动导航方式，基于图像的导航方法提取并跟踪场景中的特征 点，被动估计导航参数，可以满足以上要求。 本文研究的图像辅助导航主要有两方面的工作，一是地面场景光学图像匹配 技术，一是导航参数估计问题，下面分别介绍这两方面工作的国内外研究现状。 地面场景光学图像匹配技术的研究现状 目前人们提出了许多图像匹配方法，一般可以分为基于灰度的图像匹配方法 和基于特征的匹配方法。 在基于灰度的图像匹配方面，殷飞【1 6 】等研究了一种基于归一化灰度相关的图 像匹配算法，并在飞行器飞越匹配区时获取序列图像，以序列图像的匹配结果修 正单幅图像的匹配结果。秦琴【l7 】等提出一种三值振幅位相匹配滤波器算法，对 红外场景进行图像匹配，与传统的二元纯位相匹配滤波器和振幅补偿匹配滤波比 较，提高了匹配相关面的信噪比、相关峰锐度，增强了匹配的抗噪声能力。刘宝 生【1 3 】等将多个传感器获取的不同大小、不同分辨率和不同信噪比的实时图像用 k a l m a n 滤波的方法进行融合，在图像匹配过程中，选用归一化互相关系数作为相 似性度量，有效地解决了实时图存在遮挡、灰度与对比度变化以及复杂噪声干扰 等影响下景象匹配问题。 在基于特征的图像匹配方面，许多学者进行了大量的研究。张天序、汪国有 等【1 92 0 1 研究雷达与光学景象共性特征的提取与匹配算法，提出基于目标边缘特征 的匹配算法。于秋则【2 i 】等提出一种基于边缘特征的s a r 图像与光学图像相匹配的 算法，该算法提取s a r 图像的线状特征，并在提取边缘的基础上，采用改进的 h a u s d o r f f 距离作为相似性准则进行图像匹配，在搜索策略上，采用遗传算法来加 快搜索的速度。陈东瞄】等对s a r 与可见光图像匹配进行研究，利用图像的边缘特 征进行匹配，并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量。李言俊【2 3 】提出一种侧抑 制竞争方法快速准确提取图像边缘特征，用扩展边缘特征法，克服轮廓变形对边 缘匹配的影响，提高图像匹配的精度。牛力丕【2 4 】等人提出一种利用图像边缘信息 进行较大比例变化的多传感器图像配准方法，算法首先提取图像的较长边缘并对 其进行改进的f r e e m a n 编码，然后使用f r e e m a n 码计算曲线的曲率，根据曲率极 值的对应情况初始匹配边缘并得到比例变换因子，重采样图像后使用边缘相关、 一致性检测得到对应的相关边缘对，最后使用最小二乘法得到图像的配准参数， 然而要得到光滑、连续的较长边缘并不容易，使得算法难予实用。熊割2 5 】等提出 一种部分h a u s d o r f f 距离作为相似性度量的图像匹配方法，该方法提取图像的二值 化边缘，同时结合邻域排除法、扫描终止法、前向跳跃法三种匹配加速技术，提 第5 页 国防科学技术大学研究生院博十学位论文 高图像匹配效率。 h u a n g 2 6 】等人提出了一种基于区域边界轮廓的红外可见光图像配准方法，用 一种改进的基于小波的模糊轮廓提取算法获得轮廓边缘，利用边缘的不变矩和方 向函数获得轮廓上的两个显著的匹配点对，基于这些匹配点对进行红外可见光图 像的变换参数估计。c h e n t 2 7 】等人提出一种基于边缘互相关的图像匹配方法，该方 法用于飞行器景象匹配，融合实时红外可见光图像，利用b 样条小波的方法提取 融合图像和基准图像的边缘特征，再求它们边缘之间的互相关，在“种不同融合 策略下得到的融合图像，其最高的匹配概率只有6 0 。d a i 2 8 】等人提出了一种基于 矩不变量形状描述子和链码匹配相结合的方法，来确定图像区域之间的可能的关 联，该方法首先以结合平滑约束的l o g 算子来获得边缘图像，再通过边缘跟踪等 手段去除碎的和弱的边缘，只保留强而连续的边缘，再从剩下的边缘中找到闭合 边缘，从而提取区域与区域轮廓。以7 个矩不变量构成的7 维欧氏距离作为区域 相似性度量之一，区域的轮廓以链码表示，建立链码之间的相似准则作为区域相 似的另一种度量，两种相似度量结合建立闭合区域之间对应关系。h u i 2 9 】利用边缘 特征实现不同传感器和不同波段图像的配准。其中采用链式编码准则提取图像中 地物的边缘，采用五种形状特性作为相似性原则对应闭合边缘，对非闭合边缘则 提取角点作点匹配，这一利用边缘作为特征的方法对待匹配图像间的灰度差异不 敏感，但同时要求图像本身有较明显的边缘特征( 如山脉、河流等) ，并易于边 缘提取。 围绕减少搜索空间和减少匹配时间的问题，人们相继提出了序贯相似性检测 算法( s s d a ) 、金字塔图像匹配算法等多种快速匹配算法。曹菲【3 0 】提出减少匹配 搜索范围和金字塔式分层搜索相结合的匹配控制策略，以加快匹配速度，提高匹 配效率。随着智能优化算法的广泛应用，学者们提出了许多快速优化搜索算法用 于图像匹配。文献【2 1 羽】利用遗传算法进行图像匹配，提高图像匹配的速度。王彪 p 5 】提出一种基于蜂王进化遗传算法的特征匹配方法，设计了一种新的染色体编码 方法对特征点问的匹配关系进行编码，并开发有效的交叉和变异操作，迅速获得 全局最优解。文献【3 63 7 】应用模拟退火算法提高图像配准的运算效率。 导航参数估计问题的研究现状 利用图像信息获取飞行器导航参数的研究开始于航空摄影测量领域【3 引，最近 的研究成果主要集中于计算机视觉领域【3 9 柏】。 周昊1 4 l 】在飞行器位置参数估计中，以机载c c d 相机取代无线电气压高度表作 为高度传感器，连续摄取地表地形图像，利用“近似相交 的概念，引入空间异 面直线的距离最小作为判据，确定图像中地形特征点的同名像点，然后基于计算 机视觉原理恢复地形高程三维信息，进而与机载数字地图配合完成t e r c o m 辅助 第6 页 国防科学技术大学研究生院博十学佗论文 导航。李绍燕【4 2 】研究了尢人战斗机自主着陆系统，尤人战斗机利用机载多光谱摄 像机，获取机场附近的图像信息，使用图像处理算法提取机场特征，如机场跑道 边缘和预先布置在机场跑道上的特征目标，再利用基于特征的运动估计算法，估 计无人战斗机的运动参数，以及与机场跑道之间的相对位置和方位。 s o a t t o 4 3 - 4 6 在图像上识别并跟踪环境中的固定特征点，将特征点在图像上的位 置测量作为扩展卡尔曼滤波器( e k f ) 的输入，利用计算机视觉技术估计飞行器载 相机的运动参数。g u r f i l 和r o t s t e i n 4 改进s o a t t o 的飞行器状态估计问题，跟踪图 像上的显著特征点集合，由特征点的光流建立特征点的“子空间约束，应用隐 式扩展卡尔曼滤波器( i e k f ) 来实现飞行器状态估计及运动参数。w e b b t 4 84 9 1 对 g u r f i l 和r o t s t e i n 的工作进行补充和改进，在特征点集合建立“极线约束方程， 研究了一种鲁棒的卡尔曼滤波方法获得可靠的导航参数。j o s e p hj k e h o e 【5 0 】研究了 一种基于图像信息的辅助导航方法，用来补偿g p s 误差，该方法利用l u c a s - k a n a d e 算法跟踪图像中的地面特征点，通过扩展卡尔曼滤波器实现导航参数的估计。 d o n g - g y us i r e ”】提出一种利用序列航空图像进行导航参数估计的组合导航系统， 导航参数包括飞行器位置和速度信息，该系统由两部分组成：相对位置估计和绝 对位置估计，相对位置估计通过连续两帧航空图像相对位移得到，因此存在累计 误差，降低了导航参数估计的稳定性；绝对位置估计用来补偿相对位置估计中产 生的误差，在有明显地物特征的时候使用景象匹配获得绝对位置，在山区地形高 程变化大的地区采用数字高程模型匹配获得绝对位置。 图像辅助导航技术主要是从拍摄到的图像中获取导航信息，图像数据量大， 处理和分析图像的算法相对复杂。另外，导航精度不但与图像处理算