專(zhuān)利名稱(chēng)：一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法，特別是一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法，適用于機(jī)載景像匹配系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
景像匹配技術(shù)是利用飛行器裝載圖像傳感器在飛行過(guò)程中采集的實(shí)時(shí)景像圖與預(yù)先制備的基準(zhǔn)景像圖進(jìn)行實(shí)時(shí)匹配計(jì)算而獲得精確定位信息的技術(shù)。從海灣戰(zhàn)爭(zhēng)、科索沃戰(zhàn)爭(zhēng)和伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)中可以看出，歐美等先進(jìn)國(guó)家將景像匹配技術(shù)應(yīng)用在戰(zhàn)術(shù)飛機(jī)和無(wú)人機(jī)上取得了巨大的經(jīng)濟(jì)和軍事效益。目前，我國(guó)利用景像匹配技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛機(jī)精確導(dǎo)航定位以及對(duì)地精確攻擊的應(yīng)用研究才剛剛起步，尚未系統(tǒng)地、深入地開(kāi)展機(jī)載景像匹配關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題研究，與國(guó)外先進(jìn)水平差距很大，嚴(yán)重制約了我國(guó)機(jī)載景像匹配系統(tǒng)的發(fā)展與應(yīng)用。 在當(dāng)前的嚴(yán)峻形式下，特別是在北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)尚未建成(預(yù)計(jì)2020年建成)的情況下，我國(guó)應(yīng)大力發(fā)展機(jī)載景像匹配導(dǎo)航技術(shù)，以提高我國(guó)軍用飛機(jī)的導(dǎo)航定位精度和精確對(duì)地攻擊精度。景像匹配技術(shù)在巡航彈等精確制導(dǎo)武器上應(yīng)用時(shí)，其在低空以勻速直線運(yùn)動(dòng)穿過(guò)匹配區(qū)，航線以及匹配區(qū)的位置和大小都是預(yù)先確定的。然而在飛機(jī)上應(yīng)用時(shí)，受飛機(jī)飛行高度、機(jī)動(dòng)性以及飛行航線(除民航客機(jī))等不確定因素的影響，飛機(jī)的運(yùn)動(dòng)不再是直線運(yùn)動(dòng)，因此導(dǎo)致景像匹配技術(shù)在飛機(jī)上應(yīng)用時(shí)產(chǎn)生了諸多新問(wèn)題，例如在機(jī)動(dòng)飛行過(guò)程中，飛機(jī)的偏航、滾動(dòng)與俯仰角將引起成像發(fā)生畸變，圖像的光照分布不均；飛機(jī)振動(dòng) (包括線振動(dòng)、抖動(dòng)和顫振)以及電子快門(mén)的時(shí)間延遲，造成圖像模糊；由于飛機(jī)的飛行高度跨度大，可見(jiàn)光圖像傳感器獲取圖像時(shí)易受環(huán)境因素(云、雨和霧等)的影響等。為解決現(xiàn)有系統(tǒng)算法的不足，本發(fā)明采用景像匹配實(shí)時(shí)圖像和基準(zhǔn)圖的先驗(yàn)信息對(duì)景像實(shí)時(shí)圖像分類(lèi)器支持向量進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，將實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)分類(lèi)建立景像實(shí)時(shí)圖像校正模型，完成景像實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理和校正，該方法保證了機(jī)載景像匹配系統(tǒng)能獲得可靠性高的實(shí)時(shí)圖像。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題克服現(xiàn)有景像匹配系統(tǒng)在飛機(jī)上應(yīng)用時(shí)景像實(shí)時(shí)圖像畸變和誤差導(dǎo)致景像匹配系統(tǒng)可靠性降低，提出一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法。本發(fā)明采用的技術(shù)方案為在分析影響機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像成像質(zhì)量因素的基礎(chǔ)上，對(duì)機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分類(lèi)，建立機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理和校正模型，選出可靠性高、魯棒性強(qiáng)的機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像供景像匹配系統(tǒng)使用，提高機(jī)載光學(xué)景像匹配系統(tǒng)的可靠性和定位精度。具體實(shí)現(xiàn)步驟為(1)分析影響機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像成像質(zhì)量的主要因素(1. 1)飛機(jī)的水平機(jī)動(dòng)飛行造成圖像出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)變化、仿射畸變以及光照不均；(1. 2)飛機(jī)的高度機(jī)動(dòng)飛行造成圖像比例發(fā)生變化以及云、雨、霧及煙塵等天氣因素的影響使得圖像噪聲大，對(duì)比度低；(1. 3)飛機(jī)飛行易受氣流的影響，出現(xiàn)低頻振動(dòng)、高頻振動(dòng)和抖動(dòng)現(xiàn)象，使得圖像模糊，甚至不能成像。(2)對(duì)機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分類(lèi)的步驟為(2. 1)對(duì)實(shí)時(shí)圖像的先驗(yàn)知識(shí)信息進(jìn)行計(jì)算，所述先驗(yàn)知識(shí)信息包括紋理信息、統(tǒng)計(jì)信息以及與基準(zhǔn)圖進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算獲得的相關(guān)度信息；(2. 2)利用實(shí)時(shí)圖像的先驗(yàn)知識(shí)信息數(shù)據(jù)對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，完成對(duì)實(shí)時(shí)圖像的分類(lèi)。(3)分類(lèi)建立機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像的自適應(yīng)處理和校正模型的步驟為(3. 1)利用實(shí)時(shí)圖像所在區(qū)域的基準(zhǔn)圖信息構(gòu)建期望圖像灰度級(jí)的概率模型改善圖像橫紋和提高圖像信噪比，其概率模型為p(x) = a · exp [_a (y_ymin) ](1)式中，a為給定的調(diào)節(jié)參數(shù)，χ為變換前的實(shí)時(shí)圖像灰度級(jí)，y為變換后期望的實(shí)時(shí)圖像灰度級(jí)；ymin為變換后期望實(shí)時(shí)圖像灰度級(jí)的最小值；(3. 2)分別通過(guò)灰度線性變換法、統(tǒng)計(jì)量法、指數(shù)變換法和直方圖均衡化對(duì)實(shí)時(shí)圖像的灰度級(jí)進(jìn)行調(diào)整，改善實(shí)時(shí)圖像的對(duì)比度，獲得增強(qiáng)后的實(shí)時(shí)圖像；(3. 3)根據(jù)機(jī)載組合導(dǎo)航系統(tǒng)或穩(wěn)定平臺(tái)提供飛機(jī)的俯仰角θ、滾動(dòng)角Υ和偏航角Ψ，建立畸變校正模型為
XCOS ^cos ^-sin 3 cos ψ cos / + sin ^ sin γsin 3 cos ^ sin / + sin ψ cos γX"O"y-sin 5cos 3 cos γ-cos 5 sin/y+KZcos ^cos ^sin S cos in ψ cos γ + cos ψ sin γ-sin 3 sin ψο sin γ + cos ψ cos γZ0
(2)式中，[χ y ζ]τ為校正后的圖像，[x' y' ζ' ]τ為校正前的圖像，hQ為飛行高度， T為轉(zhuǎn)置符號(hào)。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于(1)在對(duì)影響機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像成像質(zhì)量因素進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，將實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分類(lèi)，并分類(lèi)建立圖像的自適應(yīng)處理和校正模型；(2)根據(jù)基準(zhǔn)圖像的先驗(yàn)信息(統(tǒng)計(jì)信息、相關(guān)運(yùn)算信息和紋理信息等)，選出紋理特征豐富和獨(dú)立像元數(shù)多的實(shí)時(shí)圖像供景像匹配系統(tǒng)使用，使得圖像質(zhì)量差和紋理特征稀少的實(shí)時(shí)圖像不參與匹配運(yùn)算，從而保證了系統(tǒng)的可靠性。


圖1為本發(fā)明方法的原理流程圖；圖2為本發(fā)明方法的實(shí)時(shí)圖像分類(lèi)原理圖；圖3為本發(fā)明方法的實(shí)時(shí)圖像分類(lèi)校正原理圖；圖4(a)為一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法的試飛實(shí)時(shí)圖像；圖4(b)為一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法的圖4 (a)對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)圖；圖4(c)為一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法的圖4(a)處理后結(jié)果；圖5(a)為一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法的理想實(shí)時(shí)圖像；圖5(b)為一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法的有畸變的實(shí)際實(shí)時(shí)圖像；圖5(c)為一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法的畸變校正后的實(shí)時(shí)圖像。
具體實(shí)施例方式如圖1所示，本發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下(1)如圖2所示，分析影響機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像成像質(zhì)量的主要因素有(1. 1)飛機(jī)的水平機(jī)動(dòng)飛行造成圖像出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)變化、仿射畸變以及光照不均；(1. 2)飛機(jī)的高度機(jī)動(dòng)飛行造成圖像比例發(fā)生變化以及云、雨、霧及煙塵等天氣因素的影響使得圖像噪聲大，對(duì)比度低；(1. 3)飛機(jī)飛行受氣流的影響，出現(xiàn)低頻振動(dòng)、高頻振動(dòng)和抖動(dòng)現(xiàn)象，使得圖像模糊，甚至不能成像。(2)對(duì)機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分類(lèi)的步驟為(2. 1)對(duì)實(shí)時(shí)圖像的先驗(yàn)知識(shí)信息進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析，所述先驗(yàn)知識(shí)信息包括紋理信息、統(tǒng)計(jì)信息以及與基準(zhǔn)圖進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算獲得的相關(guān)度信息；(2. 2)利用實(shí)時(shí)圖像的先驗(yàn)知識(shí)信息和統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，完成對(duì)實(shí)時(shí)圖像的分類(lèi)。(3)如圖3所示，分類(lèi)建立機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像的自適應(yīng)處理和校正模型的步驟為(3. 1)如圖4(a)-圖4(c)所示，利用實(shí)時(shí)圖像所在區(qū)域的基準(zhǔn)圖信息構(gòu)建期望圖像灰度級(jí)的概率模型改善圖像橫紋和提高圖像信噪比，其概率模型為p(x) = a · exp [_a (y_ymin) ](1)式中，a為給定的調(diào)節(jié)參數(shù)，χ為變換前的實(shí)時(shí)圖像灰度級(jí)，y為變換后期望的實(shí)時(shí)圖像灰度級(jí)；ymin為變換后期望實(shí)時(shí)圖像灰度級(jí)的最小值；(3. 2)分別通過(guò)灰度線性變換法、統(tǒng)計(jì)量法、指數(shù)變換法和直方圖均衡化對(duì)實(shí)時(shí)圖像的灰度級(jí)進(jìn)行調(diào)整，改善實(shí)時(shí)圖像的對(duì)比度，獲得增強(qiáng)后的實(shí)時(shí)圖像；(3. 3)如圖5(a)-圖5 (c)所示，根據(jù)機(jī)載組合導(dǎo)航系統(tǒng)或穩(wěn)定平臺(tái)提供飛機(jī)的俯仰角θ、滾動(dòng)角Υ和偏航角Ψ，建立畸變校正模型為
權(quán)利要求
1.一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法，其特征在于包括以下步驟(1)對(duì)影響機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像成像質(zhì)量的因素進(jìn)行分析；(2)對(duì)機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分類(lèi)；(3)分類(lèi)建立機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像的自適應(yīng)處理和校正模型；(4)對(duì)機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行自適應(yīng)處理和校正，并選出供景像匹配系統(tǒng)使用的機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像；所述步驟(1)中影響機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像成像質(zhì)量的因素劃分為 (1. 1)飛機(jī)的水平機(jī)動(dòng)飛行造成圖像出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)變化、仿射畸變以及光照不均； (1. 2)飛機(jī)的高度機(jī)動(dòng)飛行造成圖像比例發(fā)生變化以及天氣因素的影響使得圖像噪聲大，對(duì)比度低，所述天氣因素包括云、雨、霧及煙塵；(1. 3)飛機(jī)飛行受氣流的影響，出現(xiàn)低頻振動(dòng)、高頻振動(dòng)和抖動(dòng)現(xiàn)象，使得圖像模糊，甚至不能成像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像處理方法，其特征在于所述步驟(2)對(duì)機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分類(lèi)的步驟為(2. 1)對(duì)實(shí)時(shí)圖像的先驗(yàn)知識(shí)信息進(jìn)行計(jì)算，所述先驗(yàn)知識(shí)信息包括紋理信息、統(tǒng)計(jì)信息以及與基準(zhǔn)圖進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算獲得的相關(guān)度信息；(2. 2)利用實(shí)時(shí)圖像的先驗(yàn)知識(shí)信息對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，完成對(duì)實(shí)時(shí)圖像的分類(lèi)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像處理方法，其特征在于所述步驟(3)分類(lèi)建立機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像的自適應(yīng)處理和校正模型的步驟為(3. 1)利用實(shí)時(shí)圖像所在區(qū)域的基準(zhǔn)圖信息構(gòu)建期望圖像灰度級(jí)的概率模型改善圖像橫紋和提高圖像信噪比，其概率模型為p(x) = a · exp [_a (y_ymin) ](1)式中，a為給定的調(diào)節(jié)參數(shù)，χ為變換前的實(shí)時(shí)圖像灰度級(jí)，y為變換后期望的實(shí)時(shí)圖像灰度級(jí)；ymin為變換后期望實(shí)時(shí)圖像灰度級(jí)的最小值；(3. 2)分別通過(guò)灰度線性變換法、統(tǒng)計(jì)量法、指數(shù)變換法和直方圖均衡化對(duì)實(shí)時(shí)圖像的灰度級(jí)進(jìn)行調(diào)整，改善實(shí)時(shí)圖像的對(duì)比度，獲得增強(qiáng)后的實(shí)時(shí)圖像；(3.3)根據(jù)機(jī)載組合導(dǎo)航系統(tǒng)或穩(wěn)定平臺(tái)提供飛機(jī)的俯仰角Θ、滾動(dòng)角γ和偏航角 Ψ，建立畸變校正模型為
全文摘要
一種機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像自適應(yīng)處理方法，首先對(duì)影響機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像成像質(zhì)量的因素進(jìn)行分析；其次，對(duì)機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分類(lèi)；然后，分類(lèi)建立機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像的自適應(yīng)處理和校正模型；最后，對(duì)機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行處理和校正，并選出可紋理特征豐富、獨(dú)立像元數(shù)多的機(jī)載光學(xué)景像匹配實(shí)時(shí)圖像供景像匹配系統(tǒng)使用。本發(fā)明能提高機(jī)載光學(xué)景像匹配系統(tǒng)的可靠性和定位精度。
文檔編號(hào)G06K9/66GK102289684SQ201110215059
公開(kāi)日2011年12月21日 申請(qǐng)日期2011年7月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月29日
發(fā)明者潘倩兮, 趙龍 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)