一种在深空自主光学导航中的高精度的行星中心定位方法技术

本发明专利技术公开了一种在深空自主光学导航中的高精度行星中心定位方法，包括：首先，图像预处理提取行星圆弧边缘，得到行星中心和半径的初始值；其次，一种非局部滤波方法对边缘感兴趣区域(EROI)进行滤波，得到更好的边缘区域灰度分布；第三，一种基于梯度方向的局部区域效应方法对行星的圆弧边缘进行亚像素定位；最后，利用最小二乘法拟合圆弧边缘，获得高精度行星的中心坐标。本发明专利技术对规则行星进行处理，能够获得高精度的亚像素边缘及中心坐标，并且对噪声、复杂背景与丰富纹理的行星图像具有很好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种在深空自主光学导航中的高精度的行星中心定位方法
本专利技术涉及深空自主光学导航中行星中心定位
，具体涉及一种在深空自主光学导航中的高精度的行星中心定位方法，其涉及行星的像素级圆弧边缘提取、行星边缘感兴趣区域的滤波以及圆弧边缘的亚像素边缘坐标提取。
技术介绍
与地球轨道航天器相比，深空探测器的飞行距离远、运行时间长，传统的基于地面的导航方法在实时性、可观测弧段和运营成本等方面存在较大限制，已经越来越难以满足探测任务的需要，自主导航是解决这些问题的有效途径。以光学成像测量为基础的自主导航技术，是航天科学技术发展的趋势之一。光学导航日渐发展成目前应用较广、技术相对成熟的自主导航方式。基于光学成像测量的自主导航技术是指航天器利用光学敏感器获取周围环境的光学图像，并对图像进行处理，获取图像信息确定航天器的位置及姿态信息。光学导航中的图像处理方法的最终目标是从航天器拍摄的原始图像中提取各种可用的导航观测值，通常包括:视线(LOS)矢量、视直径和质心、地平线与参考星之间的夹角等。随着大量深空探测任务的实施，导航精度的要求也越来越高。导航精度很大程度上依赖高精度的图像处理方法，其中天体轮廓边缘的高精度提取是测量的基础。关于自主光学导航技术，大部分是关于导航测量建模和导航滤波器，很少有人关注天体高精度的天体信息提取方法。我们关注的光学测量是高精度的规则行星中心的提取。为了准确获得行星中心，行星边缘的高精度提取是关键。常见边缘检测算子：Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian、Canny、Kirsch、Nevitia等，这些算子只能精确到像素级别，为了能够更准确的定位边缘位置，国内外专家学者在亚像素边缘检测方法方面进行了很多的研究，而这些方法可以为三大类：矩方法、拟合法和插值法。矩方法计算量大，如果考虑模糊边缘模型，就会增加模型参数，使得解析解的确定变得十分困难。拟合法因其模型复杂，其求解速度慢。插值法计算过程简单，但是容易受噪声的影响。深空探测航天器自主导航中，这些传统的三大方法对于图像的处理，在处理速度，信息获取的精度，以及抗噪性方面，均存在一定的限制。随着深空探测任务的不断深入，现有的技术不足以满足未来探测任务中高精度的行星信息提取。从而一定程度上限制了深空探测任务的实施。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种高精度的行星中心定位方法，主要是解决以下几部分问题：(1)行星图像具有丰富的纹理及背景，并且受星点及杂光的影响，预处理获得行星的圆弧边缘坐标以及行星的中心与半径的初始值；(2)行星图像采样环境复杂，容易受噪声影响，现有的滤波方法无法针对行星的几何与图像特征进行高效率的滤波处理；(3)现有的方法由于其对行星图像边缘检测精度不足，而造成了导航信息提取精度不高。为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种在深空自主光学导航中的高精度的行星定位方法，该方法步骤如下：a、对图像进行预处理，获得行星的圆弧边缘坐标以及行星的中心与半径的初始值；b、提取行星的边缘感兴趣区域(EROI)；c、行星图像采样过程中由于模糊效应，根据模糊边缘灰度分布规律，采用非局部滤波方法对EROI区域进行滤波；d、采用基于梯度方向的局部区域效应对行星的圆弧边缘进行亚像素边缘提取；e、对亚像素边缘坐标进行最小二乘拟合，求出高精度的行星中心坐标；其中，步骤a中形态学开运算与最小圆覆盖结合的方法对行星进行预处理，实现步骤如下：(a1)首先对图像采用形态学开运算操作，开运算是对图像进行腐蚀再膨胀的过程；在这里开运算消除了月球背景区域中大量的星点及杂光的影响；(a2)采用Sobel算子提取行星的边缘及表面纹理；(a3)采用最小圆覆盖方法求得行星的中心及半径的初始值，并且提取出月球的圆弧边缘像素级坐标；最小圆覆盖方法可以在线性时间复杂度内求出覆盖所有点集的最小圆，能够有效剔除行星的表面纹理。其中，步骤b中提取圆弧边缘感兴趣区域(EROI)，实现步骤如下：(b1)在步骤a中得到行星的初始中心及半径，剔除圆弧边缘坐标到中心的距离与半径的差值的绝对值大于2个像素的异常坐标值；(b2)选取图像中到中心的距离与半径的差值的绝对值小于等于(Dblur/2+2)像素的坐标(Dblur为模糊宽度)，作为边缘感兴趣区域(EROI)。其中，步骤c中对EROI进行非局部滤波，实现步骤如下：(c1)在EROI内，任意两个像素i和j。分别计算两个像素的灰度差g(i，j)(灰度差因子)，在梯度方向上两个像素距离圆心的距离差d(i，j)(梯度方向距离差因子)，两个像素梯度方向的夹角θ(i，j)(梯度方向差因子)，θ∈[0°，180°)；(c2)计算在EROI内，任意两个像素i和j的相关度权重；(c3)根据EROI中像素i与其他像素的相关度权重，计算滤波后的像素i灰度值，进一步扩展到计算每一个像素滤波后的灰度值。其中，步骤d中采用梯度方向上的局部区域效应方法，对行星的圆弧边缘进行亚像素提取。实现步骤如下：(d1)在局部边缘区域模型用二次曲线表示，二次曲线过像素(m,n)的位置，把图像分为上下两个不同的灰度部分，目标和背景的灰度分别为A、B；(d2)计算边缘像素点的梯度方向(行星中心的初始值到边缘像素点的方向为梯度方向)，计算局部区域效应采用的模板的大小，模板大小由Dblur决定；(d3)在梯度方向上选取t*3的模板，t为模板的高度，3表示3列像素；(d4)根据成像原理计算梯度方向上的模板的灰度值；梯度方向不垂直或不平行与图像坐标系时，我们需要构造梯度方向的模板的像素灰度值；(d5)建立新的坐标系，y′轴方向为梯度方向，x′轴方向为垂直于y′轴的方向；(d6)在新的坐标系下，在梯度方向的模板中，根据灰度分布与边缘两侧面积的累加关系，构建局部区域效应方程组，计算边缘的亚像素坐标；(d7)在新的坐标系下计算出边缘的亚像素坐标后，将坐标换到xOy坐标系下，得到一组xOy坐标系下的亚像素边缘坐标集。其中，步骤e中采用最小二乘法拟合圆的中心，得到高精度的行星中心坐标。实现步骤如下：(e1)数据点到圆距离的平方和表达式；(e2)使e1表达式各变量的偏导数为零，列出线性方程组；(e3)解线性方程组，求得拟合圆的圆心半径等信息。本专利技术与现有技术相比，其优点和有益效果是：(1)、本专利技术成功的解决了在深空自主光学导航中，具有丰富的纹理边缘与复杂背景的行星图像的圆弧边缘提取问题。(2)、本专利技术解决了受噪声及星点杂光影响的行星边缘区域的滤波问题，滤波后边缘感兴趣区域的灰度分布更加符合边缘能量分布模型。(3)、本专利技术充分利用行星的几何特征，采用梯度方向的局部区域效应方法对圆弧边缘进行亚像素坐标提取，与传统的方法相比，我们的边缘检测精度得到很大的提高，我们采用最小二乘法拟合行星的亚像素边缘，得到行星中心坐标，与已有的方法相比，采用我们的方法，行星中心定位精度可以提高一个量级。附图说明图1为行星的几何成像示意图，其中，图1(a)为行星-太阳-航天器的几何平面，图1(b)为行星成像的边缘轮廓，图1(c)为以月球为例，不同时刻成像的几何形状；图2为行星中心定位方法流程图；图3为采用形态学开运算与最小圆覆盖结合的方法对行星进行预处理示意图，其中，图3(a)为原始的月球图像，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在深空自主光学导航中的高精度的行星中心定位方法，其特征在于：实现步骤如下：a、对图像进行预处理，获得行星的圆弧边缘坐标以及行星的中心与半径的初始值；b、提取行星的边缘感兴趣区域(EROI)；c、对行星的EROI进行非局部滤波；d、采用梯度方向上的局部区域效应方法，对行星的圆弧边缘进行亚像素边缘提取；e、求出高精度的行星中心坐标。

【技术特征摘要】
1.一种在深空自主光学导航中的高精度的行星中心定位方法，其特征在于：实现步骤如下：a、对图像进行预处理，获得行星的圆弧边缘坐标以及行星的中心与半径的初始值；b、提取行星的边缘感兴趣区域(EROI)；c、对行星的EROI进行非局部滤波；d、采用梯度方向上的局部区域效应方法，对行星的圆弧边缘进行亚像素边缘提取；e、求出高精度的行星中心坐标。2.根据权利要求1所述的一种在深空自主光学导航中的高精度的行星中心定位方法，其特征在于：步骤b中提取圆弧边缘感兴趣区域(EROI)，实现步骤如下：(b1)在步骤a中得到行星的初始中心及半径，剔除圆弧边缘坐标到中心的距离与半径的差值的绝对值大于2个像素的异常坐标值；(b2)选取图像中到中心的距离与半径的差值的绝对值小于等于(Dblur/2+2)像素的坐标，作为边缘感兴趣区域(EROI)，Dblur为模糊区域梯度方向的宽度。3.根据权利要求1所述的一种在深空自主光学导航中的高精度的行星中心定位方法，其特征在于：步骤c中对EROI区域进行非局部滤波，实现步骤如下：(c1)在EROI内，任意两个像素i和j，分别计算两个像素的灰度差g(i，j)，其为灰度差因子。在梯度方向上两个像素距离圆心的距离差d(i，j)，其为梯度方向距离差因子；两个像素梯度方向的夹角θg(i，j)，其为梯度方向差因子，θ∈[0°，180°)；(c2)计算在EROI内，任意两个像素i和j的相关度权重；(c3)根据E...

【专利技术属性】
技术研发人员：江洁，张勇，张广军，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11