本发明专利技术涉及基于轮廓点集的行星表面导航路标匹配方法，属于深空探测领域。本发明专利技术探测器分别对行星表面图像A和数据库地图B进行导航路标边缘的检测和拟合，通过导航路标拟合轮廓离散化，获得轮廓点集坐标。计算所得的离散点集的相似度距离。选取点集相似度矩阵中数值最小的三对导航路标作为有效匹配路标，并计算单应性变换矩阵。由单应性变换矩阵求取待匹配图像导航路标中心坐标的仿射变换坐标，利用图的导航路标中心像素坐标计算距离偏差，构造匹配距离矩阵并搜索匹配距离最小的导航路标作为匹配路标。本发明专利技术匹配适用对象更加广泛，可对光学图像中陨石坑、岩石、沟壑等地形进行同时匹配，适用于序列图像以及数据库地图的匹配和跟踪。和跟踪。和跟踪。
【技术实现步骤摘要】
基于轮廓点集的行星表面导航路标匹配方法
[0001]本专利技术涉及基于轮廓点集的行星表面导航路标匹配方法，特别适用于深空探测导航过程中序列图像的匹配和着陆图像与数据库的匹配，属于深空探测领域。
技术介绍
[0002]行星探测将是未来深空探测最核心的任务之一，其中行星表面地形特征的匹配是光学自主导航的关键技术之一。深空探测航行距离远、通讯时间长，传统的基于地面测控的方式存在较大的通讯时延。另外，深空动力学环境复杂，基于地面遥控的导航模式已无法满足高精度导航的需要。随着计算机硬件技术的突破和发展，使得基于星载计算机的地形特征匹配技术成为研究热点。其中，陨石坑、岩石、沟壑、陡坡等作为常见的天然地形特征广泛存在于行星表面，在光照条件下具有明显亮暗对比的光学特性，仅需光学敏感器和星载计算机即可实现大范围的检测和提取，处理简单，便于跟踪，为图像匹配提供了大量的数据，应用前景广阔。因此，以行星表面地形作为导航路标的匹配方法，在行星探测方面得到了广泛的研究和应用。光学图像中行星表面导航路标能否正确匹配已成为决定任务成败的关键技术之一。
[0003]深空探测器在任务开始之前，通过长时间的观测绘制目标行星全局地图，其中包含导航路标形状轮廓、三维位置等数据信息。在后续的着陆等任务中，探测器实时拍摄目标区域图像，需要获取下降图像中导航路标的位置信息进行导航，从而估计自身状态。图像匹配是连接数据库地图和下降图像的桥梁，在导航路标检测和位姿估计之间发挥着承上启下的作用，是获取导航路标三维位置的重要信息来源。通过导航路标匹配为位姿估计算法提供正确的路标信息，从而确保探测器的导航精度。
[0004]由于拍摄环境的不同，行星表面导航路标的成像条件也不同，比如光照角度、拍摄姿态、拍摄距离等。这就造成拍摄图像与数据库地图中的导航路标存在差异，这种拍摄图像二维数据到地图二维数据的线性变换属于仿射变换，即导航路标在两幅图像中存在仿射变换，但是变换前后导航路标图形的平直性和平行性保持不变，这就为路标匹配提供了重要依据。
[0005]在已发展的行星表面导航路标匹配方法中，主要匹配对象集中于陨石坑路标特征，常用的方法包括基于图像的互相关匹配方法、基于陨石坑相互关系的匹配方法和基于陨石坑面积比仿射不变量的匹配方法。
[0006]在先技术[1](徐田来,崔祜涛,田阳,等.一种基于面积比的陨石坑匹配方法:中国,CN102999915A[P],2013
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03
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27.)，提出一种基于不同陨石坑面积比的匹配算法，首先通过最大稳定极值区域方法对目标图像进行陨石坑配对检测，利用椭圆拟合算法计分别算两幅图像中陨石坑的面积。最后基于Hausdorff距离，对两幅图像中的陨石坑进行遍历并判断相似性，认为相似度最高的两个陨石坑成功匹配。该算法在图像中陨石坑数量较多的情况下，由于遍历陨石坑的相似度，导致计算量过大，且基于Hausdorff距离的匹配率不高，不适用于着陆下降这种实时性要求高的任务。
[0007]在先技术[2](M.Yu,H.Cui,Y.Tian,A new approach based on crater detection and matching for visual navigation in planetary landing[J].Advances in Space Research.53(2014)1810
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1821.)，提出一种基于陨石坑面积比作为仿射不变量进行WTA投票的匹配方法，该方法可以事先计算数据库地图中的陨石坑面积比，在任务实施阶段计算待匹配图像中陨石坑面积比，通过比较检测地图与数据库中陨石坑面积比匹配关系的数量，取待匹配图像中面积比匹配数量最多的陨石坑视为匹配成功。该算法不依赖探测器的姿态信息，但是对于陨石坑数量少于5个的图像匹配效果并不理想。
[0008]在先技术[3](T.Lu,W.Hu,C.Liu,et al.Relative pose estimation of a lander using crater detection and matching[J].Optical Engineering,2016,55(2):023102.1
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023102.24.)，提出一种利用陨石坑之间几何图案描述的陨石坑匹配算法，该算法需要计算图像中陨石坑的位置和半径，利用三个陨石坑的圆心构成三角形，通过三角形的三条边长和三个陨石坑的半径构造匹配矢量进行描述，基于匹配矢量对两幅图像遍历所有可能的三角形进行陨石坑匹配。该算法不适用于图像中陨石坑检测数量少于三个的情况以及非陨石坑的其他地形特征图像。
技术实现思路
[0009]本专利技术的目的是提供一种基于轮廓点集的行星表面导航路标匹配方法，在待匹配图像中导航路标存在旋转、平移、尺度缩放的变换情况下，实现待匹配图像与数据库地图中导航路标的匹配。
[0010]本专利技术的目的是通过下述技术方案实现的。
[0011]本专利技术公开的基于轮廓点集的行星表面导航路标匹配方法，探测器利用携带的光学相机对目标区域定向拍摄，星载计算机读取光学相机拍摄到的目标天体表面地形图像A之后，对图像A进行导航路标边缘的检测；同样地，针对数据库中的地图B，进行导航路标边缘的检测。分别对导航路标检测边缘进行拟合，通过导航路标拟合轮廓离散化，获得轮廓点集坐标。计算所得的离散点集P
iA
,的相似度距离F。选取点集相似度矩阵F中数值最小的三对导航路标作为有效匹配路标，并计算单应性变换矩阵T。由单应性变换矩阵求取待匹配图像导航路标中心坐标的仿射变换坐标，利用图B的导航路标中心像素坐标计算距离偏差D，构造匹配距离矩阵H并搜索匹配距离最小的导航路标作为匹配路标。
[0012]本专利技术公开的基于轮廓点集的行星表面导航路标匹配方法，包括如下步骤：
[0013]步骤一：探测器利用携带的光学相机对目标区域定向拍摄，星载计算机读取光学相机拍摄到的目标天体表面地形图像A之后，对图像A进行导航路标边缘的检测；同样地，针对数据库中的地图B，进行导航路标边缘的检测。
[0014]步骤二：分别对导航路标检测边缘进行拟合，通过导航路标拟合轮廓离散化，获得轮廓点集坐标。
[0015]对图A中检测到的m个导航路标中的第i(i＝1,2,3,
…
,m)个导航路标检测边缘进行拟合，并对拟合轮廓进行离散化，计算并存储第i个导航路标拟合轮廓的离散点集坐标为
[0016]同样地，数据库地图B中检测到的n个导航路标中的第j(j＝1,2,3,
…
,n)个导航路
标边缘点集坐标为
[0017]步骤三：计算步骤二所得的离散点集P
iA
,的相似度距离F。
[0018]相似度距离用于判断两组点集数据的相似性，计算图像A和地图B中不同的两个导航路标轮廓点集之间的相似度距离，作为匹配方法中导航路标形状相似性的判断依据。对于检测图像A中第i个导航路标轮廓点集P
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于轮廓点集的行星表面导航路标匹配方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：探测器利用携带的光学相机对目标区域定向拍摄，星载计算机读取光学相机拍摄到的目标天体表面地形图像A之后，对图像A进行导航路标边缘的检测；同样地，针对数据库中的地图B，进行导航路标边缘的检测；步骤二：分别对导航路标检测边缘进行拟合，通过导航路标拟合轮廓离散化，获得轮廓点集坐标；对图A中检测到的m个导航路标中的第i(i＝1,2,3,
…
,m)个导航路标检测边缘进行拟合，并对拟合轮廓进行离散化，计算并存储第i个导航路标拟合轮廓的离散点集坐标为同样地，数据库地图B中检测到的n个导航路标中的第j(j＝1,2,3,
…
,n)个导航路标边缘点集坐标为步骤三：计算步骤二所得的离散点集P
iA
,的相似度距离F；相似度距离用于判断两组点集数据的相似性，计算图像A和地图B中不同的两个导航路标轮廓点集之间的相似度距离，作为匹配方法中导航路标形状相似性的判断依据；对于检测图像A中第i个导航路标轮廓点集P
i
和数据库地图B中第j个导航路标轮廓点集Q
j
，相似度距离表示为若检测图像A中共提取到m个导航路标，数据库地图B中储存了n个导航路标，将图像A中所有导航路标和数据库地图B中所有导航路标的相似度距离存储在一个m
×
n的点集相似度矩阵F中作为优选，步骤三实现方法为：在完成两幅图像导航路标的边缘检测以及轮廓离散点集的获取后，对两组轮廓点集采取Fr
é
chet距离描述路径相似性；Fr
é
chet距离是在度量空间中任意两个集合之间定义的一种距离，着重考虑路径的空间距离，能够有效描述两组点集之间的相似程度；对于检测图像A中第i个导航路标轮廓点集P
i
和数据库地图B中第j个导航路标轮廓点集Q
j
，Fr
é
chet距离定义为：其中inf(
·
)表示数据的下界，max(
·
)表示数据中的最大值，为检测图像中第i个导航路标轮廓点集P
i
和数据库地图中第j个导航路标轮廓点集的欧氏距离，和数据库地图中第j个导航路标轮廓点集的欧氏距离，和分别为图A中第i个导航路标轮
廓点集坐标和图B中第j个导航路标的轮廓点集坐标；步骤四：选取点集相似度矩阵F中数值最小的三对导航路标作为有效匹配路标，并计算单应性变换矩阵T；令点集相似度矩阵F中最小的3个值所对应的行列序号为(i1,j1)，(i2,j2)和(i3,j3)，则有效匹配的三对路标所对应的图A和图B的导航路标中心像素坐标分别为图B的导航路标中心像素坐标分别为和由这三对坐标计算仿射变换的单应性变换矩阵为T：其中和分别为点集相似度矩阵F中最小值...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱圣英，修义，崔平远，徐瑞，梁子璇，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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