【技术实现步骤摘要】
基于数据的局部离散点多维特征融合匹配方法及实验平台
[0001]本专利技术涉及航天航空
，特别是一种基于数据的局部离散点多维特征融合匹配方法及实验平台。
技术介绍
[0002]近年来图像匹配蓬勃发展，是计算机视觉、航空航天领域的重要发展方向之一，并得到了广泛应用。通过图像中的点特征数据进行匹配，是图像匹配中的重要环节之一，其中基于数据的离散点匹配尤为重要。在对地景象匹配、星光导航等领域内，基于点特征的匹配过程常涉及局部离散点图在全局球面离散点图中的位置识别与匹配。因此，抗扰动、高精度的离散点匹配算法是此领域内的关键技术。该算法的关键在于对局部离散点数据的特征构建和融合匹配。
[0003]目前局部离散点匹配主要基于单一的角距特征匹配，其中三角形算法由于计算复杂度低、可移植性强的特点，得到了工程上的广泛应用。但是基于单一特征匹配的算法由于特征维数低，特征冗余和误匹配现象严重，最终导致匹配算法精度低、抗扰动能力差。当前提出了诸多基于离散点的多特征三角形匹配算法，图中任意三颗导航星的组合全部需要遍历组合，并构建多种特征...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于数据的局部离散点多维特征融合匹配方法，其特征在于，该方法的过程是：获取全局球面离散点坐标数据和待匹配的局部离散点数据，并为全局球面离散点坐标数据中的每个全局球面离散点进行编号，设定匹配参数；构建多维特征标准库：以导入的全局球面离散点坐标数据为基准计算任意两全局球面离散点间的三维角距，并获得三维角距的正弦值，即为正弦角距，任意定两个全局球面离散点的编号分别为主离散点编号和副离散点编号，以主离散点编号和副离散点编号形成二维表格，二维表格内容为主离散点和副离散点间的正弦角距，将所有任意两全局球面离散点间的正弦角距存入二维表格即获得正弦角距匹配搜索表，作为基于两离散点正弦角距匹配的标准特征库；以每一全局球面离散点为中心，选择与其三维角距最小的两个全局球面离散点形成夹角，以当前全局球面离散点与角距最小的全局球面离散点间的连线为边，计算形成的夹角度数，以所有全局球面离散点和对应的夹角度数构建一维夹角匹配搜索表，作为三离散点匹配的标准特征库；以每一全局球面离散点为中心，选择与其三维角距最小的三个全局球面离散点形成四边形，以相邻两全局球面离散点的三维角距值为边长，计算四边形四条边的和，即为边长和，也就是这四个全局球面离散点的角距和，以所有全局球面离散点和对应角距和构建一维角距和匹配搜索表，作为四离散点匹配的标准特征库；至此完成多维特征标准库的构建；分别获得待匹配的局部离散点数据的正弦角距、夹角度数与角距和特征值，分别在上述的正弦角距匹配搜索表、一维夹角匹配搜索表、一维角距和匹配搜索表中进行搜索匹配，分别获得相应的局部离散点图；利用ICP点云配准方式对获得的三种局部离散点图进行特征融合，获得最终的匹配结果。2.一种基于数据的局部离散点多维特征融合匹配方法，其特征在于，用于对地景象匹配或星光导航中局部离散点的匹配中，该方法的过程是：获取对地景象匹配或星光导航的全局球面离散点坐标数据和待匹配的局部离散点数据，并为全局球面离散点坐标数据中的每个全局球面离散点进行编号，设定匹配参数；构建多维特征标准库：以导入的全局球面离散点坐标数据为基准计算任意两全局球面离散点间的三维角距，并获得三维角距的正弦值，即为正弦角距，任意选取两个全局球面离散点的编号分别为主离散点编号和副离散点编号，以主离散点编号和副离散点编号形成二维表格，二维表格内容为主离散点和副离散点间的正弦角距，将所有任意两全局球面离散点间的正弦角距存入二维表格即获得正弦角距匹配搜索表，作为基于两离散点正弦角距匹配的标准特征库；以每一全局球面离散点为中心，选择与其三维角距最小的两个全局球面离散点形成夹角，以当前全局球面离散点与角距最小的全局球面离散点间的连线为边计算夹角大小作为当前全局球面离散点的夹角度数，以所有全局球面离散点和对应的夹角度数构建一维夹角匹配搜索表，作为三离散点匹配的标准特征库；以每一全局球面离散点为中心，选择与其三维角距最小的三个全局球面离散点形成四边形，以相邻两全局球...
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