【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像定位、视觉导航，具体涉及一种可应用于无人机景象匹配辅助导航系统的快速zernike矩匹配方法。
技术介绍
1、景象匹配导航属于一种视觉导航技术，主要用于解决长航时无人机飞行过程中惯性导航陀螺漂移带来的误差问题，可根据图像匹配定位结果对惯性导航误差进行修正，以满足无人机高精度导航的需要。其中，景象匹配定位算法的实时性、鲁棒性、精确性是衡量其能否应用于导航系统实际的关键指标。
2、无人机在飞行过程中，平台姿态的变化使得所拍实测图与基准图之间可能存在较大角度的旋转，使传统的基于灰度的景象匹配算法失效，也使得一些能够对抗较小角度(<10°)旋转的匹配算法失配率增加，为此，探究一种能够适应任意角度旋转变化的快速匹配算法对提高无人机视觉导航实用性具有重要意义。
3、zernike矩作为一种正交矩，被认为具有很强的特征描述能力，其高分辨能力使得用几个低阶正交矩就足以描述一副图像。zernike矩的一个重要特性在于其幅值具有旋转不变性。通过比较基于zernike矩的正交旋转不变矩和sift、梯度位置方向直...
【技术保护点】
1.一种基于Zernike矩的快速景象匹配方法，其特征在于，包括离线和在线匹配两个阶段，步骤如下：
2.根据权利要求1所述一种基于Zernike矩的快速景象匹配方法，其特征在于，所述步骤1中创建积分矩阵步骤如下：
3.根据权利要求1所述一种基于Zernike矩的快速景象匹配方法，其特征在于，所述步骤3中计算实测图的Zernike矩的模值向量|Z_A|的步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种基于Zernike矩的快速景象匹配方法，其特征在于，所述步骤4.1中计算基准子图常规几何矩的步骤如下：
5.根据权利要求1所述一种基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于zernike矩的快速景象匹配方法，其特征在于，包括离线和在线匹配两个阶段，步骤如下：
2.根据权利要求1所述一种基于zernike矩的快速景象匹配方法，其特征在于，所述步骤1中创建积分矩阵步骤如下：
3.根据权利要求1所述一种基于zernike矩的快速景象匹配方法，其特征在于，所述步骤3中计算实测图的zernike矩的模值向量|z_a|的步骤如下：
4.根据权利要求1所述一种基于zernike矩的快速景象匹配方法，其特征在于，所述步骤4.1中计算基准子图常规几何矩的步骤如下：
5.根据权利要求1所述一种基于zernike矩的快速景象匹配方法，其特征在于，所述步骤4.2中按照“gms-to-z...
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