基于LSTM网络的天基复眼相机标定方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于LSTM网络的天基复眼相机标定方法及系统，包括：步骤S1：图像获取，需要从合适的图像数据集中收集所需要的图像；步骤S2：消除获取的图像中无关的信息，恢复有用真实信息，增强图像信息；步骤S3：特征提取，从局部图像区域的强度差异中提取选择点、线、面的显著信息作为关键点。步骤S4：LSTM网络的输入，将关键点的像素坐标作为LSTM网络的输入，对应影像的三维坐标作为LSTM网络的输出；基于LSTM网络，建立天基复眼相机采集到遥感影像像素坐标和三维坐标之间的映射关系；本发明专利技术利用LSTM网络对长时序图像数据的处理能力，实现天基复眼相机的建模、标定；利用LSTM网络的记忆单元和遗忘单元，提高天基复眼相机的标定精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及航天光学遥感，尤其是一种基于lstm网络的天基复眼相机标定方法及系统。

技术介绍

1、成像模型反映了目标点三维空间坐标与相应像点二维图像坐标之间的数学关系。获取高分辨率遥感卫星影像的天基相机的成像模型主要可分为两类：严格物理模型和经验模型。严格物理模型的依据是获取的遥感影像和对地目标之间符合中心投影的共线关系。

2、kratky基于共线条件，将传感器的位置表达为标准的卫星轨道参数函数，姿态角采用多项式函数拟合。westin在kratky的基础上，仅使用一个地面控制点就可以对轨道参数进行改正。poli将卫星的运行轨道特征当作约束条件，提出了更为通用的扩展共线方程。toutin提出了3d物理模型，减少了参数相关性对参数估值的影响。

3、经验模型无需获取遥感卫星影像传感器的任何先验信息，可以减少影像几何处理的复杂性。经验模型通常包括一般多项式模型、仿射变换模型、直接线性变换模型和有理函数模型。

4、一般多项式模型通常应用于畸变较小的影像或者较为简单的情况，在早期的中低分辨率卫星影像的几何处理中应用较为广泛。高分辨本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于LSTM网络的天基复眼相机标定方法，其特征在于，天基复眼相机包括若干个短焦孔径相机和若干个长焦孔径相机，所述方法具体为：

2.如权利要求1所述的基于LSTM网络的天基复眼相机标定方法，其特征在于，其中，LSTM网络的模型结构包括：

3.如权利要求2所述的基于LSTM网络的天基复眼相机标定方法，其特征在于，所述LSTM网络通过公式(2)表示输入门的sigmoid函数决定更新的图像信息，增加新的图像信息到细胞状态中代替需要遗忘的图像信息。

4.如权利要求2所述的基于LSTM网络的天基复眼相机标定方法，其特征在于，所述LSTM网络通过公式(3)表...

【技术特征摘要】

1.一种基于lstm网络的天基复眼相机标定方法，其特征在于，天基复眼相机包括若干个短焦孔径相机和若干个长焦孔径相机，所述方法具体为：

2.如权利要求1所述的基于lstm网络的天基复眼相机标定方法，其特征在于，其中，lstm网络的模型结构包括：

3.如权利要求2所述的基于lstm网络的天基复眼相机标定方法，其特征在于，所述lstm网络通过公式(2)表示输入门的sigmoid函数决定更新的图像信息，增加新的图像信息到细胞状态中代替需要遗忘的图像信息。

4.如权利要求2所述的基于lstm网络的天基复眼相机标定方法，其特征在于，所述lstm网络通过公式(3)表示输出门的sigmoid函数决定输出的信息，公式(6)通过tanh函数将细胞状态的值转换到-1和1之间；然后将输出门的输出和细胞状态之间进行hadamard乘积，确定决定输出的部分。

5.如权利要求2所述的基于lstm网络的天基复眼相机标定方法，其特征在于，所述lst...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟玲，郭鹏宇，曹璐，刘勇，王鑫慧，季明江，冉德超，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：