一种大视场下圆形目标中心定位的方法技术

本发明专利技术公开了一种大视场下圆形目标中心定位的方法，包括以下步骤：1)在输入图像中提取包含圆形目标的适当矩形区域，计算适当矩形区域的水平宽度和垂直高度，纪录圆形目标中心与输入图像中心的初始偏移量；2)提取适当矩形区域的四个角的背景区域，计算其相应的像素面积；3)根据步骤2)中的像素面积构建面积特征向量L，采用非线性优化算法迭代求解圆形目标的中心坐标。本发明专利技术通过间接测量区域的像素面积值，从而对圆形目标中心坐标进行估计，将测量误差缩小了百倍量级。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及圆形目标中心定位的方法，尤其涉及。
技术介绍
深空探测任务中为保证航天器的正确飞行轨道，自主导航技术成为一项重要的保障，其中光学自主导航便是利用航天器上的有效载荷，拍摄目标星体及其背景恒星，通过星体中心定位以及星图匹配的图像处理方法确定航天器的实时飞行轨道。目标星体在图像处理技术中被考虑为圆形目标，星体中心定位即是完成圆形目标的中心定位，当航天器接近目标星体时，为观察到整个星体往往需要较大视场的成像系统，此时拍摄到的星体图像往往存在较大畸变。在接近目标星体阶段，为保证航天器的正确飞行轨道，需要对存在较大畸变的圆形目标即目标星体实施中心定位。传统的圆形目标中心定位方法，主要有质心法、高斯曲面法、边缘拟合法。质心法是基于目标的灰度分布信息，比较适用于较小的且灰度分布均匀的目标，应用最广的是改进的平方加权质心法，它采用目标灰度值的平方作为权值，突出了离中心较近的区域像素点对目标中心的影响，在星敏感器拍摄得到星图的应用中，质心法体现了很好的使用价值;高斯曲面法的原理是认为目标星体经成像系统后，成像器件收集到的光强分布服从高斯分布，那么最后输出的数字图像上目标星体的灰度分布就是一个高斯曲面，最后通过最小二乘法计算出高斯曲面函数的参数，就能获得目标星体的中心坐标，然而当目标星体过大时，它的计算量非常大；边缘拟合法通过边缘检测手段得到目标星体的边缘点，再通过矩、拟合、插值等方法得到亚像素级的精度，最后通过最小二乘法拟合出圆心坐标，它对目标的灰度分布不敏感，但为了成功检测到目标边缘，它需要目标的像素面积足够大。然而当航天器接近目标星体时，为观察到整个目标星体，往往需要大视场的成像系统，考虑到成像系统的整体设计，此时拍摄到的目标星体几乎充斥整个视场，甚至部分超出了视场。当成像系统的视场很大时，镜头畸变必然会成为问题的关键，中心视场处可认为没有畸变，随着物方视场的增大，像面上的畸变量也相应增大，虽然畸变校正技术发展至今，但对于较大视场(如半视场角75度)下的畸变，很难将其校正到亚像素水平，这一定程度上限制了传统的圆形目标中心定位算法的运用。并且，质心法要求目标灰度分布比较对称，镜头畸变的不可校正因素必然导致它的定位精度很差；高斯曲面法在目标星体过曝或畸变较大时，定位偏差很大，且大目标的运算量很大；边缘拟合法的适用准则是目标是绝对精准的圆形，而畸变的不可校正因素完全限制了它的应用。
技术实现思路
本专利技术的技术方案避开了畸变的不可校正因素，对目标图像进行预处理之后，提取图像中的背景区域即图像的四个角，因为相机在装调过程中已保证镜头的光轴指向与成像器件的物理中心重合，所以如果输入图像中圆形目标的中心与输入图像的中心重合，那么这四个角的像素面积应该相等，反之则可推算出圆形目标的中心相对输入图像中心的偏移量，即实现了圆形目标的中心定位。，包括以下步骤I)在输入图像中提取包含圆形目标的适当矩形区域，计算所述适当矩形区域的水平宽度W和垂直高度H，令圆形目标中心与所述输入图像中心的初始偏移量为'h^ = (χ0,y0)；所述适当矩形区域应满足的条件为适当矩形区域的边长上限为圆形目标的外切正方形边长，其下限为所述圆形目标的内接正方形边长；当所述的输入图像符合适当矩形区域应满足的条件时，不需要对输入图像进行处理，即可得到上述的适当矩形区域，则圆形目标中心与输入图像中心的初始偏移量Λ。=(0,0)；当输入图像不符合适当矩形区域应满足的条件时，对输入图像进行二值化处理得到二值图像，根据适当矩形区域的准则本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大视场下圆形目标中心定位的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在输入图像中提取包含圆形目标的适当矩形区域，计算所述适当矩形区域的水平宽度W和垂直高度H，令圆形目标中心与所述输入图像中心的初始偏移量为：Δ0＝(x0，y0)；2)提取适当矩形区域的四个角的背景区域，计算其相应的像素面积，并分别记为S左上、S左下、S右上、S右下；3)记像素面积S左上、S左下、S右上、S右下分别为S1、S2、S3、S4，构建面积特征向量L：L＝[L1，L2]其中：L1＝[P12?P34，S13，S24]L2＝[P13?P24，S12，S34]P12＝|S1+S2|P34＝|S3+S4|S13＝|S1?S3|S24＝|S2?S4|P13＝|S1+S3|P24＝|S2+S4|S12＝|S1?S2|S34＝|S3?S4|选取四个背景区域中面积最小的，并固定面积最小的背景区域的两个矩形边界，将所述适当矩形区域的另两条边界向所述面积最小的背景区域所在的方向移动，并令移动量为(x′，y′)，利用所述的面积特征向量L构建如下约束：(x′，y′)＝argmin{||L1||2+||L2||2}并利用非线性优化算法可求得上式的最优解(x′，y′)，最终的圆形目标中心 的定位结果为：Δ＝Δ0+0.5·(W?x′，H?y′)式中：W和H分别为所述适当矩形区域的水平宽度和垂直高度。...

【技术特征摘要】
1.一种大视场下圆形目标中心定位的方法，其特征在于，包括以下步骤 1)在输入图像中提取包含圆形目标的适当矩形区域，计算所述适当矩形区域的水平宽度W和垂直高度H，令圆形目标中心与所述输入图像中心的初始偏移量为Atl = (x0, y0)； 2)提取适当矩形区域的四个角的背景区域，计算其相应的像素面积，并分别记为S左下、S右上、S右下； 3)记像素面积S左上、S￡T、S；^、Sμ分别为Sp S2、S3、S4,构建面积特征向量L L= [L1, L2] 其中2.如权利要求1所述的大视场下圆形目标中心定位的方法，其特征在于，所述适当矩形区域应满足的条件为适当矩形区域的边长上限为圆形目标的外切正方形边长，其下限为所述圆形目标的内接正方形边长。3.如权利要求2所述的大视场下圆形目标中心定位的方法，其特征在于，所述输入图像满足所述适当矩形区域的条件时，所述初始偏移量N0= (0,0)o4.如权利要求2所述的大视场下圆形目标中心定位的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐之海，陈阔，冯华君，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：