景象匹配

摘要： 提出了一种在GPS拒止条件下使用视觉词袋辅助航空景象匹配导航的方法。在景象匹配导航任务中,基准地图比空中探测的图像具有更大的覆盖范围,当基准地图有大量相似或重复纹理特征出现时,仅依靠特征匹配难以得出正确的对应关系。首先对基准卫星影像地图进行区块划片,并利用视觉词袋技术对每一片区块进行编码,利用统计特性计算局部区块特征矢量,即区块特征直方图;然后,对空中探测图像使用同一词袋进行编码,用于从大量候选区块中筛选出初始对应区块;最后,使用尺度不变特征进行精配准并计算飞行器相对位置。实验使用了直升机拍摄的空中影像与高清卫星影像中提取的基准地图进行实验分析,并与先进技术进行比较,结果表明该方法具有良好的匹配可靠性和配准精度,能够在GPS拒止条件下为基于景象匹配的航空飞行器定位需求提供支持。

摘要： 针对飞行器在海域景象匹配导航(SMN)中可遇到的地标点较少且分布不均匀,不能有效辅助惯性导航(INS)的问题,提出了基于概率模型的地标点可用性评估算法。该算法定义了三类海域地标点,给出了三类地标点的匹配方法和策略;根据飞行区内每个位置与所有地标点之间的相对关系、飞行高度、飞行速度、相机的视场角以及INS漂移误差确定每个地标点的可见范围,并结合不同类型地标点在不同飞行高度下的匹配概率,计算得到每个位置的地标点可观测概率,最终给出海域地标点可用性的概率云图。仿真结果验证了该算法的有效性。海域地标点可用性评估结果可为INS有效利用地标点进行航路规划,实现长航时、高精度导航提供依据。

摘要： 景象匹配飞行试验中,图像序列中存在的剧烈尺度变化及多种外界因素影响导致的几何变形等成像质量变化,增加了景象匹配全流程自动评估的难度。为了解决这个问题,提出1种基于组合跟踪的景象匹配图像全流程评估方法。首先,基于序列图关键帧选取原则,提出序列图关键帧匹配方法;然后将该方法与多种目标跟踪算法进行对比分析;再根据对比分析的结果,提出1种基于该方法和TLD组合跟踪的景象匹配全流程评估方法;最后,将组合跟踪方法应用到3组模拟实验中。评估实验结果表明,该组合跟踪方法能够可靠快速地进行序列图全流程评估,对图像旋转、尺度变化、图像噪声和模糊等都有很强的适应性,并能以二维关系图的方式给出景象匹配全流程的定量评估结论。

摘要： 现代电子对抗领域中,对弹载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)的景象匹配末制导系统产生持续有效的干扰是一个巨大的挑战。针对这一问题,本文研究了基于连续回波模拟的组合干扰策略来克服它。通过分析SAR的距离多普勒成像原理,并依据快速频域回波模拟算法,逆向地生成与掩护目标一致的虚假场景回波;通过剖析景象匹配的末制导过程中的薄弱环节,使用双通道干扰机释放可调干信比的模拟回波,形成连续图像帧的场景欺骗和压制干扰效果,以对导引头产生诱导;利用干扰机的平台照明特性,对不同通道的压制信号和欺骗信号强度进行适配来实现最优的干扰效能。数值仿真结果表明,本文提出的干扰决策方法对弹载SAR的景象匹配末制导系统有较好的破坏效果。

摘要： 针对无人机景象匹配导航系统对匹配算法的实时性和鲁棒性的要求,以协方差矩阵最小特征值为匹配算法的相似性测度,提出了一种改进的匹配算法。仿真结果表明,实时性方面,通过在离线方式下预先建立基于基准图的累加和矩阵,使协方差矩阵的在线计算量减少50%左右;抗旋转方面,对基准子图采用基于虚拟圆索引的快速圆形窗口定位算法,可以抵抗实测图5°~10°左右的旋转变化。该方法不仅在实时性、抗旋转方面有所改善,对实测图存在噪声干扰、小范围遮挡及小比例变化也有一定的鲁棒性。

摘要： 针对高时效性的景象匹配系统如何处理存在较大仿射变形图像的问题,提出了一种基于MSER的仿射不变二进制特征提取算法,该算法同时结合了MSER仿射不变性及ORB算子高时效性.通过对比试验,MSER-ORB景象匹配算法在满足抗仿射变形同时获得较高的匹配效率.%To solve the problem that how a time-sensitive scene matching system process images with large affine deforma?tions,a MSER feature extraction algorithm based on affine invariant binary features is proposed. This algorithm combines affine in?variant MSER with time-sensitive ORB operator. By comparison test,MSER-ORB can satisfy the anti-affine deformation simultane?ously and achieve high matching efficiency.

摘要： 针对目前无人机基于景象匹配对目标定位精度低与速度慢,以及依赖任务设备的问题,提出了一种基于景象匹配的航摄影像二维定位方法.首先进行任务规划,来获取某固定区域的航摄影像.然后基于特征匹配算法来完成景象匹配.最后提出坐标解算及底图生成方法,来实现航摄影像二维定位.实验结果表明该方法提高了定位精度与速度,减小了对任务设备的依赖.因此,所提方法是一种有效的基于景象匹配的目标定位方法.

摘要： 由北京自动化控制设备研究所主办的'2018年中国航天自动驾驶仪与控制情报网(中国航天第四专业信息网)学术交流会'拟于2018年第四季度召开,现面向国内征集会议学术论文。一、征文内容1.导航定位与授时体系研究,如天基/地基PNT、通信网络辅助PNT、多传感器辅助PNT,自主PNT体系应用需求及其研究现状、发展趋势分析等;2.微PNT术,如微惯性器件技术、时钟技术、微系统集成技术、微系统测试与评估技术等;3.导航定位技术,如惯性导航、卫星导航、天文导航、地磁导航、重力导航、景象匹配、地形匹配。

摘要： 景象匹配是指通过传感器实时获取飞行器下方当前位置的地景图像，然后通过精确的图像匹配算法同机载数字地图进行匹配定位，获得当前经纬度信息;多尺度自卷积(MSA,Multi-Scale Auto-Convolution)是一种具有仿射不变性的图像局部变换运算,该变换针对局部图像灰度函数直接施加,而不需要进行特征点提取.在景象匹配辅助导航领域,引入MSA特征可有效解决基于特征点集间Hausdorff距离测度的经典匹配算法在实测图存在严重成像畸变时匹配精度较差的问题.利用金字塔分层搜索策略得到实测图在参考图中的最佳匹配位置.随后以红外图像对算法进行了仿真验证,实验结果表明,引入MSA特征对抑制景象匹配算法中成像畸变的干扰十分有效,匹配精度有所提高.

摘要： 对景象匹配制导的关键技术之一——景象匹配的适应性进行了分析.对景象匹配适应性研究涉及的相关概念、关键技术进行综合分析,剖析各环节间的相互关系,提出景象匹配适应性研究的系统框架;分匹配区选取、匹配算法及其性能评估3个方面,叙述了国内外研究现状及研究方法存在的差异;提出了有待完善的若干问题.综述旨在扩展和深化景象匹配适应性研究的理论与方法.

摘要： 针对各种原因引起的实测图退化情形,将模糊不变矩引入景象匹配中.为了解决匹配过程中计算量大的问题,从简化匹配特征的计算及优化搜索策略两方面采取措施.在模糊不变矩计算方面,通过预先建立21个和表矩阵,提出了一种适用于匹配过程的矩特征高效求解算法;在搜索策略方面,考虑到模糊不变矩特征对图像分辨率的敏感性,提出在原分辨率基准图上采用遗传算法进行搜索匹配.实验结果表明,在实测图出现模糊及受噪声干扰情况下,所提匹配算法在保证匹配精度的同时,其匹配耗时比传统方法少好几个数量级,能够满足导航系统对实时性的要求.

摘要： 在景象匹配作为末制导辅助惯性组合导航系统中,针对图像匹配算法高可靠性、高分辨率、高计算速度的要求,本文提出一种基于局部特征点的新型景象匹配算法.首先构建多尺度空间,在不同的尺度上进行特征点的检测,然后对特征点进行选优提取;利用灰度形心算法为特征点分配方向,再通过采样模式建立特征描述子,最后根据描述子的汉明距离对图像进行匹配.实验研究表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性等优点,与经典的SIFT特征匹配算法相比,该算法能达到相似性能,但在实时性方面,该算法要比SIFT算法更快.

摘要： 图像适配性分析对基于景象匹配的导航性能提高至关重要。本文提出了一种基于边缘特征的景象匹配适配区选取方法。首先，对图像进行灰度畸变校正，其次进行边缘特征提取以筛选出特征明显且信息丰富的区域，然后利用边缘特征重复模式去除重复的特征，确保选取的图像特征具有不重复性。本算法能减小灰度特征畸变对适配区的影响。最后利用Hausdorff距离的景象匹配算法对选择的适配区进行了实验验证，证明了本文方法的有效性。

摘要： 景象匹配辅助导航系统传统上基本都是基于PC机、PC104计算机实现的，由于重量、体积、功率等方面的限制，无法应用于无人机平台上。随着DSP器件技术的发展和性能的提高，采用基于DSP硬件平台的无人机景象匹配辅助导航系统已经成为今后研究的热点。本文提出了一种基于TMS320DM642 DSP处理器设计的无人机景象匹配辅助导航系统硬件设计方案，可满足无人机平台的要求。

摘要： 描述了前视红外末制导景象匹配中归一化积相关(Nprod)目标识别算法的基本原理.由实际拍摄的典型目标前视红外图像匹配结果得出:当目标所占面积越大、与背景灰度反差越大、边缘越清晰,Nprod算法匹配效果越好;在目标与背景的灰度分布集中或者目标较远的情况下,匹配效果不甚理想.本文给出了Nprod目标识别算法的基准图预处理方法,对远距离情况下建筑物目标的匹配进行了匹配方法研究,实验表明具有较好的匹配效果.

摘要： 本文对近年来各种基于视觉的无人机导航方法进行了总结，并将其分为三种：景象匹配、视觉SLAM、光流法。首先根据各种导航方法，分析了视觉导航对于无人机导航的重要意义；然后从三种视觉导航方法出发，介绍了它们的国内外研究现状以及其关键技术；最后给出三种方法的不同优势所在，并指出进一步研究的趋势。

摘要： 本文对INS/SM导航系统中数据同步及滤波算法设计进行了研究。景象匹配（SM）导航系统计算量大、耗时长，为了解决由于SM计算延时造成的滤波同步问题，量测值计算和量测更新采用了不同时刻的滤波器信息：在SM计算开始时刻进行传感器信息同步和量测值Z(k)计算，而采用SM完成后的滤波器状态X(k|k-1),P(k|k-1)进行量测更新。通过MATLAB编程实现了滤波算法，仿真结果表明这种滤波同步方法是有效的，在不同延时大小、不同惯导精度下，都取得了很好的导航性能。

摘要： 在给定雷达威胁、景象辅助导航适配区分布下，采用Dijkstra算法求解执行多任务无人机的最优航迹。同时提出对雷达成胁区域进行切线法处理方式，生成新的航迹点，设置惩罚因数来尽可能避开雷达威胁；对适配区域采用宽松因数，保证航迹尽可能多的经过适配区。仿真结果表明Dijkstra算法生成的最优航路可以很好的满足无人机任务飞行的要求。

摘要： 本发明一种图像匹配系统的景象匹配区域选择与基准图优化方法，针对遥感卫星图片初始化分块，根据边缘特征提取算法提取各个区域的边缘特征，并筛选边缘梯度点数集中的分块区域；利用重复模式指标度量方法计算各个区域的自相关程度，并根据内相关指标对区域由小到大进行排序，输出最优候选区域；采用空间分布描述方法建立候选区域基准图的空间特征向量；建立景象可匹配性度量评价指标集合，分析评价指标集合与匹配概率之间的关联性，输出匹配性评价指标集合；统计分析基准图与卫星图片的匹配相关面，根据基准图优化方法优化基准图。本发明在匹配系统工作在未知环境中，利用优化后的基准图实现高匹配性、高可靠性，保障图像匹配系统顺利完成任务。

摘要： 本发明提供了一种基于景象匹配导航的贴近摄影测量方法，具体包括以下步骤，首先是在地面或物体表面选择若干个控制点进行测量，地面或物体表面通过控制点划分成相应的不重叠的标定区域，其次是通过手持或手控旋翼无人机在地面或物体表面附近飞行，拍摄若干个正对地面或物体表面且包含标定区域的影像作为参考图像，再次是根据参考图像的空间分布，设计相应的旋翼无人机航线，最后在航线的每个航迹点和悬停点，利用基于标定区域的特征点组合匹配的位姿估计方法，计算旋翼无人机的位置和姿态，进而自动控制旋翼无人机进行贴近摄影测量，本发明能在无RTK定位信号或RTK定位信号弱的环境下的旋翼无人机的贴近摄影测量。

摘要： 本发明公开了一种强实时双构连续景象融合匹配导航定位方法及系统，采用改进的序列实时图帧间匹配方法，基于实时图的帧间特征变换增量式的估计导航位姿；采用改进的实时图与卫星遥感基准图匹配方法，基于估计的增量式导航位姿，优化卫星遥感基准图，对实时图和优化卫星遥感基准图进行绝对式导航位姿估计，得到绝对式导航位姿；采用纯视觉的导航位姿融合估计方法，将增量式导航位姿和绝对式导航位姿进行融合处理，利用当前时刻导航位姿预测值对导航位姿进行优化更新，得出当前实时图对应的导航位姿并输出。本方法可有效提高景象匹配的配准效率、精度及成功率，实现无人飞行器位姿的连续、实时解算，适用于各种类型的连续图像匹配实时导航定位需求。

摘要： 本发明提供了一种基于改进ORB特征点匹配的无人机景象匹配定位方法，将图像的尺度定义为一个函数，并将该尺度空间的局部极值点作为候选特征点，对尺度空间求得的极值点进行筛选，利用灰度质心法计算ORB特征点的方向，计算特征点半径r范围内的矩作为质心，特征点到质心之间的向量就是特征点的方向，使用Hamming距离对特征点进行匹配，两个图像上的特征点的Hamming距离小于设定阈值，即认为是匹配点。本发明通过在原有ORB算法上进行改进，既解决了原ORB不具备尺度不变性的缺陷，也保留了其快速计算的能力，在无人机获取的图像与地图库预存的图像尺度发生变化时也能够起到快速匹配的能力。

摘要： 本发明一种图像匹配系统的景象匹配区域选择与基准图优化方法，针对遥感卫星图片初始化分块，根据边缘特征提取算法提取各个区域的边缘特征，并筛选边缘梯度点数集中的分块区域；利用重复模式指标度量方法计算各个区域的自相关程度，并根据内相关指标对区域由小到大进行排序，输出最优候选区域；采用空间分布描述方法建立候选区域基准图的空间特征向量；建立景象可匹配性度量评价指标集合，分析评价指标集合与匹配概率之间的关联性，输出匹配性评价指标集合；统计分析基准图与卫星图片的匹配相关面，根据基准图优化方法优化基准图。本发明在匹配系统工作在未知环境中，利用优化后的基准图实现高匹配性、高可靠性，保障图像匹配系统顺利完成任务。

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的景象匹配导航方法及装置，首先通过航拍实时图特征点追踪得到相对定位信息，然后由卷积网络提取图片深度特征进行图像对准得到的绝对定位信息。采用了逐层细化的定位策略进行优化，完成了整个视觉匹配导航算法的设计。本发明是一套结合深度学习方法的视觉导航系统，并且在多种类型的飞行数据上进行了测试，验证了本发明的可行性以及稳定性，具有良好的工程应用价值。

摘要： 本发明属于景象匹配导航技术，具体涉及一种SAR景象匹配结果置信度评估方法。包括：根据SAR雷达参数及飞机飞行参数确定地标点搜索范围；根据地标点搜索范围，在地标点数据库中检索出待匹配地标点集合；对待匹配地标点集合中的每一个地标点Ti，采用归一化的模板匹配方法计算匹配点在机载SAR雷达图像中的像素坐标(xi，yi)和对应的匹配度Pi；对待匹配地标点集合中的每个地标点对(Ti，Tj)，计算位置相关性误差ΔLij；根据匹配度和位置相关性误差，计算地标点对(Ti，Tj)的匹配置信度Cij，其中Thd为位置相关性偏差门限。利用多个地标点之间相互位置关系的先验信息对匹配结果进行交叉验证，有效减少地标点误匹配概率，提升匹配结果的可靠性。

摘要： 本发明涉及一种用于无人机图像和卫星图像的跨视角景象匹配方法，该方法包括以下步骤：步骤1：建立基于孪生神经网络的景象匹配模型；步骤2：通过景象匹配模型的预处理层对输入的图像进行预处理；步骤3：将预处理后的图像输入至特征提取器进行特征提取；步骤4：基于得到的卫星图的特征向量与无人机图的特征向量进行匹配，以实现无人机定位和导航任务。与现有技术相比，本发明具有提高景象匹配模型推理阶段的精度、大幅提高在不同环境和姿态下的鲁棒性以及提高了景象匹配模型的收敛速度等优点。

摘要： 本发明提供一种基于遥感图像的无人机地面景象匹配导航定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：从卫星巡航系统中基准图库获取经检测特征向量的遥感图像；步骤2：通过遥感图像对无人机执行任务时所拍摄的实时图像进行校正生成配准图像；步骤3：通过SIFT算法对配准图像进行特征提取生成第一特征图像；步骤4：通过被囊群算法将第一特征图像与遥感图像进行特征向量匹配生成第二特征图像；步骤5：通过对第二特征图像进行解算获得无人机在航拍瞬间的三维数据完成无人机的定位；本发明解决了无人机地面景象匹配导航定位问题，可为航天领域匹配导航定位技术的发展与建设提供指导。

摘要： 本发明公开了一种强实时双构连续景象融合匹配导航定位方法及系统，采用改进的序列实时图帧间匹配方法，基于实时图的帧间特征变换增量式的估计导航位姿；采用改进的实时图与卫星遥感基准图匹配方法，基于估计的增量式导航位姿，优化卫星遥感基准图，对实时图和优化卫星遥感基准图进行绝对式导航位姿估计，得到绝对式导航位姿；采用纯视觉的导航位姿融合估计方法，将增量式导航位姿和绝对式导航位姿进行融合处理，利用当前时刻导航位姿预测值对导航位姿进行优化更新，得出当前实时图对应的导航位姿并输出。本方法可有效提高景象匹配的配准效率、精度及成功率，实现无人飞行器位姿的连续、实时解算，适用于各种类型的连续图像匹配实时导航定位需求。