[發明專利]一種機載光學景像匹配實時圖像自適應處理方法

有效

• 申請號: 201110215059.9
• 申請日: 2011-07-29
• 公開（公告）號: CN102289684A
• 公開（公告）日: 2011-12-21
• 發明（設計）人: 趙龍;潘倩兮
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66;G06K9/32
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 李新華;賈玉忠

技術領域

本發明涉及一種景像匹配實時圖像自適應處理方法，特別是一種機載光學景像匹配實時圖像自適應處理方法，適用于機載景像匹配系統。

背景技術

景像匹配技術是利用飛行器裝載圖像傳感器在飛行過程中采集的實時景像圖與預先制備的基準景像圖進行實時匹配計算而獲得精確定位信息的技術。從海灣戰爭、科索沃戰爭和伊拉克戰爭中可以看出，歐美等先進國家將景像匹配技術應用在戰術飛機和無人機上取得了巨大的經濟和軍事效益。目前，我國利用景像匹配技術實現飛機精確導航定位以及對地精確攻擊的應用研究才剛剛起步，尚未系統地、深入地開展機載景像匹配關鍵技術問題研究，與國外先進水平差距很大，嚴重制約了我國機載景像匹配系統的發展與應用。在當前的嚴峻形式下，特別是在北斗衛星導航系統尚未建成(預計2020年建成)的情況下，我國應大力發展機載景像匹配導航技術，以提高我國軍用飛機的導航定位精度和精確對地攻擊精度。景像匹配技術在巡航彈等精確制導武器上應用時，其在低空以勻速直線運動穿過匹配區，航線以及匹配區的位置和大小都是預先確定的。然而在飛機上應用時，受飛機飛行高度、機動性以及飛行航線(除民航客機)等不確定因素的影響，飛機的運動不再是直線運動，因此導致景像匹配技術在飛機上應用時產生了諸多新問題，例如在機動飛行過程中，飛機的偏航、滾動與俯仰角將引起成像發生畸變，圖像的光照分布不均；飛機振動(包括線振動、抖動和顫振)以及電子快門的時間延遲，造成圖像模糊；由于飛機的飛行高度跨度大，可見光圖像傳感器獲取圖像時易受環境因素(云、雨和霧等)的影響等。為解決現有系統算法的不足，本發明采用景像匹配實時圖像和基準圖的先驗信息對景像實時圖像分類器支持向量進行訓練學習，將實時圖像進行分類，通過分類建立景像實時圖像校正模型，完成景像實時圖像自適應處理和校正，該方法保證了機載景像匹配系統能獲得可靠性高的實時圖像。

發明內容

本發明要解決的技術問題：克服現有景像匹配系統在飛機上應用時景像實時圖像畸變和誤差導致景像匹配系統可靠性降低，提出一種機載光學景像匹配實時圖像自適應處理方法。

本發明采用的技術方案為：在分析影響機載光學景像匹配實時圖像成像質量因素的基礎上，對機載光學景像匹配實時圖像進行分類，建立機載光學景像匹配實時圖像自適應處理和校正模型，選出可靠性高、魯棒性強的機載光學景像匹配實時圖像供景像匹配系統使用，提高機載光學景像匹配系統的可靠性和定位精度。具體實現步驟為：

(1)分析影響機載光學景像匹配實時圖像成像質量的主要因素：

(1.1)飛機的水平機動飛行造成圖像出現旋轉變化、仿射畸變以及光照不均；

(1.2)飛機的高度機動飛行造成圖像比例發生變化以及云、雨、霧及煙塵等天氣因素的影響使得圖像噪聲大，對比度低；

(1.3)飛機飛行易受氣流的影響，出現低頻振動、高頻振動和抖動現象，使得圖像模糊，甚至不能成像。

(2)對機載光學景像匹配實時圖像進行分類的步驟為：

(2.1)對實時圖像的先驗知識信息進行計算，所述先驗知識信息包括紋理信息、統計信息以及與基準圖進行相關運算獲得的相關度信息；

(2.2)利用實時圖像的先驗知識信息數據對支持向量機進行學習和訓練，完成對實時圖像的分類。

(3)分類建立機載光學景像匹配實時圖像的自適應處理和校正模型的步驟為：

(3.1)利用實時圖像所在區域的基準圖信息構建期望圖像灰度級的概率模型改善圖像橫紋和提高圖像信噪比，其概率模型為：

p(x)＝a·exp[-a(y-y_min)]???????????????(1)

式中，a為給定的調節參數，x為變換前的實時圖像灰度級，y為變換后期望的實時圖像灰度級；y_min為變換后期望實時圖像灰度級的最小值；

(3.2)分別通過灰度線性變換法、統計量法、指數變換法和直方圖均衡化對實時圖像的灰度級進行調整，改善實時圖像的對比度，獲得增強后的實時圖像；

(3.3)根據機載組合導航系統或穩定平臺提供飛機的俯仰角θ、滾動角γ和偏航角ψ，建立畸變校正模型為：