[發明專利]基于輪廓點混合特征匹配的空間目標姿態估計方法

有效

• 申請號: 201610498801.4
• 申請日: 2016-06-29
• 公開（公告）號: CN106447725B
• 公開（公告）日: 2018-02-09
• 發明（設計）人: 張浩鵬;姜志國;張鑫;趙丹培;史振威;謝鳳英;羅曉燕;尹繼豪
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙)11465
• 代理人: 高原

技術領域

本發明涉及三維立體視覺的數字圖像處理技術領域，具體涉及一種基于輪廓點混合特征匹配的空間目標姿態估計方法。

背景技術

近年來，光學成像系統在空間目標上的應用十分廣泛，許多實際功能如自動交會對接、在軌自服務等都需要確定空間目標的姿態參數，因此將姿態估計方法應用于空間目標是有迫切需求的。另一方面，隨著高質量光學成像系統的快速發展，包含更多空間目標細節信息的圖像數據可以用來作為姿態估計的輸入，有利于提高姿態估計的精度。

完整的姿態估計方法需要解決兩方面的問題：首先需要確定從輸入圖像到目標三維模型的特征對應關系，然后基于對應關系對投影誤差函數進行優化實現對目標姿態參數的估計。對于后一問題，國內外學者已經提出了很多有效的算法；而針對于前一問題，即如何確定輸入圖像到目標三維模型的特征對應關系，目前的姿態估計算法大致可以分為三類：(1)第一類方法直接將姿態估計問題分為兩個子問題，首先通過提取特征點、特征線或是特征區域，在二維圖像和三維模型之間以特征匹配的方式建立對應關系，再基于得到的對應關系進行姿態參數的估計。這類方法只適用于一些限定的應用場景，而在無約束的三維環境下，沒有哪一種特征提取算子是完全穩定和可靠的。(2)第二類方法借助于圖像識別的方式來回避建立2D-3D特征對應關系的問題。該類方法預先生成一些目標三維模型不同姿態下的投影圖像，然后以某種標準計算輸入圖像與預先生成的投影圖像的相似度，以相似度最高的投影圖像所對應的姿態作為目標的姿態結果。這類方法可以粗略地估計姿態參數，但由于不存在嚴格的投影對應關系方程，因此無法得到目標姿態參數的準確估計值，而且預先生成的投影輪廓數量會隨著姿態估計參數精度要求的提高而呈指數級增長。(3)第三類方法采用迭代機制來同時確定特征對應關系并估計姿態參數。與前兩類方法對比，第三類方法的優勢在于不依賴于特征提取算子的能力并且不需要預先生成大量投影圖像，因此也是目前姿態估計問題研究的熱點。但采用迭代機制的方法也有共同的缺點就是會受到算法收斂速度和收斂半徑的限制，并且初始值往往對算法效果影響較大。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本發明要解決的技術問題是：如何以較小的計算量、較快的運行速度、較高的精確度實現空間目標姿態估計。

(二)技術方案

為了解決上述技術問題，本發明提供了一種基于輪廓點混合特征匹配的空間目標姿態估計方法，包括以下步驟：

步驟1、輸入空間目標的三維模型和待估計姿態下所成的單目圖像；其中三維模型包含空間目標的頂點坐標以及結構信息，輸入的單目圖像為灰度圖像；

步驟2、根據空間目標的位置姿態確定投影圖像；

步驟3、對輸入圖像和投影圖像進行預處理，并提取輪廓；

步驟4、根據投影時的顏色信息對投影圖像輪廓點進行篩選；

步驟5、分別構造輸入圖像輪廓與投影圖像輪廓的輪廓點混合特征向量；

步驟6、基于輪廓點的混合特征匹配建立輸入圖像輪廓和投影圖像輪廓之間的2D-2D點對應關系；

步驟7、基于顏色索引建立輸入圖像輪廓到空間目標三維模型之間的2D-3D點對應關系；

步驟8、基于輸入圖像輪廓到空間目標三維模型之間的2D-3D點對應關系解算姿態參數；

步驟9、根據終止條件判斷是當前輸出姿態參數還是返回步驟2進行下一次迭代計算。

優選地，步驟4中根據投影時的顏色信息對投影圖像輪廓點進行篩選時使用三維模型中的頂點三維坐標進行計算。

優選地，步驟5具體為：輪廓點混合特征由像素點位置和曲率組成，通過式(1)構造輪廓點的混合特征向量：

f＝(f₁,f₂,f₃)^T＝(ω₁x,ω₂y,ω₃k)^T (1)

其中，f₁,f₂,f₃表示特征分量，x，y分別表示輸入圖像輪廓或投影圖像輪廓的輪廓點的橫、縱坐標，k是輪廓曲線在對應輪廓點處的曲率，ω₁,ω₂,ω₃是權重系數，權重系數的確定方式為：當輸入圖像輪廓與投影圖像輪廓所對應的姿態相差小于或等于一定值時，僅使用輪廓點的橫、縱坐標特征建立點對應關系；當輸入圖像輪廓與投影圖像輪廓所對應的姿態相差大于所述一定值時，依靠輪廓點的橫、縱坐標和曲率特征建立點對應關系。