[發(fā)明專利]一種光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭圖像跟蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710390225.6
• 申請日: 2017-05-27
• 公開（公告）號: CN107203770B
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 樊志華;鄭翰清;衛(wèi)俊杰;謝長生;吳建東
• 申請（專利權(quán)）人: 上海航天控制技術(shù)研究所
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62;G06T5/00;F41G7/26
• 代理公司: 上海信好專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31249
• 代理人: 朱成之;周乃鑫

本發(fā)明公開了一種光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭圖像跟蹤方法，該方法采用運動模糊圖像復(fù)原和基于局部特征的目標(biāo)跟蹤技術(shù)來抑制導(dǎo)彈飛行過程中成像嚴(yán)重模糊退化造成的影響。步驟如下：首先提取目標(biāo)特征模板，獲取多尺度Harris特征點及其局部不變特征區(qū)域的SIFT描述子，并選取待跟蹤特征點；其次，對后續(xù)幀圖像進行運動圖像模糊復(fù)原；再次，基于彈體姿態(tài)角通過坐標(biāo)變換預(yù)測波門位置，以減少圖像處理數(shù)據(jù)，提高實時性；最后，在波門內(nèi)進行SIFT描述子向量的匹配，確定最佳匹配特征點并進行目標(biāo)模板更新。本發(fā)明能夠在彈體抖動導(dǎo)致目標(biāo)成像嚴(yán)重模糊退化時保持對目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及應(yīng)用于光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭的圖像跟蹤方法。

背景技術(shù)

光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭取消了萬向支架和伺服系統(tǒng)，將光學(xué)成像組件剛性地固定在彈體上，可大幅低降低成本、減小彈的質(zhì)量、體積和發(fā)射過載，并提高系統(tǒng)的可靠性，是未來精確制導(dǎo)技術(shù)的重要發(fā)展方向之一。但是由于沒有了隔離導(dǎo)彈抖動及姿態(tài)運動的萬向支架，導(dǎo)致外界的擾動、彈體的抖動和姿態(tài)運動信息直接耦合到導(dǎo)引頭所成圖像中，即光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭的目標(biāo)成像復(fù)合了導(dǎo)彈載體在方位、俯仰、滾轉(zhuǎn)各方向上的各種運動信息，從而導(dǎo)致導(dǎo)引頭成像存在嚴(yán)重的模糊退化問題。同時，在跟蹤過程中，成像探測器的觀測基準(zhǔn)隨彈體姿態(tài)的變化而實時變化，目標(biāo)成像的尺寸、灰度和形狀以及成像運動形式隨彈目相對距離、彈體姿態(tài)的變化而變化。上述情況無疑將大大影響光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭圖像跟蹤的能力。因此，針對光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭的目標(biāo)圖像退化模糊、成像特征幀間變化大等問題，研制有效的方法校正這種影響，保持對目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤，是光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭必須解決的關(guān)鍵技術(shù)之一。

現(xiàn)有技術(shù)中提供了一種基于變尺寸模板的光學(xué)捷聯(lián)成像導(dǎo)引頭相關(guān)跟蹤方法，如“捷聯(lián)成像導(dǎo)引頭相關(guān)跟蹤算法研究”，林喆、姚郁、遆曉光、富小薇，《兵工學(xué)報》，第30卷第5期，2009年5月，利用彈體姿態(tài)信息和最優(yōu)化方法進行基于灰度圖像相關(guān)的目標(biāo)定位與目標(biāo)模板更新。

然而，研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術(shù)中的光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭圖像跟蹤方法是基于圖像灰度的，沒有考慮彈體抖動造成的目標(biāo)成像模糊退化的影響，而光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭沒有萬向支架，在飛行過程中彈體抖動會導(dǎo)致目標(biāo)成像嚴(yán)重模糊退化，使得基于灰度相關(guān)算法的目標(biāo)定位精度和模板最優(yōu)化效果降低，甚至丟失目標(biāo)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提出一種光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭圖像跟蹤方法。該方法采用運動模糊圖像復(fù)原和基于局部特征的目標(biāo)跟蹤技術(shù)來抑制導(dǎo)彈飛行過程中成像嚴(yán)重模糊退化造成的影響。

本發(fā)明的技術(shù)方案在于提供一種光學(xué)捷聯(lián)導(dǎo)引頭圖像跟蹤方法，包含：

步驟1，提取目標(biāo)模板特征：讀入圖像復(fù)原后的圖像數(shù)據(jù)，在第一幀圖像中選定待跟蹤的目標(biāo)區(qū)域；在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)進行多尺度的Harris特征點檢測，并對檢測出的特征點計算特征尺度，得到一組對尺寸縮放、旋轉(zhuǎn)和光照變化保持不變的局部特征點；手動選取待跟蹤的特征點，對該特征點的局部區(qū)域進行16×16點采樣，提取出在照明、仿射和模糊等變化程度較大時較穩(wěn)定的SIFT描述子。

步驟2，運動模糊圖像復(fù)原，估計運動模糊點擴散函數(shù)(PSF)：其中，點擴散函數(shù)的估計包含：運動模糊角度估計和運動模糊長度估計；所述的運動模糊角度估計采用基于Radon變換的方法；所述的運動模糊長度估計采用微分自相關(guān)方法；根據(jù)估計出的運動模糊點擴散函數(shù)，采用維納濾波方法進行圖像復(fù)原。

步驟3，預(yù)測波門位置：根據(jù)載體姿態(tài)角，通過慣性坐標(biāo)系、載體坐標(biāo)系以及成像坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，得到目標(biāo)成像因載體姿態(tài)變化而在成像坐標(biāo)系上的變化，來預(yù)測波門位置。

步驟4，確定目標(biāo)位置：讀取下一幀圖像，在波門區(qū)域進行多尺度的Harris特征點檢測，并對檢測出的特征點計算特征尺度，得到一組對尺寸縮放、旋轉(zhuǎn)和光照變化保持不變的局部特征點，并生成對應(yīng)的SIFT描述子；通過比較待跟蹤特征點的SIFT描述子與波門圖像區(qū)域每一個特征點SIFT描述子的相似度來確定目標(biāo)位置，描述子歐氏距離最小的特征點所對應(yīng)的位置作為目標(biāo)位置。