[發明專利]一種多視角三維ISAR散射點集配準方法

有效

• 申請號: 202011290620.5
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112529945B
• 公開（公告）日: 2023-02-21
• 發明（設計）人: 曾操;王昊天;李亞超;王鑫濤;陳奇;許京偉;廖桂生
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33
• 代理公司: 西安嘉思特知識產權代理事務所(普通合伙) 61230
• 代理人: 劉長春

1.一種多視角三維ISAR散射點集配準方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：基于三維ISAR成像獲得物體的源點集和目標點集；

S2：對所述源點集中的各點和所述目標點集中的各點分別進行曲面擬合提取曲度值，并在多個鄰域尺度中挑選曲度值均滿足排序要求的點分別作為所述源點集和所述目標點集的特征點；

S3：對所述源點集和所述目標點集進行初始配準：聯合坐標值均方根誤差與距離均方根誤差評價函數，得到最佳匹配四點對，再將匹配點對坐標代入奇異值分解法計算出點集間的變換關系；

S4：利用所述最佳匹配四點對和基于自適應閾值的迭代最近鄰算法，通過自適應改變迭代步長獲得全局最優解，以使點集收斂至全局最優解；

所述S3包括：

S3.1：生成兩點對：在源點集S的特征點集P_s中任意選擇兩點組成兩點對{s_i,s_j}，遍歷{s_i,s_j}點對在目標點集D的特征點集P_d中的潛在匹配點集，選取{d_i,d_j}使得這兩對匹配點的距離均方根||s_i-s_j|-|d_i-d_j||最小，遍歷特征點集P_s的所有點對組合，在O(n²)的復雜度下得到兩點對集合E₂，并將E₂按照各點對的DRMS升序排列；

S3.2：兩點對組合四點對：在排序后的E₂中順序選擇一組兩點對e_i，再在E₂中遍歷e_i沒有重合點的兩點對e_j，計算e_i、e_j中四組對應點的DRMS，選擇令DRMS最小的e_j組成四點對集合{e_i,e_j}，每次找到一組四點對時，在E₂中去除含有這四個點的所有兩點對，遍歷E₂找到所有的四點對集合E₄，將E₄按照各組四點對的DRMS升序排列，取前10％的四點對組成E₄'集合；

S3.3：計算E₄'中各組四點對的變換關系{R,t}：將E₄'中各組四點對坐標代入奇異值分解法，得到各組四點對的變換關系{R,t}；

S3.4：按照各組四點對的變換關系，計算變換后點集間的CRMS誤差：在E₄'中取一組四點對及對應的變換關系{R,t}，根據p_d(i)＝Rp_s(i)+t，將原點集S中各點變換到目標點集D的坐標系中，記為S'，對于S'中的一點S'(i)，在目標點集D中使用KD-樹搜索S'(i)的最近鄰點D(i)作為對應點，遍歷S'找到所有點的對應點，結合CRMS評價函數，計算根據該組四點對變換后的坐標值均方根誤差Error²(S',D)，遍歷E₄'，計算各四點對所對應的坐標值均方根誤差；

S3.5：選擇E₄'中坐標均方根誤差最小的四點對作為最佳匹配四點對；

所述S4包括：

S4.1：在目標點集D中搜索S'各點的最近鄰點，組成對應點，計算各組對應點的歐氏距離，統計距離小于設定的閾值λ_s的對應點數目，記為c₁；

S4.2：計算對應點的歐氏距離的均值μ和方差σ，將距離在區間[λ₁,λ₂]內的對應點放入集合{Sⁱ,Dⁱ}，其中，Sⁱ存儲第i次迭代對應點中的源點，Dⁱ存儲目標點，λ₁＝μ-ασ，λ₂＝μ+βσ為設置的自適應距離閾值其中，μ、σ分別為源點集在目標點集中的對應點距離的均值和方差，α、β均為調節系數；

S4.3：使用奇異值分解法計算{Sⁱ,Dⁱ}對應的變換關系{Rⁱ,tⁱ}，并將P₁'再次變換到目標點集D所在坐標系中，記為S”；

S4.4：在目標點集D中搜索S”各點的最近鄰點，統計距離小于λ_s的對應點數目，記為c₂；

S4.5：判斷c₁和c₂的大小，若c₁c₂，令S'＝S”、c₁＝c₂，重復S4.2到S4.5，若c₁≥c₂，則已到達點集間的最佳配準位置，結束迭代。