[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

本發明公開了一種多視角三維ISAR散射點集配準方法，包括：基于三維ISAR成像獲得物體的源點集和目標點集；對源點集中的各點和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源點集和目標點集的特征點；對源點集和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；利用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。本發明方法能有效地找到匹配程度較高的匹配點對，并能夠提高了配準精度。

技術領域

本發明屬于三維ISAR成像技術領域，具體涉及一種多視角三維ISAR散射點集配準方法。

背景技術

三維ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar，逆合成孔徑雷達)成像可得到目標的三維ISAR散射點集，相較于二維圖像，能反映目標的真實尺寸及形狀，從而為目標參數提取及目標識別提供必要的信息支持。

三維ISAR成像所得的散射點集有一系列包含坐標信息的散點組成，與三維激光點云結構相似，但三維ISAR散射點集更稀疏、不同視角間的重合區域較少，目前針對多視角三維ISAR散射點集的配準方法鮮有出現。本方法在借鑒三維激光點云配準現有的研究成果的基礎上開展了三維ISAR散射點集配準方法研究。

在進行激光點云數據配準時，首先通過人機交互的方法實現配準。生成點云數據前，在目標表面粘貼特殊標記，使不同角度得到的點云數據中均包含標記點，便于尋找對應點求取點云的變換矩陣，實現配準。但這種方法費時且需要目標配合，不適合三維ISAR成像中非合作目標的配準。實現三維點云數據自動配準的一類方法是主成分分析，該類方法通過計算點云數據的協方差矩陣得到三個主軸向量，從而得到變化矩陣實現配準。但該類方法需要待配準的點云數據間存在較多重疊區域，當目標存在遮擋時配準效果較差。

三維點云描述子是三維點云配準中被廣泛應用的一種。在這類方法中，各組點云之間存在部分重疊區域，恰當的描述子可計算各點及附近區域的特征，通過比較這些特征能夠得到各組點云間的匹配點對集合，從而計算出點云間的變換矩陣，實現點云配準。三維點云描述子需要具有魯棒性和區分性，核心問題在于找到能夠有效捕捉點云局部集合特征且平移旋轉不變的三維點云描述子以及如何使用選定的描述子尋找并匹配對應點。

其中，“點簽名描述子”表示三維點云上的點到某參考平面的最小距離。點簽名描述子具有平移旋轉不變性，是一種表示曲面局部結構的簡潔方法。這種方法計算過程較為復雜，在構造點簽名時計算量頗大，尤其在提取參考向量時對噪聲比較敏感，并且在局部曲面為平面或球面時方法可能失效，無法找到這些區域的點云間對應點。

Johnson等人提出一種基于曲面局部直方圖(稱為自旋圖像)的點云配準方法。每個自旋圖像是一個局部曲面描述算子，可在某個鄰域點的三維圓柱坐標中任取兩維計算得到。自旋圖像是一個二維直方圖，具有旋轉、平移不變性。在尋找兩點云的匹配點對時，可根據自旋圖像間的相關程度判斷確定。接著便可由對應點對計算初始變換矩陣，進行點云配準。Carmichael等人將該方法運用到處理大型非均勻采樣的三維數據集中。相關學者也提出了多分辨率和球形自旋圖像等優化方法，可提高算法的時間效率，并自適應地選擇算法參數(如二維直方圖寬度等)。此類算法的主要缺點是分辨能力低，可產生大量誤匹配點對。

Feldmar等人提出一種基于點云各點主曲率的配準算法。該算法首先計算點云中各點的兩個主曲率及主方向，接著通過設定閾值，選擇點云間主曲率和主方向相似的點作為匹配點對，得到三維變換矩陣。該方法在未知任何關于點云數據的先驗信息及拓撲結構的情況下同樣適用，但由于其根據單點的特征進行匹配點對篩選，且篩選過程簡單，可能得到較多的錯誤匹配點對。