景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)中的異源圖像匹配算法研究.pdf

1、隨著航空航天技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)已經(jīng)進(jìn)入高技術(shù)、信息化的階段，精確打擊和制導(dǎo)武器更是發(fā)揮著不可替代的作用。由于景象匹配技術(shù)自身具有抗干擾性、自主性、精確性等諸多優(yōu)點(diǎn)，而得到廣泛關(guān)注。將景象匹配作為輔助導(dǎo)航工具應(yīng)用在制導(dǎo)武器上可以提高制導(dǎo)精度，并加強(qiáng)制導(dǎo)系統(tǒng)的自主性。
　　景象匹配是利用預(yù)先制備的基準(zhǔn)圖像與實(shí)時(shí)獲得的實(shí)測(cè)圖像進(jìn)行匹配，獲得實(shí)測(cè)圖在基準(zhǔn)圖中的位置，由于基準(zhǔn)圖中每個(gè)位置的地理坐標(biāo)都是已知的，因此，得到正確的匹配結(jié)果也

2、就意味著獲得了飛行器的實(shí)時(shí)位置，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為導(dǎo)航信息，提高導(dǎo)航精度。本文著重研究景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)中的圖像匹配算法。
　　本文首先對(duì)景象匹配的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，選擇異源景象匹配為切入點(diǎn)作為本文的研究對(duì)象。對(duì)景象匹配中兩類常用算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析，最終選擇線段和矩不變量作為本文特征進(jìn)行研究。
　　本文在分析了各種線段提取算法的優(yōu)缺點(diǎn)后，最終選擇 LSD算法作為本文的線段提取方法，但 LSD算法會(huì)將圖像中完整的線段隔斷，同

3、時(shí)圖像中大量存在的線段和共線線段都會(huì)嚴(yán)重影響之后的匹配算法速度，針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出多步線段優(yōu)化策略，在減少了大量無(wú)用線段的同時(shí)，保留了圖像間的共有線段，大幅提升了匹配速度，同時(shí)此算法能克服圖像間普遍存在的旋轉(zhuǎn)和尺度變化問(wèn)題。
　　此外，考慮到上述算法的使用需要場(chǎng)景中有直線存在，大大限制了該算法的適用性，因此本文提出一種適用性更加廣泛的算法，即將圖像矩不變量和參數(shù)化模板矢量方法相結(jié)合的匹配算法，結(jié)合前者適應(yīng)異源圖像灰度變化的優(yōu)點(diǎn)