基于圖像特征的景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、本文開(kāi)展了基于圖像特征匹配的景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)研究，并通過(guò)仿真平臺(tái)和實(shí)驗(yàn)對(duì)提出的理論、算法和方案進(jìn)行了驗(yàn)證。 本文分析了適用于景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)的圖像匹配算法的要求，即精確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性。提出了適用于景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)的加權(quán)Hausdorff距離圖像匹配算法，并給出了具體的權(quán)值求解公式。同時(shí)，從提高組合導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和魯棒性的要求出發(fā)，針對(duì)特征點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)信息冗余的問(wèn)題，提出了提取邊緣特征二值圖的分支特征點(diǎn)

2、的圖像預(yù)處理方法，并結(jié)合加權(quán)Hausdorff距離算法進(jìn)行圖像匹配，建立了一套基礎(chǔ)性的圖像匹配理論和算法。 針對(duì)圖像匹配全局搜索影響匹配速度的問(wèn)題，本文引入了遺傳算法來(lái)加速圖像匹配的搜索過(guò)程，并將其與加權(quán)Hausdorff距離圖像匹配算法有效的結(jié)合，快速尋優(yōu)搜索最佳匹配點(diǎn)。同時(shí)，考慮到加權(quán)Hausdorff距離圖像匹配算法僅能精確到象素級(jí)的不足，本文還利用分支特征點(diǎn)進(jìn)行最小二乘運(yùn)算來(lái)進(jìn)一步提高系統(tǒng)的精確性。在此基礎(chǔ)上，本文提出

3、并系統(tǒng)的闡述了一種適用于景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)的多級(jí)匹配算法的原理和具體的實(shí)現(xiàn)思路，從總體上提高了景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)的精確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性。 當(dāng)景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)處于搜索狀態(tài)時(shí)，系統(tǒng)具有較大的初始誤差，此時(shí)，由于實(shí)測(cè)圖和參考圖之間存在較大的幾何畸變，以上提出的圖像匹配算法對(duì)此修正有限。因此，本文從空間轉(zhuǎn)換的思路出發(fā)，引入了對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換思想，結(jié)合慣性導(dǎo)航系統(tǒng)本身的誤差漂移特性，提出并系統(tǒng)的闡述了基于圖像特征提取的中心點(diǎn)及其

4、4-鄰域?qū)?shù)極坐標(biāo)變換圖像匹配算法的原理和具體的實(shí)現(xiàn)方案，能夠在初始階段有效的克服旋轉(zhuǎn)和尺度變化對(duì)圖像匹配精確性的影響，并為以后的加權(quán)Hausdorff距離圖像匹配算法提供一個(gè)基準(zhǔn)。 為了進(jìn)一步擴(kuò)大景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，本文提出了一種SAR/INS/TERCOM組合導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案，同時(shí)也解決了圖像匹配不能提供高度量測(cè)值的問(wèn)題。并且，本文針對(duì)實(shí)際的圖像匹配信息輸出、地形匹配信息輸出各自均非等間隔、信息滯后的問(wèn)題，提

5、出了相應(yīng)的多信息融合濾波算法，從而滿足了SAR/INS/TERCOM組合導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用需要，為圖像匹配實(shí)際應(yīng)用到組合導(dǎo)航系統(tǒng)中而產(chǎn)生的濾波問(wèn)題提供了一個(gè)工程化的解決方案。 本文搭建了應(yīng)用景象匹配進(jìn)行輔助導(dǎo)航的組合導(dǎo)航系統(tǒng)仿真平臺(tái)，根據(jù)工程實(shí)際情況，開(kāi)展了景象匹配輔助導(dǎo)航仿真系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證圖像匹配算法的研究。闡述了仿真平臺(tái)的主要結(jié)構(gòu)和功能模塊，并將本文提出的圖像匹配算法和濾波算法內(nèi)嵌入仿真平臺(tái)中去，實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了算法的有