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地面场景光学图像辅助导航技术研究

作　者: 李伟
导　师: 沈振康
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 图像辅助导航红外图像边缘检测 Tsallis熵蚁群算法 Fourier-Mellin 双谱主成分分析 SIFT描述符最小截取二乘估计
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

图像辅助导航是未来飞行器组合导航发展的重要方向,寻找适应性强、精度高、计算快的不同传感器图像匹配算法一直是其研究的核心问题。论文围绕红外与可见光图像匹配的难点问题,光学图像辅助导航中若干关键技术进行了研究,本文主要完成以下工作:(1)分析红外和可见光图像的成像特征和差异,比较两者共同区域的边缘类型,并对其边缘进行数学描述,对常用的边缘提取算法进行讨论和分析,提出一种基于Tsallis熵的边缘检测方法,利用图像的局部的熵信息,计算滑动窗口内图像的Jensen-Tsallis散度-方向对,由Jensen-Tsallis散度确定候选边缘像素,再利用Jensen-Tsallis的方向信息细化并连接边缘像素,实验表明该方法能有效提取红外与可见光图像的共性边缘特征。(2)研究基于边缘特征的图像匹配算法。研究了基于3-4DT的边缘匹配方法和ESD相关匹配方法,提出一种基于距离变换的相似性度量方法,并比较它们在匹配适应性、匹配精度等方面性能,给出了实验结果。穷尽搜索匹配位置计算量非常大,本文采用非遍历寻优的搜索策略,利用蚁群算法的快速全局寻优能力,提出一种多维空间蚁群算法的图像匹配方法,以大幅减少计算量。(3)研究Fourier变换的平移、旋转、缩放特性在图像匹配中的应用,以及Fourier-Mellin图像匹配方法的实现,讨论双谱的性质,提出一种基于双谱的图像匹配方法,该方法不受高斯噪声的影响,实验结果表明,该方法成功实现了具有旋转、尺度、平移变换关系的图像之间的匹配。(4)研究SIFT特征描述符及其降维问题,本文利用核主成分分析的特征提取方法,对每个特征点的SIFT描述符进行降维处理,然后建立它们的初始匹配,进而结合数字地形图,建立导航参数的约束方程,提出一种基于蚁群算法的最小截取二乘鲁棒估计方法,估计飞行器载相机的位置和姿态,实现运动平台的图像辅助导航。

全文目录

摘要  10-11
ABSTRACT  11-13
第一章绪论  13-24
  1.1 研究背景和意义  13-14
  1.2 辅助导航技术研究  14-21
    1.2.1 常用辅助导航技术  14-16
    1.2.2 图像辅助导航方法的研究现状  16-19
    1.2.3 本课题中图像辅助导航存在的主要问题  19-21
  1.3 本文的研究方案和主要内容  21-24
第二章地面场景红外图像与可见光图像边缘特征分析与提取  24-48
  2.1 引言  24-25
  2.2 红外图像和可见光图像特征分析  25-27
    2.2.1 红外图像成像原理  25
    2.2.2 SPOT5 卫星图像成像原理  25-26
    2.2.3 红外图像与可见光图像差异分析  26-27
  2.3 红外图像与可见光图像边缘类型及常用边缘检测方法  27-34
    2.3.1 图像边缘的基本类型  27-29
    2.3.2 同一场景的红外与可见光图像边缘类型分析  29-32
    2.3.3 常用边缘检测方法  32-34
  2.4 基于Tsallis 熵的边缘特征提取  34-47
    2.4.1 边缘信息测度  34-36
    2.4.2 Tsallis 熵的基本思想  36-38
    2.4.3 基于Tsallis 熵的边缘检测方法  38-41
    2.4.4 实验结果与分析  41-47
  2.5 本章小结  47-48
第三章基于边缘特征的红外图像与可见光图像匹配  48-72
  3.1 引言  48
  3.2 基于边缘特征的相似性度量研究  48-57
    3.2.1 基于3-4DT 的边缘匹配方法  48-49
    3.2.2 ESD 相关匹配方法  49-50
    3.2.3 基于距离变换的相似性度量  50-51
    3.2.4 三种相似性度量的匹配性能分析  51-57
  3.3 基本蚁群算法研究  57-62
    3.3.1 蚁群算法：新的群智能寻优算法  57-58
    3.3.2 基本蚁群算法的实现  58-60
    3.3.3 多维空间蚁群算法  60-62
  3.4 一种基于蚁群算法的光学图像匹配算法  62-71
    3.4.1 图像匹配问题转化为优化问题  62-66
    3.4.2 匹配算法时间复杂度分析  66-67
    3.4.3 求解仿射变换图像的仿射参数  67-71
  3.5 本章小结  71-72
第四章基于双谱的图像匹配算法研究  72-93
  4.1 引言  72-73
  4.2 傅立叶变换域的图像匹配方法  73-77
    4.2.1 图像平移、旋转和缩放的傅立叶方法  73-75
    4.2.2 Fourier-Mellin 图像匹配方法  75-77
  4.3 高阶统计量的基本理论  77-81
    4.3.1 高阶统计量及双谱的基本概念  77-80
    4.3.2 双谱一维切片研究  80-81
  4.4 基于双谱的图像匹配方法  81-92
    4.4.1 噪声对Fourier-Mellin 变换的影响  81
    4.4.2 基于双谱的图像匹配方法的平移特质  81-82
    4.4.3 基于双谱的图像匹配方法的旋转、缩放特性  82-83
    4.4.4 实验结果与分析  83-92
  4.5 本章小结  92-93
第五章基于KPCA-SIFT 特征的图像辅助导航方法  93-120
  5.1 引言  93-94
  5.2 KPCA-SIFT 特征的检测与匹配  94-111
    5.2.1 核主分量分析的基本理论  94-102
    5.2.2 SIFT 描述符的提出  102-107
    5.2.3 KPCA-SIFT 描述符的构造与分析  107-111
  5.3 基于特征点对应的导航参数鲁棒估计  111-119
    5.3.1 导航参数约束方程  111-114
    5.3.2 最优参数求解  114-118
    5.3.3 实验结果与分析  118-119
  5.4 本章小结  119-120
第六章结束语  120-122
  6.1 本文工作总结  120-121
  6.2 对下一步工作的展望  121-122
致谢  122-123
参考文献  123-136
作者在学期间取得的学术成果  136-137
作者在学期间参加的科研任务  137

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