[发明专利]基于高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法

说明书

本发明公开了一种基于高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法，属于飞行导航技术领域。首先选取序列图像中的第一帧实时图与参考图匹配；然后将相邻两帧实时图像去噪细化，提取稳定的分支特征点；由分支特征点构建相交直线对形成高维组合特征作为匹配基元，确定相邻两帧实时图像的位置关系，进而确定当前帧实时图像相对参考图像的位置关系；最终形成控制指令对惯性导航系统的累积误差进行动态修正。本发明利用序列图像有效提高了导航系统的精确性与实时性，高维组合特征的运用使该方法对旋转、尺度变化具有较强的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及一种序列图像匹配导航方法，尤其是一种基于分支特征点构建的高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法，属于飞行导航技术领域。

背景技术

图像匹配技术是现代信息处理领域中的一项极其重要的技术。在导航系统中，图像匹配导航利用机载设备实时获取地面的景物图像，与存储在机载计算机中的基准数字地图比较，确定飞行器的位置。但是不同的拍摄设备、气候、噪声等成像条件会导致实时图与参考图的成像差异，因此图像匹配导航对图像匹配算法的准确性、鲁棒性及快速性提出了更高的要求。

传统的单幅图像匹配方法需要处理大量的图像运算和操作，硬件耗时较多，难以满足导航系统的实时性要求，通常作为一种辅助手段，消除惯导系统长时间工作的累积误差。因此，序列图像匹配导航成为当前的研究热点。序列图像匹配导航通过对拍摄到的序列图像进行匹配来实现导航，序列图像中相邻两张图像为同一传感器，同一成像条件，同一时间段获取的图像，具有相同的噪声分布和较小的尺寸变化及几何形变，通常情况下，连续的图像序列大小一样，一般不存在比例变化，只存在平移和旋转，且旋转角不会太大。因此利用相邻两帧图像的重叠区域，估计相邻两帧图像的运动趋势，解算飞行参数，可以提高与基准图匹配的匹配效率与准确度，使自主图像导航成为可能。

在基于特征的图像匹配方法中，通常选择点、线、区域等具有几何属性的特征作为匹配基元。点特征是图像中相对简单，容易获取的特征，但匹配时较复杂、困难。2007年7月，自动化学报第33卷第7期，第678-682页，作者为冷雪飞、刘建业、熊智的基于分支特征点的导航用实时图像匹配算法文献中将分支特征点引入到图像匹配算法中；2015年3月，作者为王碧辉的导航系统中的精确实时图像匹配算法研究及实现硕士毕业论文也引入分支特征点，并判别出伪分支点，从而获得稳定的分支特征点，提高了匹配算法的精确性。直线特征更精确、更稳定、更能代表图像所包含的信息量，但是直线特征的提取对匹配的结果有着重要的影响，目前并没有准确提取所有线段的算法。因此，本发明提出一种快速序列图像匹配导航方法，利用提取的稳定分支特征点，构建相交直线对作为基元进行匹配，能有效提高图像匹配算法的匹配速度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术缺陷，提供一种能够根据分支点特征准确地构造直线特征，进而有效提高导航系统精确性的快速序列图像匹配导航方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供的基于高维组合特征的快速序列图像匹配导航方法，包括如下步骤：

1)、获取飞行器当前位置信息，取预先存储的与飞行器当前位置信息对应的参考图像；

2)、采集飞行器当前位置的实时图像序列，将第一帧实时图像与参考图像相比较，确定飞行器当前的位置和姿态；

3)、将第二帧实时图像与上一帧实时图像相比较，分别提取相邻两帧实时图像的边缘二值特征，得到相邻两帧实时图像的边缘二值特征图像；

4)、分别对相邻两帧实时图像的边缘二值特征图像边缘进行去噪、细化预处理后，分别提取分支特征点，去除伪分支特征点，并将分支特征点的位置分别存放在两个集合中；

5)、任取当前帧实时图像的分支特征点集中的三个分支点构造相交直线对作为匹配基元存放在集合1中；任取前一帧实时图像的分支特征点集中的三个分支点构造相交直线对作为匹配基元存放在集合2中；