[发明专利]一种基于异源图像匹配的飞行器精确定位方法

权利要求书

1.一种基于异源图像匹配的飞行器精确定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取惯性传感器信息：飞行器在飞行过程中，所述飞行器搭载的成像传感器获取飞行器的地面图像，与成像传感器固连的惯性传感器获取飞行器的位置、姿态、方向、高度；

校正：实时拍摄时根据惯性传感器获取的姿态、方向、高度和事先标定得到的成像传感器内部参数，对实时拍摄的图像进行正射校正，并将拍摄图像的方向与事先准备好的基准图方向和尺度调整为一致，得到校正后的航拍图像；

粗匹配：将所述校正后的航拍图像与事先准备好的基准图像进行匹配，在拍摄图像中选取若干个点，与基准图进行粗匹配，获得在基准图中对应点的像素坐标；

精匹配：将所述粗匹配得到的结果，进行精匹配，获得在基准图中对应点的精准像素坐标；

飞行器位置解算：将精匹配得到的结果作为PnP算法的输入，解算所述飞行器的绝对位置。

2.根据权利要求1所述的飞行器精确定位方法，其特征在于，所述粗匹配包括如下步骤：

PQHOG转换；

相似性测量。

3.根据权利要求1所述的飞行器精确定位方法，其特征在于，所述粗匹配中，在拍摄图像中选取8-10个点。

4.根据权利要求1所述的飞行器精确定位方法，其特征在于，所述精匹配包括如下步骤：

(1)输入粗匹配结果，并利用粗匹配结果校正航拍图像，得到粗匹配校正航拍图像；

(2)计算所述粗匹配校正航拍图像和基准图的梯度图像，得到航拍图像的梯度图像以及基准图的梯度图像；

(3)在航拍图像的梯度图像上选取若干个点，逐一选取所述若干个点中每一个点，以选取的该点截取航拍图像的梯度图像窗口作为模板窗口，利用相位相关法，计算出模板窗口与基准图的梯度图像之间的相似性矩阵，取相似性最大的点即为匹配的最佳位置，得到最佳匹配结果；

(4)利用(3)中的的最佳匹配结果重新校正实时拍摄的航拍图像；

(5)重复步骤(2)～(4)，直到迭代次数大于设定的阈值T。

5.一种基于异源图像匹配的飞行器精确定位系统，其特征在于，包括：

飞行器，用于搭载惯性传感器以及成像传感器；

惯性传感器，用于提供所述飞行器的初始位置、姿态、方向、高度；

成像传感器，用于拍摄图像，所述飞行器采用成像传感器对地拍摄图像，拍摄的图像作为所述飞行器精确定位系统的实时图；

飞行器计算载荷，用于图像匹配计算以及飞行器位置的解算。

6.根据权利要求5所述的飞行器精确定位系统，其特征在于，所述飞行器计算载荷具体用于：

存储事先准备好的基准图库、图像去噪、拍摄图像的正射校正、校正后的航拍图像与基准图的图像粗匹配、精匹配，以及所述飞行器位置解算。

7.根据权利要求5所述的飞行器精确定位系统，其特征在于，所述成像传感器采用为：可见光相机、红外相机或者SAR相机。