基于轮廓点混合特征匹配的空间目标姿态估计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106447725A(43)申请公布日2017.02.22(21)申请号201610498801.4(22)申请日2016.06.29(71)申请人北京航空航天大学地址100191北京市海淀区学院路37号(72)发明人张浩鹏姜志国张鑫赵丹培史振威谢凤英罗晓燕尹继豪(74)专利代理机构北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11465代理人高原(51)Int.Cl.G06T7/73(2017.01)权利要求书1页说明书6页附图1页(54)发明名称基于轮廓点混合特征匹配的空间目标姿态估计方法(57)摘要本发明涉及一种基于轮廓点混合特征匹配的空间目标姿态估计方法，属于数字图像处理技术领域。本发明在三维模型先验的基础上，充分利用投影图像轮廓中所包含的数据信息，利用混合特征匹配建立从输入图像到目标三维模型的2D-3D特征对应关系，并通过迭代的方式同步完成特征对应关系的确定和目标三维姿态参数的估计。通过构造轮廓点的混合特征向量并调整位置分量与曲率分量的权重系数，更准确地反映特征空间的结构，从而提高了算法的适用范围，即便初始姿态与真实姿态相差较大，算法依然具有较高的精确性；对投影图像轮廓点进行筛选，减小计算复杂度，执行速度较快，具有较高的效率，能够满足实时性要求。CN106447725ACN106447725A权利要求书1/1页1.一种基于轮廓点混合特征匹配的空间目标姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、输入空间目标的三维模型和待估计姿态下所成的单目图像；其中三维模型包含空间目标的顶点坐标以及结构信息，输入的单目图像为灰度图像；步骤2、根据空间目标的位置姿态确定投影图像；步骤3、对输入图像和投影图像进行预处理，并提取轮廓；步骤4、根据投影时的颜色信息对投影图像轮廓点进行筛选；步骤5、分别构造输入图像轮廓与投影图像轮廓的轮廓点混合特征向量；步骤6、基于轮廓点的混合特征匹配建立输入图像轮廓和投影图像轮廓之间的2D-2D点对应关系；步骤7、基于颜色索引建立输入图像轮廓到空间目标三维模型之间的2D-3D点对应关系；步骤8、基于输入图像轮廓到空间目标三维模型之间的2D-3D点对应关系解算姿态参数；步骤9、根据终止条件判断是当前输出姿态参数还是返回步骤2进行下一次迭代计算。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中根据投影时的颜色信息对投影图像轮廓点进行筛选时使用三维模型中的顶点三维坐标进行计算。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5具体为：轮廓点混合特征由像素点位置和曲率组成，通过式(1)构造轮廓点的混合特征向量：TTf＝(f1,f2,f3)＝(ω1x,ω2y,ω3k)(1)其中，f1,f2,f3表示特征分量，x，y分别表示输入图像轮廓或投影图像轮廓的轮廓点的横、纵坐标，k是轮廓曲线在对应轮廓点处的曲率，ω1,ω2,ω3是权重系数，权重系数的确定方式为：当输入图像轮廓与投影图像轮廓所对应的姿态相差小于或等于一定值时，仅使用轮廓点的横、纵坐标特征建立点对应关系；当输入图像轮廓与投影图像轮廓所对应的姿态相差大于所述一定值时，依靠轮廓点的横、纵坐标和曲率特征建立点对应关系。4.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，步骤6中以混合特征向量空间欧式距离最小为准则建立输入图像轮廓到投影图像轮廓之间的2D-2D点对应关系。2CN106447725A说明书1/6页基于轮廓点混合特征匹配的空间目标姿态估计方法技术领域[0001]本发明涉及三维立体视觉的数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于轮廓点混合特征匹配的空间目标姿态估计方法。背景技术[0002]近年来，光学成像系统在空间目标上的应用十分广泛，许多实际功能如自动交会对接、在轨自服务等都需要确定空间目标的姿态参数，因此将姿态估计方法应用于空间目标是有迫切需求的。另一方面，随着高质量光学成像系统的快速发展，包含更多空间目标细节信息的图像数据可以用来作为姿态估计的输入，有利于提高姿态估计的精度。[0003]完整的姿态估计方法需要解决两方面的问题：首先需要确定从输入图像到目标三维模型的特征对应关系，然后基于对应关系对投影误差函数进行优化实现对目标姿态参数的估计。对于后一问题，国内外学者已经提出了很多有效的算法；而针对于前一问题，即如何确定输入图像到目标三维模型的特征对应关系，目前的姿态估计算法大致可以分为三类：(1)第一类方法直接将姿态估计问题分为两个子问题，首先通过提取特征点、特征线或是特征区域，在二维图像和三维模型之间以特征匹配的方式建立对应关系，再基于得到的对应关系进行姿态参数的估计。这类方法只适用于一些限定的应用场景，而在无约束的三维环境下，没有哪一种特征提取算子是完全稳定和可靠的。(2)第二类方法借助