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基于显著性特征的目标识别方法

时间:2025-05-05    作者: 管理员

专利名称:基于显著性特征的目标识别方法
技术领域
本发明涉及一种CXD光学成像敏感器对目标进行识别的方法。
背景技术
CCD光学成像敏感器是追踪器与目标飞行器交会对接的近距离光学测量设备,由 C⑶像机和目标标志器组成。C⑶像机安装在追踪器上,目标标志器安装在目标飞行器上。 通过CXD像机对目标标志器成像和测量,可以得到光学敏感器坐标系相对于目标标志器坐标系的相对位置和相对姿态角。CCD光学成像敏感器在轨工作时,由于太阳光和地球反照光的影响以及其他噪声影响,目标图像非常复杂。目前常用的基于特征的目标识别方法有基于模版匹配的方法,该方法是按照预先设定的目标模板在图像中进行特征匹配,从而找到图像中最符合模板特征的区域,该方法计算量大,不适合在嵌入式系统中运行,同时对故障模式的匹配成功率比较低。基于不变特征的识别,也是一种基于合作目标的图像识别方法,主要是利用目标共线的不变特征进行目标识别,该方法要求合作目标采用共面、共线布局,不利于工程实现,且该布局对姿态解算精度影响较大,同时由于利用的条件单一造成对匹配成功率比较低。

发明内容
本发明的技术解决问题是克服现有技术的不足,提供了一种基于显著性特征的目标识别方法,可以在复杂背景图像中有效识别合作目标,满足高数据更新率的要求。本发明的技术解决方案是基于显著性特征的目标识别方法,步骤如下(1)将CXD光学成像敏感器所获取图像上的目标按照像素个数分成N组,每一组目标所包含的最小像素个数和最大像素个数分别为N和N+T,其中N = 0,1,2……,T为正整数;(2)对于第N组目标,如果该组目标点所包含的光点个数大于已成功匹配的光点个数,则进行下一步,否则将N的值加一后再次执行本步骤;(3)设定水平直角边的长度最大值Imax和长度最小值Imin,以及水平直角边所在的直线和水平线的角度最大值θ _和角度最小值θ min,将该组目标所包含的像素点之间分别进行连线形成线段,将长度Iab满足lmin< lab< Imax且所在直线与水平线之间的夹角0ab
满足emin< eab< θωΜ的线段作为待选水平直角边,其中
权利要求
1.基于显著性特征的目标识别方法,其特征在于步骤如下(1)将CCD光学成像敏感器所获取图像上的目标按照像素个数分成N组,每一组目标所包含的最小像素个数和最大像素个数分别为N和N+T,其中N = 0,1,2……,T为正整数;(2)对于第N组目标,如果该组目标点所包含的光点个数大于已成功匹配的光点个数, 则进行下一步,否则将N的值加一后再次执行本步骤;(3)设定水平直角边的长度最大值Imax和长度最小值Imin,以及水平直角边所在的直线和水平线的角度最大值Θμχ和角度最小值θ min,将该组目标所包含的像素点之间分别进行连线形成线段,将长度Iab满足lmin< lab< Imax且所在直线与水平线之间的夹角0ab满足emin< 0ab< θ max的线段作为待选水平直角边,其中
全文摘要
基于显著性特征的目标识别方法是应用于合作目标光学成像敏感器,在有复杂杂光背景下根据合作目标的特征将其有效、快速地识别出来的方法。本方法根据合作目标的布局具备典型的几何形状,以及整个交会对接过程中合作目标与光学成像敏感器之间的相对位置姿态变化范围,计算得到合作目标成像后的几何形状特征以及几何特征变化范围。将几何特征归纳为线段长度、直线斜率、直线夹角、直线间平行关系、直线间长度的比例关系等便于工程化实现的方式,同时根据合作目标的一致性进行分组匹配减少识别计算的运算量。本方法充分考虑了目标故障的情况,能够在2个目标同时发生故障的情况下完成识别。
文档编号G01C11/04GK102175226SQ20101062383
公开日2011年9月7日 申请日期2010年12月31日 优先权日2010年12月31日
发明者刘鲁, 张丽华, 王京海, 王艳宝, 赵春晖, 郭绍刚, 高文文, 高进, 魏高乐, 龚德铸 申请人:北京控制工程研究所

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