發(fā)布時間：2021-12-11 21:14

　　為了滿足景象匹配輔助導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展需求,本文主要針對異源圖像(光學(xué)圖像與合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像)配準(zhǔn)關(guān)鍵技術(shù)和空中彈載平臺定位關(guān)鍵技術(shù)兩個具有前后連貫性的技術(shù)展開研究。本文提出了一種異源圖像機(jī)場目標(biāo)配準(zhǔn)方法,具體為:首先根據(jù)目標(biāo)特征選取大津(Otsu)分割算法提取機(jī)場感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI),然后將Hu不變矩與模糊C均值分類相結(jié)合實現(xiàn)異源圖像中ROI對的匹配,最后去除誤匹配點(diǎn)對,并求得兩圖之間的仿射變換模型獲得配準(zhǔn)圖像。本文提出了一種異源圖像村莊目標(biāo)配準(zhǔn)方法,具體為:首先根據(jù)目標(biāo)特征利用灰度共生矩陣(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取村莊 ROI,然后利用Hu不變矩進(jìn)行區(qū)域性描述,接著結(jié)合歐式距離測度與余弦相似性測度實現(xiàn)異源圖像中ROI對的匹配,最后去除誤匹配點(diǎn)對,并求得兩圖之間的仿射變換模型獲得配準(zhǔn)圖像。本文提出了一種異源圖像道路目標(biāo)配準(zhǔn)方法,具體為:首先根據(jù)目標(biāo)特征利用自適應(yīng)閾值分割算法提取道路目標(biāo)的初步ROI,然后利用基于均值比率(Ratio of Average,ROA)算子的Hough變換提取各...

【文章來源】： 中國電子科技集團(tuán)公司電子科學(xué)研究院北京市

【文章頁數(shù)】：67 頁

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題的背景和意義
        1.1.1 基于ROI特征的異源圖像匹配研究的意義
        1.1.2 SAR景象匹配導(dǎo)航中關(guān)鍵技術(shù)研究的意義
    1.2 異源圖像匹配國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 異源圖像匹配原理
        1.2.2 異源圖像匹配現(xiàn)狀
        1.2.3 異源圖像匹配難點(diǎn)
    1.3 彈載SAR景象匹配導(dǎo)航國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 彈載SAR景象匹配導(dǎo)航原理
        1.3.2 彈載SAR景象匹配導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
        1.3.3 彈載SAR景象匹配導(dǎo)航難點(diǎn)
    1.4 本文的主要研究工作
    1.5 本文的內(nèi)容安排
第二章 基于ROI的機(jī)場目標(biāo)異源圖像匹配算法研究
    2.1 SAR機(jī)場目標(biāo)提取的研究情況
        2.1.1 Mean Shift分割算法
        2.1.2 Hough變換
    2.2 Otsu分割算法提取機(jī)場ROI
    2.3 利用先驗知識消除虛警,獲得最終機(jī)場ROI
    2.4 機(jī)場目標(biāo)異源圖像配準(zhǔn)
        2.4.1 Hu不變矩
        2.4.2 采用模糊C均值算法對機(jī)場ROI分類
        2.4.3 匹配策略
    2.5 實測結(jié)果及分析
    2.6 小結(jié)
第三章 基于ROI的村莊目標(biāo)異源圖像匹配算法研究
    3.1 SAR村莊目標(biāo)提取研究情況
        3.1.1 小波變換紋理一致性測度
        3.1.2 馬爾科夫隨機(jī)場模型算法
    3.2 SAR圖像預(yù)處理
    3.3 灰度共生矩陣確定村莊紋理特征
    3.4 GLCM參數(shù)選取粗提取村莊ROI
    3.5 消除虛警,獲得村莊ROI
    3.6 利用傅立葉描述子描述村莊ROI
    3.7 村莊目標(biāo)異源圖像配準(zhǔn)
        3.7.1 利用Hu不變矩代表村莊ROI特征
        3.7.2 相似性度量
        3.7.3 匹配策略
    3.8 實測結(jié)果及分析
    3.9 小結(jié)
第四章 基于ROI的道路目標(biāo)異源圖像匹配算法研究
    4.1 SAR道路目標(biāo)提取的研究情況
        4.1.1 ROEWA算子
        4.1.2 模糊C均值(FCM)聚類算法
    4.2 SAR圖像增強(qiáng)
    4.3 自適應(yīng)閾值分割算法提取初步道路ROI
    4.4 ROA算子檢測道路邊緣
    4.5 Hough變換提取道路方向
    4.6 構(gòu)造線性結(jié)構(gòu)體開運(yùn)算獲得最終道路ROI
    4.7 道路目標(biāo)異源圖像配準(zhǔn)
        4.7.1 提取特征點(diǎn)
        4.7.2 提出三角網(wǎng)夾角算法完成圖像配準(zhǔn)
    4.8 實測結(jié)果及分析
    4.9 小結(jié)
第五章 基于相位一致性的異源圖像精確匹配算法研究
    5.1 精確匹配的必要性
    5.2 相位一致性
    5.3 利用相位一致性獲取匹配點(diǎn)對
    5.4 利用Delaunay三角網(wǎng)算法剔除誤匹配
    5.5 實測結(jié)果及分析
    5.6 小結(jié)
第六章 SAR景象匹配導(dǎo)航算法研究
    6.1 基于歐拉四面體模型的SAR平臺定位方法
        6.1.1 定位坐標(biāo)系構(gòu)建
        6.1.2 彈體位置求解
        6.1.3 誤差分析
    6.2 基于彈目距離的SAR平臺定位方法
        6.2.1 定位模型構(gòu)建
        6.2.2 彈體位置求解
        6.2.3 誤差分析
        6.2.4 仿真實驗結(jié)果
    6.3 SAR景象匹配導(dǎo)航GUI界面設(shè)計
    6.4 小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]基于幾何約束的重復(fù)視覺特征點(diǎn)匹配方法 [J]. 胡吉良,張華健,花罡辰.  電子世界. 2017(09)
[5]基于歐拉四面體的下降軌雷達(dá)圖像定位方法 [J]. 冉聃,鄧歡,李亞超,全英匯,邢孟道.  電子與信息學(xué)報. 2017(03)
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[8]基于馬爾科夫隨機(jī)場匹配準(zhǔn)則的Criminisi修復(fù)算法 [J]. 趙娜,王慧琴,吳萌.  計算機(jī)科學(xué)與探索. 2017(07)
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[10]基于SIFT-Delaunay編碼的SAR圖像自動配準(zhǔn)算法 [J]. 尹奎英,張雄,李成,喬寅騏.  現(xiàn)代雷達(dá). 2015(04)

博士論文
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[2]彈載SAR景象匹配制導(dǎo)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 任三孩.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué). 2011
[3]彈載SAR制導(dǎo)技術(shù)研究[D]. 秦玉亮.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué). 2008
[4]SAR圖像目標(biāo)ROI自動獲取技術(shù)研究[D]. 高貴.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué). 2007

碩士論文
[1]SAR線目標(biāo)的檢測與識別[D]. 劉樹通.西安電子科技大學(xué). 2013
[2]景象匹配輔助導(dǎo)航中圖像多尺度局部特征匹配算法研究[D]. 王先敏.南京航空航天大學(xué). 2011
[3]基于局部不變特征的實時精確景象匹配算法研究[D]. 陳方.南京航空航天大學(xué). 2010
[4]景象匹配末制導(dǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李曉雷.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué). 2008
[5]景象匹配/慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)算法研究及仿真實現(xiàn)[D]. 李明星.南京航空航天大學(xué). 2008



本文編號：3535412