月球软着陆避障段定点着陆导航方法研究

我国正在实施月球软着陆工程,月球软着陆避障段是着陆器动力下降过程的关键阶段.在该阶段,导航系统除了需要提供着陆器的位置、速度和姿态测量信息外,还需要识别月表障碍、寻找安全着陆点并将着陆器导引到该着陆点.软着陆避障段的自主导航以惯性导航为基础,为了克服惯性导航的累积误差,并实现对安全着陆点的高精度相对导航,需要引入图像敏感器与测距仪的测量信息对惯导系统加以修正.为此,本文提出了一种基于图像信息的高精度相对导航方法,首先用图像处理技术选择着陆区,然后通过跟踪自主选择的特征点序列实现精确的相对导航.仿真计算表明,该方法能够有效地修正惯性导航误差,实现安全避障和精确定点软着陆.     

基于不规则三角网格剖分的非均匀起伏月球表面SAR成像模拟

按照月球表面环形山数目和形态的统计特征,数值构造了有环形山分布的月球表面地形.按月面地形坡度非均匀分布,提出由不规则三角形网格对月面地形进行剖分来表示月面数字高程.由Kirchhoff近似给出月球表面雷达回波的计算方法,数值模拟了有环形山分布的非均匀起伏月球表面的合成孔径雷达(SAR)成像.以Apollo 15着陆点地区月球表面真实的数字高程和Clementine光学数据为例,给出了Apollo 15地区模拟的SAR图像.最后,对模拟的月表SAR图像强度进行了统计验证,并与真实的月表SAR图像做了比较.     

一种鲁棒的序列图像自动拼接方法

针对传统图像拼接方法中鲁棒性差、计算量大及自动化程度低等问题,提出一种鲁棒性高的序列图像自动拼接方法。该方法首先采用Harris角点检测算子对经Wallis滤波后的序列图像进行特征点提取,并结合Forstner算子对特征点进行精确定位。然后基于所提取的特征点,采用邻域灰度互相关法进行序列图像的特征点匹配,得到粗匹配点集,并运用RANSAC算法对粗匹配点集处理得到精匹配点集,由精匹配点集求出较高精度的基础矩阵及极线,并由极线约束引导匹配得到高精度的匹配点对,再运用双向松弛整体匹配算法进一步剔除少数位于极线上的误匹配点。最后利用所得的高精度匹配点对,求解序列图像间的仿射变换关系,并进行图像的坐标变换和融合,从而实现序列图像的自动拼接。实验结果表明,该方法拼接效果理想,鲁棒性高,整个拼接过程全自动,不需要人工干预,具有较高的实用价值。     

基于Barnard特征和LoG算子的月球车图像特征匹配

月球车视觉系统对匹配速度和鲁棒性要求较高,提出一种基于图像特征的特征点匹配算法。特征点的提取采用Barnard算法和LoG算子共同作用得到。原图像同时采用Bamard算法进行特征提取和LoG算子进行噪声滤波和边缘提取,然后将二者的计算结果进行”与”操作得到最终的特征图像。然后通过阈值进一步处理噪声和选择待匹配点。最后用计算图像序列中像素差的平方和的方法来计算每对待匹配点的匹配程度,得到匹配点对。仿真结果表明,单点匹配和多点匹配并将无匹配点处理后得到的结果都令人满意。     

一种基于无人机序列成像的地形地貌重建方法

以无人机平台上普通摄像机获取的序列图像为对象,提出了一种对地三维重建的自动化处理方法。首先提出了基于视差分析的序列图像关键帧选择方法,对关键帧图像特征点进行鲁棒性的提取与匹配;第二步用加权的RANSAC算法估计基础矩阵,同时获取准确匹配的内点集。根据已标定的像机内参数,解算相对运动并进行优化。最后对待重建的目标点提出几何约束和单应约束融合的方法实现快速准确匹配,通过三角交会完成目标形貌三维重建。仿真实验结果表明该算法对序列图像具有较好的自动化程度和鲁棒性。     

基于SURF算法的MEMS平面微运动测量

针对MEMS等微小目标的高频面内振动的高精度快速检测的需要,提出了基于SURF算法的特征点匹配测量方法。该方法在利用频闪微视觉系统采集MEMS周期内频闪图像序列的基础上,使用SURF与RANSAC算法,对序列中相邻图像进行特征点的检测与匹配,再去除匹配结果中的粗大误差,获取待测目标的亚像素位移,并转化为实际的空间距离。试验结果表明,该方法可以达到100 nm的空间分辨率,实现对MEMS面内振动的高精度快速测量,满足快速高精度检测的要求。     

一种基于模板匹配的运动目标跟踪方法

为了提高运动目标跟踪算法在复杂场景下的稳定性,提出了一种将小波变换与模扳匹配相融合的跟踪方法。它首先对图像序列采用滤波器组实现运动目标分割,再通过对图像序列小波变换以确定目标匹配子图像,最终使用模板匹配求取最佳匹配点来实现实时跟踪。采用MATLAB仿真实验,对标准视频序列coastguard_cif实验测试结果表明,提出的方法具有良好的跟踪性能。     

基于SIFT特征的月面模拟环境视差估计

根据对月球车双目立体视觉系统及其工作环境特点的分析,给出了一种基于SIFT特征的月面模拟环境视差估计方法;首先通过尺度不变特征变换方法从图像中提取关键点作为特征点,然后以特征点特征向量的相异度作为匹配度量进行特征点匹配,最后通过已匹配特征点的种子扩散来进行视差的估计;与传统的SIFT特征匹配算法相比,通过减少特征点的维数可以提高月面模拟环境图像的匹配速度,而利用行扩散的传播方式可以提高匹配精度;实验结果表明,该算法用于室外地形图对的匹配时,可以生成较为准确和稠密的视差图,证明了该算法的实用性和有效性.     

基于图像增强的月面特征提取与匹配方法

针对月面巡视探测器自主导航中的障碍识别问题,为了采集清晰有效的图形,使用一种基于图像增强的方法结合尺度不变的特征点提取和匹配新的算法来识别障碍物。使用图像增强方法预处理图像,用多尺度特征极值点检测的SIFT方法,提取特征,进行左右双目图像的特征匹配。与传统视觉算法相比,可以解决仿真试验场较差的光源环境,并提高对不同光照环境图像的特征提取和匹配的鲁棒性。在仿真试验场的双目视觉图像匹配中,仿真实验取得较好的效果。     

科技动态信息报道

<正>我国载人登月初步方案公布7月12日，中国载人航天工程办公室副总师张海联在第九届中国(国际)商业航天高峰论坛上披露，我国计划在2030年前实现载人登陆月球开展科学探索，其后将探索建造月球科研试验站，开展系统、连续的月球探测和相关技术试验验证。目前，我国载人登月的初步方案是:采用两枚运载火箭分别将月面着陆器和载人飞船送至地月转移轨道，飞船和着陆器在环月轨道交会对接，航天员从飞船进入月面着陆器。     

Passive range estimation for rotorcraft low-altitude flight

The automation of rotorcraft low-altitude flight presents challenging problems in control, computer vision, and image understanding. A critical element in this problem is the ability to detect and locate obstacles, using on-board sensors, and to modify the nominal trajectory. This requirement is also necessary for the safe landing of an autonomous lander on Mars. This paper examines some of the issues in the location of objects, using a sequence of images from a passive sensor, and describes a Kalman filter approach to estimate range to obstacles. The Kalman filter is also used to track features in the images leading to a significant reduction of search effort in the feature-extraction step of the algorithm. The method can compute range for both straightline and curvilinear motion of the sensor. An experiment is designed in the laboratory to acquire a sequence of images along with the sensor motion parameters under conditions similar to helicopter flight. The paper presents range estimation results using this imagery.     

图像配准中的一种特定区域轮廓提取算法

多模态医学图像的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用,特定区域轮廓提取是图像配准的重要基础,常规的轮廓提取算法不能满足多模态图像配准的要求。提出了一种用于多模态医学图像处理的特定区域轮廓提取算法。该方法首先对图像进行预处理,去除噪音,对图像进行平滑,采用Canny算子进行边缘提取之后,提出了延伸权的概念,并采用一种新的基于延伸权概念的边缘连接算法对边缘结果进行连接,最后采用填充算法获得特定的辅助区域并在该区域的基础上向外或者向内获取特定区域的轮廓。实验结果表明,该方法能够满足多模态图像配准的要求。     

基于SURF特征的航空序列图像位置估计算法

视觉传感器在航空无人机导航和定位任务中应用越来越广泛。针对无人机位置参数估计问题,提出了一种基于SURF特征的图像配准算法,该算法能够适应航空序列图像的旋转、尺度变换及噪声干扰,实现无人机位置的精确估计。构建了SURF尺度空间,运用快速Hessian矩阵定位极值点,计算出航空图像的64维SURF特征描述子;基于Hessian矩阵迹完成特征点匹配;使用RANSAC算法剔除出格点,实现位置参数的精确估计。通过航空图像序列实测数据位置估计实验,验证了该算法的有效性。     

Stable Estimation of Horizontal Velocity for Planetary Lander with Motion Constraints

The planetary lander usually selects image feature points and tracks them from frame to frame in order to determine its own position and velocity during landing. Aiming to keep features tracking in consecutive frames, this paper proposes an approach of calculating the field of view (FOV) overlapping area in a 2D plane. Then the rotational and translational motion constraints of the lander can be found. If the FOVs intersects each other, the horizontal velocity of the lander is quickly estimated based on the least square method after the ill-conditioned matrices are eliminated previously. The Monte Carlo simulation results show that the proposed approach is not only able to recover the ego-motion of planetary lander, but also improves the stabilization performance. The relationship of the estimation error, running time and number of points is shown in the simulation results as well.      

基于最小路由代价树的大规模显微图像拼接方法

为了对大规模显微图像进行高质量的拼接,首先提出拼接图的概念及获得高质量全景图像的3个原则,然后采用分块-空间聚类算法配准相邻图像,同时评估配准质量,并计算拼接图的边的权值;最后在此基础上,提出了一种基于最小路由代价生成树的图像拼接方法,该方法通过计算拼接图的最小路由代价生成树来确定所有图像的全局位置,并用来生成全景图像。实验结果表明,该方法可获得高质量的全景图像。     

梯度约束SFS的月面地形重构

目的 解决月面着陆器在下降过程中可能得不到足够的匹配点进行着陆区地形恢复的问题。方法 基于特征边缘线梯度比例约束的明暗恢复形状（shape from shading）算法。首先以Lommel-Seeliger模型模拟月表反射情况,建立辐照度方程;然后以地形特征边缘提取结果为基础,经过最小二乘拟合与表面光滑模型约束后,演化得到剩余影像点的梯度比例因子,实现对辐照度方程的正则化约束。结果 经过测试得到模拟影像的平均相对恢复精度可以达到-0.199,真实影像月面可以达到0.051和0.022。结论 本文算法能够有效地进行3维地形恢复,且恢复精度优于经典SFS算法中对实际地形恢复效果最好的Tsai算法。     

一种无人机自主着陆视觉跟踪方法

视觉导航是利用图像信息进行飞机定位的,在无人机着陆过程中,为使机载传感器能始终追踪到机场跑道,提出了一种基于摄像机姿态与变焦控制的视觉跟踪方法;该方法通过调节摄像机姿态来追踪目标特征点,使目标特征点尽量位于成像平面的中心,然后根据无人机与机场跑道的距离,适时的调节焦距,以保证图像特征点完全位于图像平面内;实验结果表明,该法能很好地控制摄像机姿态角,使目标特征点位于图像中心附近,达到很好的跟踪效果;且该法操作简单,不需要增加图像处理的难度,实时响应速度快,可以满足工程需要。     

脑切片图像三维重建中的层间配准算法

在脑切片图像三维重建过程中,为了解决二维医学图像的层间配准问题,提出一种新的模板配准的算法.该算法根据序列图像的共同模板信息,在各图像中搜索匹配图,再将切片图像移动到理想对齐位置,经动态校正后,以目标质心为矩形左上角,截取图像用以重建。实验结果对比分析表明,本算法能精确处理数字人采集的原始数据,并能为后续的二次数据库开发、图像分割、重建和数字解剖等提供应用支持,优于同类算法。     

多分辨率图像序列的超分辨率重建

针对不同焦距下拍摄的多分辨率尺度的图像序列,本文提出了一种基于尺度不变特征转换(Scale invariant feature transform, SIFT)和图像配准的超分辨率(Super resolution, SR)图像盲重建算法.首先提取图像SIFT特征点,然后用向量夹角余弦进行特征描述符向量的初匹配,并用随机抽样一致性 (Random sample consensus, RANSAC)算法消除误匹配提高配准精度.计算变换参数后,将低分辨率图像(Low-resolution, LR)像素点映射到高分辨率(How-resolution, HR)网格,最后利用像素可信度加权算法填充缺失像素值,重建更高分辨率的图像.实验表明, 本文算法能精确估计图像序列的缩放因子,可以有效处理仿射变换模型,对配准误差也具有一定的鲁棒性.算法从实质上提高了多分辨率尺度图像序列的分辨率,尤其在低分辨率帧数较少可用于重建的信息量严重不足时也能获得比较满意的重建效果.     

基于混沌符号动力学的图像加密研究

结合混沌符号动力学原理及 1-D 分段线性映射混沌系统,提出一种能够实现数字图像加密的像素位和像素值的置乱算法.该算法利用混沌符号动力学原理,仅利用一个密钥参数便可完成多密钥的置乱加密过程,而且能同时完成像素位和像素值的不同密钥加密,大大加强了密钥的搜索空间,增强了抗破解的能力.实验结果表明,该算法具备实现简单、加密速...