一種多控制點自動提取與聚合的無人機地面目標(biāo)實時定位方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種多控制點自動提取與聚合的無人機地面目標(biāo)實時定位方法，屬于無人機偵察圖像處理領(lǐng)域，包括以下步驟：第一步，獲取N(N≥3)幅滿足一定條件的無人機目標(biāo)偵察圖像；第二步，提取并修正各偵察圖像準(zhǔn)地面控制點（GCP）坐標(biāo)，形成準(zhǔn)GCP組；第三步，通過圖像拼接算法建立全景遙感影像，實現(xiàn)準(zhǔn)GCP的聚合；第四步：基于準(zhǔn)GCP實現(xiàn)全景圖像的幾何校正；第五步：計算偵察目標(biāo)的地理經(jīng)緯度坐標(biāo)，實現(xiàn)目標(biāo)定位。本算法通過引入多圖像坐標(biāo)提取機制，有效克服了現(xiàn)有無人機目標(biāo)定位算法在實時性與定位精度之間的矛盾，在保證算法實時性的同時，有效提高了定位精度。
【專利說明】一種多控制點自動提取與聚合的無人機地面目標(biāo)實時定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于遙感圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種多控制點自動提取與聚合的無人機地面目標(biāo)實時定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002]無人機目標(biāo)定位作為一種先進(jìn)的遙感數(shù)據(jù)獲取方式，在歷次局部戰(zhàn)爭中發(fā)揮著越來越重要的作用。在以“信息主導(dǎo)、火力主戰(zhàn)”為核心作戰(zhàn)思想的指導(dǎo)下，無人機目標(biāo)定位精度已成為影響該裝備能否用于實戰(zhàn)、能否充分發(fā)揮其作戰(zhàn)效能的關(guān)鍵的技術(shù)。據(jù)公開資料顯示，美軍“全球鷹”無人機在20000米高空下，通過光電/紅外圖像可實現(xiàn)小于20米圓概率誤差(Circular Error Probable, CEP)的目標(biāo)定位精度；美國APL戰(zhàn)略系統(tǒng)實驗室開發(fā)的多圖像坐標(biāo)提取技術(shù)，更是實現(xiàn)了 5米CEP的目標(biāo)定位精度。目前國內(nèi)基于無人機偵察平臺的目標(biāo)定位方法主要有以下三種:
[0003]一是基于空間交會的目標(biāo)定位方法。該方法通過對地面同一目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)激光測距，構(gòu)建空間交會模式，利用交會模型進(jìn)行平差計算進(jìn)行目標(biāo)定位。該方法目標(biāo)定位精度高，但高精度的目標(biāo)跟蹤和激光測距設(shè)備限制了該方法的使用。
[0004]二是基于圖像匹配模式的目標(biāo)定位。該方法在建立預(yù)先基準(zhǔn)圖像的條件下，將無人機偵察圖像與基準(zhǔn)圖像進(jìn)行匹配，進(jìn)而實現(xiàn)目標(biāo)定位。該方法具有定位精度高、可多點同時定位等突出優(yōu)點；然而，非實時的工作方式制約了其應(yīng)用范圍。
[0005]三是基于無人機單`次遙測數(shù)據(jù)的目標(biāo)定位方法。該方法直接將無人機對目標(biāo)定位瞬間的位置、姿態(tài)信息和偵察平臺的轉(zhuǎn)角信息等輸入定位解算模型，具有實時性好的突出優(yōu)點，固被現(xiàn)役無人機定位系統(tǒng)采用。然而，由于受無人機位置、姿態(tài)等測量誤差的影響大，該方法定位精度較低，通常大于100米CEP。
[0006]從上述對比分析可以看出，現(xiàn)有基于無人機偵察平臺的目標(biāo)定位方法在定位精度和實時性之間存在矛盾，難以滿足現(xiàn)代戰(zhàn)場對實時、高精度目標(biāo)定位的需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明為克服現(xiàn)有無人機目標(biāo)定位方法在實時性和目標(biāo)定位精度之間的矛盾，在不增加機載偵察設(shè)備的前提下，提出了一種多控制點自動提取與聚合的無人機地面目標(biāo)實時定位方法，通過多圖像坐標(biāo)采集、信息關(guān)聯(lián)實現(xiàn)目標(biāo)定位。實驗結(jié)果表明，本發(fā)明在保證目標(biāo)定位實時性的前提下，有效提高了目標(biāo)定位精度。
[0008]本發(fā)明以中心投影構(gòu)像相機成像模型作為研究對象，通過多幀圖像準(zhǔn)地面控制點(GCP)提取、修正、聚合以及幾何校正等步驟，最終實現(xiàn)目標(biāo)定位。
[0009]本發(fā)明的一種多控制點自動提取與聚合的無人機地面目標(biāo)實時定位方法，包括如下幾個步驟:
[0010]第一步，獲取N(N ^ 3)幅滿足一定條件的無人機目標(biāo)偵察圖像。[0011]為進(jìn)行偵察目標(biāo)定位，本發(fā)明要求無人機偵察平臺在捕獲到地面目標(biāo)信息后，對目標(biāo)進(jìn)行多方位偵察成像，該任務(wù)可由單機順序完成，也可由多機協(xié)同完成。
[0012]第二步，提取并修正各偵察圖像準(zhǔn)地面控制點(GCP)坐標(biāo)，形成準(zhǔn)GCP組。
[0013]準(zhǔn)GCP精度對最終目標(biāo)定位精度起決定性作用。由于受系統(tǒng)誤差及傳感器成像姿態(tài)等因素影響，準(zhǔn)GCP相對于理想位置會發(fā)生位置偏移。為提高目標(biāo)定位精度，本發(fā)明從準(zhǔn)GCP偏移成因入手，對準(zhǔn)GCP予以修正，包括:1)基于成像姿態(tài)的一次修正；2)基于系統(tǒng)誤差的二次修正。
[0014]第三步，通過圖像拼接算法建立全景遙感影像，實現(xiàn)準(zhǔn)GCP的聚合。
[0015]本方法通過圖像拼接將分散到各偵察圖像中的多個準(zhǔn)GCP聚集到一幅全景遙感影像中，形成聯(lián)合準(zhǔn)GCP組，從而有利于后期圖像幾何校正。準(zhǔn)GCP聚合后，需記錄并更新各準(zhǔn)GCP在全景圖像中的坐標(biāo)。
[0016]第四步，基于準(zhǔn)GCP實現(xiàn)全景圖像的幾何校正。
[0017]基于準(zhǔn)GCP對全景圖像幾何畸變進(jìn)行數(shù)學(xué)模擬，實現(xiàn)全景圖像的幾何校正。
[0018]第五步，計算偵察目標(biāo)的地理經(jīng)緯度坐標(biāo)，實現(xiàn)目標(biāo)定位。
[0019]通過人機交互確定偵察目標(biāo)在全景圖像中的坐標(biāo)位置，借助校正后全景圖像地理信息解算目標(biāo)地理經(jīng)緯度坐標(biāo)，實現(xiàn)目標(biāo)定位。
[0020]本發(fā)明具有以下優(yōu)點:
[0021]I)通過多幀圖像坐標(biāo)提取，有效解決了現(xiàn)有無人機目標(biāo)定位算法在定位精度和實時性之間的矛盾，目標(biāo)定位精度高，實時性好；
[0022]2)可實現(xiàn)目標(biāo)聚集區(qū)的多目標(biāo)同時定位。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0023]圖1為本發(fā)明的模型圖；
[0024]圖2為本發(fā)明方法總體流程圖；
[0025]圖3為航攝像片成像原理示意圖；
[0026]圖4為準(zhǔn)GCP修正前后對比效果圖；
[0027]圖5為準(zhǔn)GCP修正前后定位精度對比圖；
[0028]圖6為改進(jìn)SIFT特征點匹配效果圖；
[0029]圖7為準(zhǔn)GCP聚合效果示意圖；
[0030]圖8為基于準(zhǔn)GCP的幾何校正結(jié)果。
【具體實施方式】
[0031 ] 下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明的具體實施方法進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0032]本發(fā)明是一種多控制點自動提取與聚合的無人機地面目標(biāo)實時定位方法，通過對偵察目標(biāo)及其相鄰區(qū)域獲取的多幅偵察圖像進(jìn)行準(zhǔn)GCP提取、修正、聚合以及幾何校正等步驟，實現(xiàn)偵察目標(biāo)的地理定位。方法模型如圖1所示，在地面指揮控制站的控制人員人員的輔助參與下，無人機偵察設(shè)備將捕獲到的目標(biāo)圖像及成像位置、姿態(tài)信息等遙測數(shù)據(jù)下傳至地面指揮控制站，地面圖像處理平臺處理并分析偵察圖像及相關(guān)遙測數(shù)據(jù)，最終得到目標(biāo)的地理坐標(biāo)。圖2給出了方法整體流程圖，具體實施方法包括以下步驟:[0033]第一步，獲取N(N≥3)幅無人機目標(biāo)偵察圖像。
[0034]為進(jìn)行偵察目標(biāo)定位，本發(fā)明要求無人機偵察平臺在捕獲到地面目標(biāo)信息后，對目標(biāo)進(jìn)行多方位偵察成像，該任務(wù)可由單機順序完成，也可由多機協(xié)同完成。多機協(xié)同工作不僅有利于目標(biāo)信息的快速獲取，更降低了因單機盤旋或過頂偵察時帶來的危險。為實現(xiàn)高精度目標(biāo)定位需求，本發(fā)明要求至少獲取3幅偵察圖像，且要求拍攝角度盡量分散，其中一幅為主定位圖像，其余多幅為輔助定位圖像。其中，主定位圖像定義為目標(biāo)偏離偵察圖像中心的最小的圖像，輔助定位圖像要求與主定位圖像有重疊區(qū)域，且盡量包含偵察目標(biāo)。
[0035]第二步，提取并修正各偵察圖像準(zhǔn)地面控制點(GCP)坐標(biāo)，形成準(zhǔn)GCP組。
[0036]由于在引入了準(zhǔn)GCP的概念，首先對準(zhǔn)GCP予以介紹。區(qū)別于GCP (直接或間接測量得到)JfGCP是指通過計算得到的無人機偵察圖像中具有相機成像時刻地理經(jīng)緯度坐標(biāo)的圖像坐標(biāo)。在理想情況下，即成像時刻傳感器俯仰角與滾轉(zhuǎn)角均為O、地理位置記錄儀安裝在物鏡中心處、系統(tǒng)誤差為零時，偵察圖像的中心位置地理坐標(biāo)PikCE_ (latitude, longitude)與成像時刻相機記錄地理坐標(biāo) Psensqk (latitude, longitude)相同。然而，由于受成像姿態(tài)、系統(tǒng)誤差等因素影響，偵察圖像中心位置的地理坐標(biāo)Pmlcentek通常與成像瞬間記錄的地理經(jīng)緯度坐標(biāo)P?存在差距。準(zhǔn)GCP精度對最終目標(biāo)定位精度起決定性作用。因此，為保證目標(biāo)定位精度，本發(fā)明在已知傳感器成像模型和輔助遙測數(shù)據(jù)的參與下，從準(zhǔn)GCP偏移成因入手，對準(zhǔn)GCP予以修正，包括:1)基于成像姿態(tài)的一次修正；
2)基于系統(tǒng)誤差的二次修正。
[0037]( 1)基于成像姿態(tài)的一次修正
[0038]當(dāng)無人機高空偵察拍攝時，各地物點均通過相機物鏡中心(投影中心)與底片(投影面)相交，產(chǎn)生地物點影像，成像原理滿足中心投影共線方程。
[0039]圖3給出了成像原理示意圖，其中S為物鏡中心，O為成像平面中心點，H為成像高度。受成像姿態(tài)影響，準(zhǔn)GCP會發(fā)生明顯偏移，其中俯仰角P造成圖像坐標(biāo)y方向的偏移，滾轉(zhuǎn)角ω造成圖像坐標(biāo)X方向的偏移。如圖3所示，以俯仰角P為例，偏移量Ay1可由幾
何關(guān)系:
[0040]
【權(quán)利要求】
1.一種多控制點自動提取與聚合的無人機地面目標(biāo)實時定位方法，包括以下幾個步驟: 第一步，獲取N幅無人機目標(biāo)偵察圖像； 其中，一幅無人機目標(biāo)偵察圖像為主定位圖像，其余多幅為無人機目標(biāo)偵察圖像輔助定位圖像，N ^ 3，主定位圖像為目標(biāo)偏離偵察圖像中心的最小的圖像，輔助定位圖像與主定位圖像有重疊區(qū)域，且包含偵察目標(biāo)的圖像； 第二步，提取并修正各偵察圖像準(zhǔn)地面控制點坐標(biāo)，形成準(zhǔn)GCP組； 獲取每個偵察圖像中心坐標(biāo)(XIMe—CENTEK，Yimg_centee)，按照步驟(1)、(2)進(jìn)行修正，得到每個偵察圖像的準(zhǔn)GCP坐標(biāo)，形成準(zhǔn)GCP組； (1)進(jìn)行基于成像姿態(tài)的一次修正； 基于成像姿態(tài)的一次修正后的準(zhǔn)GCP坐標(biāo)為:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多控制點自動提取與聚合的無人機地面目標(biāo)實時定位方法，所述的第三步中，采取SIFT特征匹配的圖像拼接方法，實現(xiàn)準(zhǔn)GCP聚合具體為: 在特征提取階段，設(shè)置組octvs=2、層intvel=3 ;在特征點匹配方面,采用基于kd_tree搜索的最近次近距離比值法，即:r = ClcZd1，其中Cltl為最近距離，Cl1為次近距離，取r =0.25 ;在圖像合成階段，采用了 8參數(shù)透視變換模型，建立圖像間的配準(zhǔn)關(guān)系；設(shè)圖像i相對于主定位圖像的變換關(guān)系為Hi，則經(jīng)二次修正后的第i幅圖像的準(zhǔn)GCP坐標(biāo)(X2ecp」，Y2ecpi)在全景圖像中的坐標(biāo)(X' GCPJ? Yg； cp_i)滿足下列關(guān)系: (V >Y >1、τ = H.(Y2 Y2 1、τ
GCP_i> "1G CP_i> 丄7 — iiIGCP_i> 丄 GCP_i> 丄乂 °
【文檔編號】G01C11/04GK103822615SQ201410065199
【公開日】2014年5月28日 申請日期:2014年2月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月25日
【發(fā)明者】向錦武, 丁文銳, 李紅光, 王家星 申請人:北京航空航天大學(xué)