本發(fā)明涉及船舶消磁技術(shù)領(lǐng)域,具體的指一種船舶磁場動態(tài)檢測中圖像匹配定位方法。
背景技術(shù):
船舶磁場通常是指船舶在其周圍空間產(chǎn)生的磁場,是敵方探測設(shè)備和水中兵器用于探測和攻擊的主要物理場。船舶磁性防護(hù)技術(shù)就是采取現(xiàn)代電磁方法和控制技術(shù)來控制船舶磁性,將船舶磁場消除或補償?shù)揭欢ǚ秶鷥?nèi)。按照檢測時船舶的狀態(tài),船舶磁場檢測可分為靜態(tài)檢測和動態(tài)檢測兩類。
船舶磁場動態(tài)檢測是指在船舶與磁傳感器陣列相對運動的情況下測量磁場,一般是在消磁站的入口或航道處布設(shè)一組環(huán)狀或者單列的磁傳感器,當(dāng)船舶緩慢通過測量區(qū)域時,測磁系統(tǒng)自動采集船舶磁場,但是為了獲取測量點相對于船舶中心的位置信息,同時需要采用GPS或者全站儀等定位裝置對其進(jìn)行航跡測量,最后將運動軌跡傳輸?shù)街髡具M(jìn)行數(shù)據(jù)處理。船舶磁場動態(tài)檢測系統(tǒng)使用方便,易于實施檢測,主要用來快速分析、評估船舶磁性狀態(tài),以決定船舶是否需要進(jìn)入消磁站進(jìn)行磁性處理,既保障了船舶的磁性安全又提高了船舶磁場檢測的工作效率。
但是船舶磁場動態(tài)檢測中船舶的定位問題一直影響著船舶磁場的動態(tài)檢測的效率,之前采用的方法主要有以下不足:①船舶磁場動態(tài)檢測前需要將許多用于定位的設(shè)備提前送到船舶上,后期還要將其回收,方便下次使用;②定位設(shè)備需要專業(yè)的人員對其進(jìn)行安裝,防止其被干擾從而確保它的準(zhǔn)確性;③每次啟動設(shè)備時要對多臺以及與其相配套的軟件進(jìn)行一系列的配置;④各個設(shè)備相互連接的串口較多,串口通信穩(wěn)定性需要加強。
技術(shù)實現(xiàn)要素:
針對相關(guān)技術(shù)中的上述技術(shù)問題,本發(fā)明提供了一種船舶磁場動態(tài)檢測中通過圖像匹配定位船舶位置從而得到其航跡的方法,解決了現(xiàn)有船舶磁場動態(tài)檢測中船舶定位操作繁瑣、效率較低等問題,能適用于不同船舶磁場動態(tài)檢測站對船舶定位及其航跡的要求。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:
一種船舶磁場動態(tài)檢測中圖像匹配定位方法,包括以下步驟:
S1:利用至少兩個攝像機對待測目標(biāo)船只進(jìn)行同步拍攝,獲取具有同名特征的立體像對,并完成目標(biāo)的立體影像匹配和實時定位重建;
S2:利用已測量好的靶標(biāo)對攝像機進(jìn)行內(nèi)參數(shù)標(biāo)定;
S3:在船只上進(jìn)行標(biāo)記,同時利用GPS測量其位置,利用多時相的影像構(gòu)成像點控制網(wǎng),對攝像機進(jìn)行外標(biāo)定;
S4:實時測量水域海平面高度;
S5:計算船只在相機坐標(biāo)系中的位置;
S6:確定船只在實際地面中的坐標(biāo);
S7:獲得船只的連續(xù)運動軌跡。
本發(fā)明的有益效果:本發(fā)明采用圖像匹配定位方法測量船舶的航跡,主要利用了雙目攝像頭以及圖像處理軟件對攝像機拍攝的視頻進(jìn)行處理,從而得到了船舶的航跡圖。與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果是提高了船舶磁場動態(tài)檢測的效率,節(jié)省了大量的人力物力,同時該方法具有較好的定位精度,能夠滿足后期船舶磁場的分析與判斷。
附圖說明
為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案,下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例,對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講,在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下,還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。
圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例所述的一種船舶定位測量系統(tǒng)的示意圖;
圖2為相機成像示意圖;
圖3靶標(biāo)模型示意圖;
圖4雙目系統(tǒng)示意圖;
圖5相機成像原理圖。
具體實施方式
下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖,對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例,而不是全部的實施例?;诒景l(fā)明中的實施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員所獲得的所有其它實施例,都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
本發(fā)明實施例所述的一種船舶磁場動態(tài)檢測中圖像匹配定位方法,包括以下步驟:
步驟1):對于船舶位置的實時動態(tài)監(jiān)測,如圖1所示,需要至少兩個攝像機對待測目標(biāo)進(jìn)行同步拍攝,獲取具有同名特征的立體像對,并完成目標(biāo)的立體影像匹配和實時定位重建。為確保后續(xù)船舶位置計算的精度,需要目標(biāo)具備足夠的像素信息,即目標(biāo)在影像上達(dá)到一定的占比,如圖5所示,根據(jù)公式(1.1)小孔成像的原理可計算出所需攝像機的焦距f;
其中h為物體的像長,f為相機的焦距,H為物體的長度,S為物距。
步驟2):對攝像機進(jìn)行內(nèi)參數(shù)標(biāo)定。如圖2所示,攝像機成像幾何模型遵循針孔相機原理,以物點與像點的共線方程為解算基礎(chǔ),另外也需要考慮內(nèi)方位元素和影像畸變的影響。
在單幅像坐標(biāo)系中,以攝影中心S為像方原點,影像向右的方向為x軸,向上的方向為y軸,向外的方向為z軸。在理想狀況下,影像呈矩形,攝影中心在影像上的垂足o’與影像中心o重合,因此關(guān)于攝影機坐標(biāo)系的攝影中心坐標(biāo)S(xs,ys,zs)為(0,0,0),像點坐標(biāo)pi為(xi,yi,-f)。以攝影中心為攝影機坐標(biāo)系原點,以物方標(biāo)系三個坐標(biāo)軸方向為攝影機坐標(biāo)系三個軸方向不變。在物方坐標(biāo)系中,已知的地面標(biāo)志點坐標(biāo)pA為(XA,YA,ZA),攝影中心坐標(biāo)為(XS,YS,ZS)。
根據(jù)透視投影成像原理,如果用一個完美的相機攝影,則物方點、鏡頭中心和像點3點是共線的。事實上由于各種干擾因素的存在,使得像點在焦平面上相對其理論位置存在偏差。顧及實際像點偏差的共線條件方程為
Δx和Δy是像點的系統(tǒng)性誤差,包括徑向畸變差、偏心畸變差和像平面內(nèi)仿射畸變差。
對共線條件方程式線性化,可寫成如下矩陣形式:
V=A1X1+A2X2+A3X3-L (3)
式中V為像點坐標(biāo)殘差,X1、X2和X3分別為外方位元素、物方點坐標(biāo)和內(nèi)參數(shù);A1、A2和A3分別為相應(yīng)參數(shù)的系數(shù)陣;L為像點觀測坐標(biāo)與近似值計算坐標(biāo)的差值。內(nèi)參數(shù)X3包括內(nèi)方位元素、鏡頭畸變參數(shù)以及像平面內(nèi)x軸與y軸的尺度因子和不正交參數(shù)。
如圖3所示,選擇合適的實驗場地,確定好相機的位置后利用已測量好的靶標(biāo),對合適的靶標(biāo)進(jìn)行相片的拍攝。相機分別選擇3個位置拍攝足夠多相片,然后篩選出可以進(jìn)行解算的相片,利用上述方法進(jìn)行解算,計算出相機的內(nèi)參數(shù)并進(jìn)行精度評定,直到達(dá)到精度要求為止。
步驟3):對相機進(jìn)行外參數(shù)標(biāo)定。通過旋轉(zhuǎn)變換將像方坐標(biāo)統(tǒng)一到攝影機坐標(biāo)系,則有
其中a1、a2、a3等為旋轉(zhuǎn)矩陣各元素。加上內(nèi)方位元素(fx、wx、cx等)參數(shù)矩陣(包括相機畸變參數(shù))后,公式變?yōu)?/p>
利用DLT(直接線性變換解法),將公式(3.2)變?yōu)?/p>
將靶標(biāo)布設(shè)在實驗區(qū)域,布設(shè)靶標(biāo)按照攝像機清楚看見、水平方向豎直方向在一塊區(qū)域內(nèi)均勻分布的原則進(jìn)行布設(shè),布設(shè)12個靶標(biāo)。
靶標(biāo)以黑白相間的格子為主要組成部分,這樣攝像機在拍攝的時候,容易找到能進(jìn)行解算的點。以其中一個靶標(biāo)作為相對原點,利用全站儀(或其它定位精度高的儀器)來測量其它靶標(biāo),采用區(qū)域網(wǎng)平差方法進(jìn)行解算,得到其它靶標(biāo)的相對位置。然后攝像機利用上述原理進(jìn)行相片拍攝和解算,得到相機的外方位元素,進(jìn)行精度評定,直到精度滿足要求。
步驟4):用潮汐計(或其它方法)實時測量水域海平面高度;
步驟5):計算船只在相機坐標(biāo)系中的位置。如圖4所示,雙目定位采用影像前方交會原理,其核心思想是利用共線條件方程,在已知相機的位置和姿態(tài)的情況下,可以由立體像對上同名像點的像平面坐標(biāo)通過最小二乘平差原理計算出物方點的三維空間坐標(biāo)。共線條件方程的一般形式為:
式中:f為相機主距;像方坐標(biāo)系下,(x,y)為像點坐標(biāo),(x0,y0)為主點坐標(biāo);物方坐標(biāo)系下,(X,Y,Z)為物方點坐標(biāo),(XS,YS,ZS)為相機中心坐標(biāo),ai,bi,ci(i=1,2,3)是角元素的函數(shù),表示主光軸的朝向。
將共線方程式(5.1)線性化,得到像點坐標(biāo)改正數(shù)方程式,為
式(5.2)是一個迭代運算過程。其中為像點坐標(biāo)改正數(shù);(x)和(y)是像點坐標(biāo)前一次運算結(jié)果的近似值,像點坐標(biāo)對每個變量的偏導(dǎo)數(shù)可依據(jù)式(5.1)得到。
當(dāng)內(nèi)、外方位元素均已知時,像點坐標(biāo)改正數(shù)方程式可簡化為
對于一個成像于立體像對上的物方點,可按式(5.3)列出4個誤差方程,采用最小二乘平差方法可以求出3個物方坐標(biāo)未知數(shù)(X,Y,Z)。
由于MeanShift算法具有很高的運行穩(wěn)定性,能夠適應(yīng)目標(biāo)形狀、大小的連續(xù)變化,而且計算速度很快,抗干擾能力強,能夠保證系統(tǒng)的實時性和穩(wěn)定性。而SURF特征是SIFT特征的一種改進(jìn),主要是在特征提取的執(zhí)行效率上,比SIFT運行更快。因此,特征定位與跟蹤這一塊計劃采用MeanShift算法結(jié)合SURF特征進(jìn)行目標(biāo)的跟蹤與特征的匹配。計劃首先用MeanShift算法跟蹤圖像中存在目標(biāo)的區(qū)域;然后在該區(qū)域內(nèi)提取SURF特征,避免在整個圖像內(nèi)計算特征;最后將每個像片提取的SURF特征進(jìn)行匹配,獲得同名點。
MeanShift基本原理如下:
首先需要在初始幀內(nèi)為選中的跟蹤目標(biāo)建立概率模型,即計算核函數(shù)窗口中的直方圖分布。設(shè)初始內(nèi)核窗口的帶寬h,x1,x2,…,xn為內(nèi)核窗口所包含采樣點,x0為目標(biāo)中心,則目標(biāo)的直方圖分布為:
式中:k為核函數(shù),m為特征空間中特征值個數(shù),δ為Kronecker函數(shù),b(xi)為像素對應(yīng)的特征值,C為歸一化系數(shù)。
位于y候選目標(biāo)可以描述為:
因此物體跟蹤可以簡化為尋找最優(yōu)的y,使得p(y)與q最相似。p(y)與q的相似度用Bhattacharrya系數(shù)來度量,即
Bhattacharrya系數(shù)最大的y即為目標(biāo)在下一幀圖像中的位置。
得到目標(biāo)在圖像中的位置后,在存在目標(biāo)的圖像區(qū)域內(nèi)計算目標(biāo)的SURF特征,對每一像片進(jìn)行SURF特征提取,然后將這些特征進(jìn)行匹配,從而得到多片之間的同名像點,對匹配出來的同名點利用多片空間前方交會計算各匹配點在物方中的坐標(biāo)X,Y,Z。
步驟6):求船只在實際地面中的坐標(biāo)。經(jīng)過多片前方交會,可以得到船只在相機坐標(biāo)系中的位置,即(X,Y,Z)。為了求得船只在實際地面中的坐標(biāo),即(XG,YG,ZG),需要將相機坐標(biāo)系中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到地面坐標(biāo)系中,這需要利用相對定向原理。相對定向原理如下:
設(shè)相機坐標(biāo)系與地面坐標(biāo)系通過旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T進(jìn)行變換,則相機坐標(biāo)系中的坐標(biāo)與地面坐標(biāo)系中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換可表示為如下式子:
式中:ai,bi,ci(i=1,2,3)是角元素的函數(shù),表示相機坐標(biāo)系與地面坐標(biāo)系各個坐標(biāo)軸之間的旋轉(zhuǎn)角。將式(5.7)進(jìn)行線性化,得到相機坐標(biāo)改正數(shù)方程:
式中:(X)、(Y)和(Z)是相機坐標(biāo)前一次運算結(jié)果的近似值。
由式(5.8)可知一個相機坐標(biāo)點可以列出3個方程,而未知數(shù)共有6個,所以,只要在相機坐標(biāo)系中選取2點就可以求解得出兩個坐標(biāo)系之間的關(guān)系。為了得到更加精確的結(jié)果,選取多于2個點進(jìn)行平差計算。
計算完成之后就可以根據(jù)旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T求出船只的位置和姿態(tài):
位置按下式求解:
姿態(tài)按下式求解:
步驟7):根據(jù)船只位置和姿態(tài)獲得船只的運動軌跡。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已,并不用以限制本發(fā)明,凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi),所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等,均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。