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申请/专利权人：南京理工大学

摘要：本发明公开了一种立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法，涉及卫星技术领域。所述位姿测量方法包括建立目标星的三维图像与特征点模板库；采集目标星实时图像，与模板库中模板图像进行匹配得到待测图像对应的模板图像；将待测图像的轮廓图像旋转与模板图像的轮廓图像进行匹配确定待测图像相对于模板图像的旋转角度；对待测图像进行灰度处理及阈值处理提取目标星的边缘轮廓，根据边缘轮廓获得目标星特征点；根据所述旋转角度筛选模板库中特征点序列的对应关系，并结合特征点的三维坐标及图像特征点通过位姿求解算法得到目标星相对于相机的位姿信息。

主权项：1.一种立方星基于单目视觉的非合作目标位姿测量方法，其特征在于，步骤如下：步骤1、从不同角度采集目标星图像，所述目标星的三维模型已知，输入目标星特征点在世界坐标系下的三维坐标值，建立特征点序列并建立目标星图像和特征点一一对应的模板库；转入步骤2；步骤2、利用一台相机采集目标星实时图像作为待测图像，将待测图像与模板库中的目标星图像进行匹配，计算图像相似度，将与待测图像相似度最高的目标星图像称作模板图像，转入步骤3；步骤3、对待测图像和模板图像分别进行边缘检测，对应获得待测图像的轮廓图像与模板图像的轮廓图像，将待测图像的轮廓图像进行旋转，同时与模板图像的轮廓图像进行匹配，计算旋转相似度，根据旋转相似度确定待测图像相对于模板图像的旋转角度，转入步骤4；步骤4、通过对待测图像进行灰度处理、闭运算及阈值处理获得与背景分离的目标星的外观图像，提取目标星外观图像中的完整边缘轮廓，根据上述边缘轮廓获得目标星特征点，根据待测图像相对于模板图像的旋转角度，确定目标星特征点与模板库中特征点序列的对应关系，转入步骤5；步骤5、利用目标星特征点与模板库中特征点序列的对应关系、目标星特征点的三维坐标及目标星特征点，通过优化后的EPNP位姿求解算法，得到目标星相对于相机的位姿信息并对其进行优化与校正，具体如下：S5.1，定义5个特征点的状态平均值μA： Ai为模板库中第i个特征点在世界坐标系下的三维位置；计算待测图像所有特征点的平均三维位置μB： Bi为待测图像中第i个特征点的三维位置；S5.2，定义协方差矩阵H： S5.3，对H进行奇异值分解H＝UΣVT其中U和V为酉矩阵，Σ为一个对角矩阵；S5.4，计算相对旋转矩阵R和相对平移矩阵t：R＝VUTt＝-RμA+μBS5.5，若R的行列式detR＝1，则R即为相对旋转矩阵；若detR＝-1，则R为反射矩阵，对反射矩阵进行校正：R＝V·diag1,1,-1·UT利用旋转矩阵求相对平移矩阵：t＝μA-R·μB

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