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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种卫星编队协同感知的空间非合作多目标识别定位方法，具体涉及多目标识别技术领域，通过卫星集群采集空间图像；基于图像匹配和加权融合算法进行多卫星图像拼接生成广域空间场景图像；基于前景提取算法进行场景中所有可疑目标的提取；基于卷积神经网络模型对提取出的目标进行卫星和碎片分类识别；基于多目定位模型获取目标的三维坐标。本发明可实现基于多星协同观测的空间态势感知，相比单星探测将获得高分辨率的大视场空间图像，可大幅提高深空探测的范围和效率。

主权项：1.一种卫星编队协同感知的空间非合作多目标识别定位方法，其特征在于：包括基于图像匹配和加权融合算法进行多卫星图像拼接生成广域图像；广域图像拼接包括图像预处理、图像配准和图像融合，设计基于图像畸变矫正、色彩校正和投影坐标转换的图像预处理算法进行图像预处理；基于SURF算法特征提取、渐进一致采样法匹配矫正和单应性变换实现图像配准，最后，基于加权平均融合实现图像融合拼接；利用图像处理算法提取出融合拼接后的广域图像中的所有前景目标，基于最小外接矩形的前景目标提取算法进行广域图像中所有可疑目标的提取；基于卷积神经网络模型对提取出的目标进行卫星和碎片分类识别；基于多目立体定位模型获取目标的三维坐标；基于最小外接矩形的前景目标提取法，处理过程包括：灰度化：利用cvtColor函数对图像进行灰度处理；滤波处理：进行预处理，包括均值滤波、高斯滤波和对比度增强；OTSU阈值分割：利用最大类间阈值法通过引入类间方差思想，可实现阈值自动寻优；轮廓提取：对各连通区域进行形态学处理，包括膨胀以及配置膨胀次数；轮廓提取时，利用OpenCV库中的findContours函数获得各轮廓坐标；利用minAreaRect函数获得各区域的最小外接框，同时可根据最小外接框的角点坐标，求解中心坐标，获得目标位置信息；基于多目立体定位模型获取目标的三维坐标的步骤如下：（1）获取同名点的像素点坐标和相机内外参：在拼接后的全景图像中获取目标的中心像素坐标后，对图像拼接时各相机图像的旋转矩阵、平移矩阵进行逆变换，获取目标点在每一个相机图像下的对应像素坐标，即可获得同名点像素坐标，用于后续基于多目立体定位模型获得目标点三维坐标，其中内参为相机已知数据，卫星获取自身位置与姿态数据后即可实时解算外参数据；（2）建立多目立体定位模型：多目立体定位模型分为三目定位模型和四目定位模型；三目立体定位模型：以双目立体视觉测量原理为基础，由3组双目子系统组成，四颗卫星集群中任意三颗卫星均可实现三目立体定位，根据任务需求，在实时性要求较高的捕获任务中，采用三目定位提高定位效率，或当四颗卫星中任一颗卫星发生故障或视野受遮挡时，采用三目定位策略；对于三目定位模型中任意一组双目定位模型而言，任意空间点的像素坐标与世界坐标系坐标的关系式为： ；其中来源于相机坐标系下，表示相机的内参，包括相机焦距、像元尺寸和像主点；表示相机的外参，代表相机坐标系与世界坐标系的旋转和平移关系，表示旋转矩阵、表示平移向量，表示相机的投影矩阵，反映相机内外参数；若空间点在左右相机成像平面上的投影点为和，两相机的投影矩阵分别为和,根据任意空间点的像素坐标与世界坐标系坐标的关系式联立左右两相机的像素坐标与空间坐标，即 ；；式中，为点在两相机坐标系下的轴坐标，为左相机投影矩阵中各元素，为右相机投影矩阵中各元素，将左右两相机的像素坐标与空间坐标联合后获得四个联立的线性方程， ；故可依据双目系统中两相机同名点像素坐标和解算出目标点空间坐标，以此方法可解算三目定位系统空间点的空间坐标，真实的目标点位置应满足与点之间距离之和最小，基于最小二乘法，可得三目定位系统中最优的空间点坐标为： ；四目立体定位模型：根据任务需求，在实时性要求相对较低的捕获任务中，采用卫星集群组成的四目定位系统提高定位精度。

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百度查询： 南京航空航天大学 一种卫星编队协同感知的空间非合作多目标识别定位方法