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申请/专利权人：中北大学

摘要：本发明公开了一种基于天空区域先验和变换域形态模板匹配的偏振定向方法，通过天空区域先验减少反射光的干扰，通过变换域形态模板匹配MTMTD解决太阳模糊。本发明通过天空区域的先验知识，给出了区域划分的标准，并通过对15通道偏振图像中的最暗像素点图像的聚类，完成天空区域的识别。同时，提出的MTMTD策略通过图像化的方法对偏振角图像进行变换域处理，在不依赖额外传感器的条件下解决了单瑞利散射模型下太阳模糊的问题。本发明可在地面近地面条件下天空条件受到遮挡干扰的情况下完成定向，有效提高了基于大气偏振光的航向测量精度与鲁棒性。

主权项：1.一种基于天空区域先验和变换域形态模板匹配的偏振定向方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用偏振相机拍摄的0°、45°、90°以及135°图像计算得到偏振暗通道图像、偏振度、偏振度梯度及偏振角梯度，根据偏振暗通道图像计算光强度二值图像、遮挡二值图像，根据偏振度计算偏振度二值图像，根据偏振度梯度和偏振角梯度计算梯度二值图像；其中，光强度IH、偏振度IDOP、遮挡IS以及梯度ΔI的二值图像分别表示为：IH＝1ID＝Imax，IDOP＝11％＜PD＜90％IS＝1ID＝0ΔI＝1ΔPD+ΔPA＞T其中，ID表示偏振暗通道图像矩阵中的各元素，Imax表示传感器能接受的最大光强，PD表示偏振度，ΔPD表示偏振度梯度，ΔPA表示偏振角梯度，T为梯度阈值，1代表指示函数；2根据光强度二值图像、遮挡二值图像设置聚类数；3根据设置的聚类数进行偏振暗通道聚类，得到偏振暗通道聚类图，通过偏振暗通道聚类图获取天空区域图像ΩSC，具体获取方法为：ΩSC＝μsc∩ΔI∩IH∩IS其中，μsc代表天空类，μsc＝IKμs＝0，μh＝0，μm＝0其中，IK代表偏振暗通道聚类图，μs为遮挡类，μh为强度类，μm为模糊类， 其中，μ代表由聚类数ko更新出的所有类别的集合，μk代表第k类，k∈{1，2，…K0}，Nk为第k类中的个体总数；4计算偏振角图像，并对偏振角图像进行特征提取，得到偏振角特征二值图像；5分别以0°，360°]、[-90°，90°]为水平方向和垂直方向构造二维平面，利用空间域变换方法，将偏振角特征二值图像投影到所述二维平面上，得到太阳位置二值特征图；6根据太阳位置二值特征图匹配得到太阳位置与反太阳位置： 添加约束项：ξt＝ξ，s.t.signξ0其中，ξ代表太阳位置，ξ+为水平面上的太阳位置，ξ-为水平面下的太阳位置，为水平面上的太阳高度角，水平面上的太阳方位角，水平面下的太阳高度角，水平面下的太阳方位角，ξt代表真实太阳位置；根据太阳位置与反太阳位置以及太阳位于水平面之上的约束条件，得到真实太阳位置，记为ξths，As；7忽略瑞利散射模型与真实大气模型之间的差异，计算太阳位置偏差，若偏差小于阈值Tm认为检测结果真实可靠；若偏差大于阈值则认为检测结果不可靠；8结合偏振角与天空区域图像计算航向角，所述航向角为： 其中，θnb为俯仰角，φnb为横滚角，通过额外的传感器测量得到， 其中， 其中，x、y、z被定义为： 其中NM为总像素数，eij为量测偏振角，其中{i，j|ΩSCi，j＝＝1}。

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