[发明专利]一种基于视觉的立方星对接重构方法

权利要求书

1.一种基于视觉的立方星对接重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对目标立方星进行图像采集，得到合作目标的初始图像；

步骤2：对得到的初始图像通过灰度化和高斯滤波进行预处理；

步骤3：对预处理后的图像通过分数阶达尔文粒子群算法搜索最优阈值，对灰度图像进行阈值分割，得到目标区域；

步骤4：通过重心法提取分割得到的目标区域特征点，根据特征点坐标使用EPnP算法对目标立方星和追踪立方星的相对位置和姿态进行解算，并根据解算结果完成对接。

2.根据权利要求1所述的基于视觉的立方星对接重构方法，其特征在于：所述分数阶达尔文粒子群算法为：

步骤1：将灰度图像中个像素点灰度值作为粒子，并设置分数阶达尔文粒子群算法的相关参数；

步骤2：将类间方差公式作为适应度函数计算各子群中粒子的适应度值；

步骤3：根据粒子的速度和位置公式更新所选灰度值，返回步骤2计算该灰度值下的适应度值，并通过迭代比较过程得到最大类间方差，最大类间方差对应粒子的位置即为最优阈值。

3.根据权利要求1所述的基于视觉的立方星对接重构方法，其特征在于：所述灰度化通过单通道提取的方法完成。

4.根据权利要求2所述的基于视觉的立方星对接重构方法，其特征在于：所述设置分数阶达尔文粒子群算法的相关参数包括：

设置初始粒子群数S，最小粒子群数S_min，最大粒子群数S_max，每个子群中的粒子数N，最小粒子数N_min和最大粒子数N_max。

5.根据权利要求2所述的基于视觉的立方星对接重构方法，其特征在于：所述类间方差公式为：

σ(t)²＝ω₁(t)ω₂(t)(u₁(t)-u₂(t))²

其中，t为像素点的灰度值；C₀为灰度值在0～t之间的像素；C₁为灰度值在t+1～L-1之间的像素，L为图像灰度级数；ω₁(t)为C₀中所包含的像素数；ω₂(t)为C1中所包含的像素数；u₁(t)为C₀中所有像素数的平均灰度值，u₂(t)为C₁中所有像素数的平均灰度值；σ(t)²为类间方差。