[发明专利]一种光学捷联导引头图像跟踪方法

说明书

本发明公开了一种光学捷联导引头图像跟踪方法，该方法采用运动模糊图像复原和基于局部特征的目标跟踪技术来抑制导弹飞行过程中成像严重模糊退化造成的影响。步骤如下：首先提取目标特征模板，获取多尺度Harris特征点及其局部不变特征区域的SIFT描述子，并选取待跟踪特征点；其次，对后续帧图像进行运动图像模糊复原；再次，基于弹体姿态角通过坐标变换预测波门位置，以减少图像处理数据，提高实时性；最后，在波门内进行SIFT描述子向量的匹配，确定最佳匹配特征点并进行目标模板更新。本发明能够在弹体抖动导致目标成像严重模糊退化时保持对目标的稳定跟踪。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及应用于光学捷联导引头的图像跟踪方法。

背景技术

光学捷联导引头取消了万向支架和伺服系统，将光学成像组件刚性地固定在弹体上，可大幅低降低成本、减小弹的质量、体积和发射过载，并提高系统的可靠性，是未来精确制导技术的重要发展方向之一。但是由于没有了隔离导弹抖动及姿态运动的万向支架，导致外界的扰动、弹体的抖动和姿态运动信息直接耦合到导引头所成图像中，即光学捷联导引头的目标成像复合了导弹载体在方位、俯仰、滚转各方向上的各种运动信息，从而导致导引头成像存在严重的模糊退化问题。同时，在跟踪过程中，成像探测器的观测基准随弹体姿态的变化而实时变化，目标成像的尺寸、灰度和形状以及成像运动形式随弹目相对距离、弹体姿态的变化而变化。上述情况无疑将大大影响光学捷联导引头图像跟踪的能力。因此，针对光学捷联导引头的目标图像退化模糊、成像特征帧间变化大等问题，研制有效的方法校正这种影响，保持对目标的稳定跟踪，是光学捷联导引头必须解决的关键技术之一。

现有技术中提供了一种基于变尺寸模板的光学捷联成像导引头相关跟踪方法，如“捷联成像导引头相关跟踪算法研究”，林喆、姚郁、遆晓光、富小薇，《兵工学报》，第30卷第5期，2009年5月，利用弹体姿态信息和最优化方法进行基于灰度图像相关的目标定位与目标模板更新。

然而，研究发现，现有技术中的光学捷联导引头图像跟踪方法是基于图像灰度的，没有考虑弹体抖动造成的目标成像模糊退化的影响，而光学捷联导引头没有万向支架，在飞行过程中弹体抖动会导致目标成像严重模糊退化，使得基于灰度相关算法的目标定位精度和模板最优化效果降低，甚至丢失目标。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提出一种光学捷联导引头图像跟踪方法。该方法采用运动模糊图像复原和基于局部特征的目标跟踪技术来抑制导弹飞行过程中成像严重模糊退化造成的影响。

本发明的技术方案在于提供一种光学捷联导引头图像跟踪方法，包含：

步骤1，提取目标模板特征：读入图像复原后的图像数据，在第一帧图像中选定待跟踪的目标区域；在目标区域内进行多尺度的Harris特征点检测，并对检测出的特征点计算特征尺度，得到一组对尺寸缩放、旋转和光照变化保持不变的局部特征点；手动选取待跟踪的特征点，对该特征点的局部区域进行16×16点采样，提取出在照明、仿射和模糊等变化程度较大时较稳定的SIFT描述子。

步骤2，运动模糊图像复原，估计运动模糊点扩散函数(PSF)：其中，点扩散函数的估计包含：运动模糊角度估计和运动模糊长度估计；所述的运动模糊角度估计采用基于Radon变换的方法；所述的运动模糊长度估计采用微分自相关方法；根据估计出的运动模糊点扩散函数，采用维纳滤波方法进行图像复原。

步骤3，预测波门位置：根据载体姿态角，通过惯性坐标系、载体坐标系以及成像坐标系之间的坐标转换，得到目标成像因载体姿态变化而在成像坐标系上的变化，来预测波门位置。

步骤4，确定目标位置：读取下一帧图像，在波门区域进行多尺度的Harris特征点检测，并对检测出的特征点计算特征尺度，得到一组对尺寸缩放、旋转和光照变化保持不变的局部特征点，并生成对应的SIFT描述子；通过比较待跟踪特征点的SIFT描述子与波门图像区域每一个特征点SIFT描述子的相似度来确定目标位置，描述子欧氏距离最小的特征点所对应的位置作为目标位置。