[发明专利]行星表面导航特征成像匹配检测方法

权利要求书

1.行星表面导航特征成像匹配检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：通过图像阈值分割提取行星表面导航特征的阴影区和光亮区；

首先，导航光学相机拍摄得到目标行星表面地形图像；根据陨石坑的形状特征，沿着光照方向，陨石坑会依次出现伪光亮区、阴影区、光亮区和伪阴影区，这是因为陨石坑坑唇对光线的阻隔导致陨石坑的坑唇处出现伪阴影区和伪光亮区，需要在图像处理的过程中将伪阴影区和伪光亮区剔除；

在导航相机图像中对行星表面陨石坑进行图像处理，从而对图像的暗亮区域进行分割；考虑到大部分阴影区通常呈现椭圆形状的特点，利用椭圆检测剔除掉伪阴影区，即剔除掉非椭圆形状阴影区，提取出的导航特征的阴影区和光亮区的二值图像分别标记为B_S(u,v)和B_I(u,v)，其中，行星表面图像中提取到的阴影区域和光亮区域数量分别记为n_S和n_I；

步骤2：根据阴影区形状特点，设置搜索窗口大小；

由于步骤1提取到的阴影区呈椭圆状，光亮区为非椭圆状，根据区域形状的成像特点，以阴影区中心作为搜索窗口的中心，根据阴影区面积大小设计搜索窗口大小，在搜索窗口内搜索潜在的光亮区；其中，区域中心的计算公式如下：

第p(p＝1,2,3,...,n_S)个阴影区的区域中心为C_Sp＝(u_Sp,v_Sp)，第q(q＝1,2,3,...,n_I)个光亮区的区域中心为C_Iq＝(u_Iq,v_Iq)；对于任意区域，区域中心的坐标值C_center＝(u_center,v_center)由下式计算：

式中，t为阴影区或光亮区域内包含的像素点数量，pixel(u,v)表示在像平面(x,y)位置像素点的坐标，表示取整符号；

则搜索窗口是以阴影区中心C_Sp为圆心，以R_p为半径的圆形区域，在此区域内搜索阴影区的潜在光亮区；第p个阴影区的搜索半径R_p的计算公式如下：

其中，λ是自定义的搜索参数；t_Sp是第p个阴影区内包含的像素点数量；

步骤3：基于配对距离最小和光照方向一致性，构造导航特征暗亮区域成像匹配指标；

由导航特征的成像特点：导航图像在太阳平行光线的照射下成像，出现光亮区和阴影区得知，每个导航特征中阴影区对光亮区的指向应与光照方向一致，即正确匹配的导航特征应满足光照方向一致性；另外，正确匹配的光亮区和阴影区的距离应是搜索窗口中最短的；基于以上两个特点，对导航特征进行特征化和数学化，通过阴影区域和光亮区域中心连线矢量来描述匹配特征，第p个阴影区和第q个光亮区的区域中心坐标分别是C_Sp(u_Sp,v_Sp)和C_Iq(u_Iq,v_Iq)，则二者的连线矢量为

第p个阴影区和第q个光亮区中心的连线矢量同时包含长度信息d_pq和方向信息表达式为：

构造决策矩阵W,其中W中的元素w_pq∈{0,1}，w_pq＝1表示第p个阴影区和第q个光亮区选择匹配，否则表示不选择匹配；

考虑到所有导航特征成像匹配正确的光亮区和阴影区中心连线应满足距离最小且光照方向一致的约束，将导航特征的阴影区和光亮区的配对问题转化为求取匹配指标最小的问题；若有l对阴影区与光亮区配对，则构造导航特征成像匹配指标J：

s.t.d＝{d_pqw_pq|d_pq＜R_p,w_pq≠0} (8)

rank(W)＝l (12)

其中，α为权重系数，用来衡量距离和光照方向斜率方差的重要程度，var表示方差，rank表示矩阵的秩，约束(10)-(12)意为l个配对的阴影区与光亮区一一对应，保证求解过程不会出现重复的情况；

步骤4：行星表面导航特征阴影区和光亮区配对搜索；

根据步骤2设置的搜索窗口，在每个阴影区的搜索窗口内，搜索与之配对的光亮区，由步骤3，计算并记录每种组合情况下的匹配指标J，取得最小指标J的一组阴影区与光亮区的配对组合就是所求解，即将导航特征的阴影区和光亮区的配对问题转化为求取匹配指标最小的问题；设所求配对问题的最优解为L，K_L为最优解L对应的阴影区与光亮区的方向矢量集合，利用K_L解算太阳光照方向为：

步骤5：基于步骤4中的最优解L以及求解的光照方向对最优解对应的阴影区和光亮区组合的外边缘进行椭圆拟合，实现导航特征的检测。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于：步骤1的具体实现方法为：

基于阈值分割和形态学处理算法，对行星表面陨石坑进行图像处理，通过最大类间方差法Ostu将陨石坑图像初步分割为阴影区域图像和光亮区域图像，之后基于二维最大熵阈值分割法对图像进行暗亮区域分割；二维最大熵阈值分割法是在背景区域和目标区域内用二维最大熵来确定最佳阈值，使得背景和目标的灰度分布熵值最大；二维最大熵原理图像阀值分割过程如下：

为了得到背景区域和目标区域最大化熵值，通过选取最佳阈值向量(s*,t*)，使熵值最大即可，如下式所示：

利用最佳阈值向量(s*,t*)来分割导航特征阴影区域和光亮区域。