[发明专利]用于景象匹配制导的机场参考图制备方法

权利要求书

1.一种用于景象匹配制导的机场参考图制备方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据机场面积、自身颜色信息与周围背景差异，在包含机场的可见光遥感卫星图像上进行目标区域粗定位，确定感兴趣区域ROI的大致范围；

S2、根据颜色信息对感兴趣区域ROI采用Kmeans算法进行分类，将分类结果与地物类别一一对应，并进行标识；

S3、基于红外景象条件先验知识，将机场地物全天候温度变化自动映射到灰度级上，并给标识后的图像赋灰度；

S4、根据弹道信息对赋灰度后的图像进行透视变换，得到多尺度多视点的场景图像，依据预设的选取准则，选取机场目标/地标参考图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括步骤：

S5、根据图像分辨率、大小和图像中心点经纬度坐标，计算机场目标/地标参考图的面积、形心经纬度坐标、相对位置信息，生成对应地标文件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2具体包括：

S21、把图像数据分成k个类，计算数据空间上均匀分布的最初类均值，用最短距离公式重复地把像元聚集到最近的类里，使所有样本到各自所属类别中心的距离平方和达到最小，形成k个簇；

S22、重新计算每个簇的均值，用新的均值对像元进行再分类，每次迭代计算，所有像元都被归到与其最临近的一类里；直到每一类的像元数变化少于选择的像元变化阈值或已达到最多的迭代次数；

S23、根据感兴趣区域ROI内的颜色信息，将机场典型地物颜色与Kmeans分类结果一一对应，进行标识，每种类别对应一种或几种地物。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

S31、分析机场典型地物的材质信息、外形信息，对地物材质进行组合分类，建立不同类别模型；

S32、根据气象因素建立目标表面温度模型，其中气象因素包括太阳辐射、环境温度、大气辐射；

S33、将接收到的红外辐射映射到灰度级上，使每类地物都有对应接近红外图像的灰度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4具体包括：

S41、根据多尺度多视点思想，将弹道信息按照由远及近的过程大致分为三个阶段，每个阶段机场目标/地标对应大、中、小三种不同尺度、不同分辨率进行机场参考图制备；

S42、根据每种尺度在当前飞行参数条件下，将机场参考图，制作成尺度大小不同、视点不一致的候选参考图；

S43、依据飞行航向，穷举场景中所有局部子区域，从可靠性、稳定性和唯一性三个方面综合分析，从候选参考图中选择特征明显的感兴趣目标，作为机场目标/地标参考图，特征明显指重复度较低的形状和轮廓、具有一定面积比例。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括在确定感兴趣区域ROI的大致范围后，对感兴趣区域ROI进行图像增强的步骤具体为：计算原始图像的灰度直方图，统计直方图中每个灰度级出现的次数，计算累积直方图各项，取整扩展，确定映射对应关系，依据映射关系计算均衡化直方图。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括对标识后的图像进行去噪，具体为：

对标识后的分类结果进行联通区域分析，计算每个联通区域面积，去掉面积小于一定阈值的联通区域；

对联通区域进行轮廓跟踪，每隔几个点，计算两点连线角度，统计角度出现频率，计算角度直方图中最大值或次大值所对应的角度值占整个直方图的比例，若该比例大于某一设定阈值，则认为该联通区域存在典型直线状边界，保留，否则删除。