[发明专利]用于景象匹配制导的机场参考图制备方法

说明书

本发明公开了一种用于景象匹配制导的机场参考图制备方法，主要步骤包括：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。本发明能够自动、准确制备机场目标/地标参考图用于景象匹配制导。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种用于景象匹配制导的机场参考图制备方法。

背景技术

精确制导技术在现代战争中被广泛应用到各种导弹和制导兵器中，景象匹配制导具有高精度、高自主性、与射程无关、打击范围广、可重复选择目标等特点。通过图像匹配算法将导引头获取的实时图像与系统携带的参考图进行实时计算比较，获取目标所在位置，辅助惯导系统进行累计误差修正，最终命中目标。末制导技术的三个关键因素是实时图质量、参考图质量和匹配算法性能。实时图像质量和匹配算法性能在实际应用过程中，一般认为短时间内不会发生变化。因此，提升参考图制备的准确性和智能化水平，进而提升时间性能，对于战机转瞬即逝的战场环境意义重大。

机场作为大型组合目标，是重要的交通枢纽，在国防和国民经济中起着越来越重要的作用。在现代战争中，为遏制敌方的空中力量和补给能力，机场通常成为首要打击的军事目标。制备高精度的机场参考图，放在弹上导引头中，用于末制导匹配识别过程，辅助惯导系统精确命中机场目标。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术，机场参考图制备制动化程度不高，需要人工干预，制备结果不精确，导致制备的参考图用于景象匹配制导过程中，机场目标/地标匹配识别准确率不高，容易造成较高漏警和虚警的问题，提出一种自动、精确制备机场参考图方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

提供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。

接上述技术方案，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。

接上述技术方案，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。