[发明专利]基于图像补全的空间目标异源图像匹配方法

说明书

基于图像补全的空间目标异源图像匹配方法，属于ISAR图像和光学图像处理技术领域。为了解决目前针对ISAR像素点缺失情况下的匹配图像方法存在匹配精度低的问题。本发明首先基于三维空间目标模型与距离多普勒算法仿真获得目标自旋情况下的ISAR图像序列；并利用投影的方法获得与ISAR图像同姿态的空间目标的光学样本；然后基于图像序列和最优权重的HaLRTC方法对空间目标对应的ISAR图像的缺失像素进行补全；最后基于金字塔重采样和优化迭代的方法对空间目标ISAR图像和光学图像进行匹配。本发明主要用于ISAR图像和光学图像的匹配。

技术领域

本发明涉及一种空间目标异源图像匹配方法，属于ISAR图像和光学图像处理技术领域。

背景技术

异源视觉图像的匹配技术是广泛应用于飞机、遥感卫星、导弹等视觉导航、模式识别、制导和地形测量中的关键技术，这些系统采用的常是具有不同成像机理的传感器。所谓异源图像匹配，就是对来自不同成像传感器的图像进行匹配的技术。这些图像是由不同成像传感器在不同光照环境等条件和不同成像机理下形成的同一景象或物体、目标的图像，主要包括可见光图像、红外图像和雷达图像(ISAR图像)等图像类型。由于不同类型传感器本身结构、成像原理等方面的不同，导致异源图像上对应区域的灰度、对比度都存在较大的差异。因此，异源图像匹配是一项非常有难度的工作。

对于空间目标的ISAR图像来说，由于受到空间电磁干扰的影响，ISAR回波数据常常面临缺失的问题，这也导致呈现出的ISAR图像有像素点缺失，所以在进行异源图像匹配之前首先要进行图像像素点的补全。现阶段国内外很多文献介绍的都是直接对异源图像进行匹配的算法，由于ISAR像素点缺失，甚至该缺失点可能存在于关键匹配位置上，比如对于卫星图像可能存在于太阳翼上，这就导致在匹配图像时，匹配精度不高，这也是本发明所要解决的技术问题。

发明内容

本发明是为了解决目前针对ISAR像素点缺失情况下的匹配图像方法存在匹配精度低的问题。

基于图像补全的空间目标异源图像匹配方法，包括以下步骤：

步骤1、基于三维空间目标模型与距离多普勒算法仿真获得目标自旋情况下的ISAR图像序列；并利用投影的方法获得与ISAR图像同姿态的空间目标的光学样本；

步骤2、基于图像序列和最优权重的HaLRTC方法对空间目标对应的ISAR图像的缺失像素进行补全；

步骤3、基于金字塔重采样和优化迭代的方法对空间目标ISAR图像和光学图像进行匹配。

进一步地，步骤2所述基于图像序列和最优权重的HaLRTC方法对空间目标ISAR图像的缺失像素进行补全的过程包括以下步骤：

2.1、构建包含空间目标的ISAR图像序列，将包含空间目标的ISAR图像作为张量X并将张量分成三个输入通道张量X_i,i＝1,2,3，X_i大小是n×n×N；

2.2、利用缺失模型构建ISAR图像缺失像素序列，对于每个输入通道张量都有一个缺失模型S_i,i＝1,2,3，经缺失模型的处理后ISAR图像缺失像素序列表示为张量大小是n×n×N；

2.3、利用基于优化权重的HaLRTC方法进行图像补全：

2.3.1、针对K个ISAR图像序列，构建ISAR图像缺失像素序列

2.3.2、计算损失函数并更新权重：

其中，k表示迭代到第k轮，是第k+1轮时第j个图像序列的第i通道对应的权重，表示损失函数；lr为更新率；