[发明专利]基于空间关系约束的适配区景象匹配方法

摘要

本发明涉及一种基于空间关系约束的适配区景象匹配方法，技术特征在于：以无人机定位导航为应用背景，将多区域空间关系约束引入到适配区，提出了一种基于空间关系约束的适配区景象匹配方法。本方法首先将传统的单区域分裂为多区域进行景象匹配，然后采用基于边缘测度的加权Hausdorff景象匹配方法，运用分布式并行景象匹配计算提高景象匹配的实时性，通过对多匹配区空间关系约束的计算以及最优配准点坐标的估计，最后解算出实时图中心在基准图上的精确定位。本发明方案与传统方法相比，不仅增强了景象匹配的鲁棒性，而且符合无人机实时景象匹配复杂性工作环境对景象匹配实时性要求，对于景象匹配工程实际应用具有非常重要的意义。

主权项

基于空间关系约束的适配区景象匹配方法，包括以下步骤：A、实时图预处理与校正：先对实时图进行灰度校正，然后基于INS的位置信息在基准图中截取相应数据，利用INS的姿态信息对实时图进行几何校正，运用无人机平台高度计对实时图进行尺度校正，使得当前实时图在尺度、旋转方面与基准图相近，便于后期的景象匹配；B、将单匹配区分裂成等面积的多区域：多区域空间关系约束分为两个层次：第一层为中心匹配区，第二层是四邻域匹配区，其空间位置分布于矩形的中心与四个顶点，这五个点作为配准点。实际匹配中由于存在配准误差，原本在一条直线上的三个配准点通常不在一条直线上而是构成了三角形，此处称为直线型三角形。由于矩形不如三角形稳定，此处选择了三角形，选择所有的独立空间关系约束，以达到充分利用各个匹配区域的配准信息的目的；C、确定最终配准点：通过确定的空间关系约束，由某一个顶点坐标计算构成已知三角形的其他两个顶点的坐标，计算三角形空间关系约束的各个顶点坐标与其估计坐标在赋范空间的二范数，通过比较选择“空间距离”最近的配准点作为三角形空间关系约束的最终配准点；D、对最优配准点进行估计，并修正配准点坐标，输出精确定位信息：a.针对各区域景象匹配结果，计算三角形空间关系约束的各个顶点坐标与其估计坐标在赋范空间的二范数，通过比较选择“空间距离”最近的配准点作为三角形空间关系约束的最终配准点；b.在基准图上通过缩小搜索范围重匹配并利用历史配准信息对实时图中心坐标进行修正；c.输出当前位置的精确定位坐标。