[发明专利]一种深空球形目标被动测距方法

摘要

本发明公开了一种深空球形目标被动测距方法，对原始的目标图像进行分割形成二值化的图像；通过游程对分割得到的目标和其它干扰物编码，并剔除干扰物；生成二值化目标图像；计算目标边缘信息，包括坐标和梯度方向；识别阳照区；根据边缘和阳照区信息迭代拟合圆方程；通过实验室已经标定光学观测相机的内方位元素和目标实际尺寸反演观测平台与目标的距离。该方法具备非常强的鲁棒性，对目标内部的孔洞纹理不敏感；对因为光照原因造成目标图像分割碎片化不敏感；对不规则的干扰物不敏感；对因光照导致目标成像背阳面轮廓形变不敏感，且能自动识别阳照面；具备非常高的目标拟合精度，适合快速高精度距离测量。

主权项

1.一种深空球形目标被动测距方法，其特征在于：该方法步骤如下：步骤1、光学观测相机的光学系统参数标定，包括主点位置和主距；步骤2、对目标进行成像，并进行图像分割和边缘提取；步骤3、初始化目标轮廓点集合为目标二值化提取的所有边缘点Ω₀＝Ω_all，阳照区为平面全集设置拟合圆方程的点集Ω＝Ω₀∩Ω_s，迭代次数k＝0；步骤4、将拟合圆方程的点集Ω带入拟合的圆方程：其中，N＝#{(x_i,y_i)∈Ω}为点集Ω的元素数目，(x_i,y_i)分别表示第i个轮廓坐标点的行坐标和列坐标，a,b,c为轮廓拟合圆方程的参数，通过线性拟合算法求解圆参数：其中，a^*,b^*,c^*为轮廓拟合圆方程的最佳参数；分别对圆参数变量a,b,c求导数，并令其为零，化简写为矩阵形式：其中，Σ表示对属于点集Ω的元素进行求和；对矩阵求逆，得到轮廓拟合圆方程的最佳参数a^*,b^*,c^*：最后，得到拟合圆的圆心半径为步骤5、如果k>1,关闭阳照区识别步骤，不再更新阳照区参数，转入步骤4；否则按照拟合圆圆心以极坐标形式将探测器平面平均划分为9个区域，即9×40°，取其中连续的2/3范围覆盖分割得到的目标面积最大的区域作为阳照区，标记为Ω_s，其它为背照区，更新拟合圆方程的边缘点坐标集合Ω＝Ω₀∩Ω_s；步骤6、计算边缘点坐标(x_i,y_i),1≤i≤N，相对于拟合圆圆心(x₀,y₀)的单位指向：步骤7、假设初始分割以后的二值化图像I_b，背景用数字‘0’进行了标记，阈值以上的部分采用‘1’进行的标记，这包括真实的目标和干扰物，求取二值化图像I_b在边缘点上的梯度单位方向：其中，I_b(x_i+1,y_i)，I_b(x_i,y_i+1)，I_b(x_i,y_i)分别为二值化图像I_b在坐标点(x_i+1,y_i)，(x_i,y_i+1)，(x_i,y_i)上的数值；步骤8、判断提取的边缘点为目标真实轮廓的边缘点，需满足以下两个条件：(a)目标轮廓边缘点分布须在最佳拟合圆圆周附近：|d_i‑r_t|<T_r                  (6)其中，T_r为拟合过程野值点一判决阈值，r_t表示当前拟合圆半径，边缘点(x_i,y_i)到拟合圆圆心(x₀,y₀)的欧式距离：(b)二值化图像I_b在边缘点上的梯度单位方向与边缘点坐标相对于最佳拟合圆圆的单位指向应该接近于180°，或者内积接近于‑1，其中，T_d为拟合过程野值点另一判决阈值，为边缘点(x_i,y_i)上的梯度单位方向，为(x_i,y_i)相对于拟合圆圆心(x₀,y₀)的单位指向；如果第i个边缘点(x_i,y_i)，不满足(6)和(7)，视其为野值点，即(x_i,y_i)∈Ω_n，其中野值点集合为Ω_n，如果转入步骤9；否则，更新拟合圆方程的点集Ω＝(Ω\Ω_n)∩Ω_s，迭代次数k＝k+1，转入步骤4；步骤9、输出拟合圆的半径r_t，通过实验室已经标定的相机内方位元素——焦距f和目标实际半径r₀反演观测平台与目标的距离L＝f*r₀/r_t。