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月球软着陆视觉导航与下降序列影像匹配问题研究
作 者: 马钦华
导 师: 陈松政;雷志辉
学 校: 国防科学技术大学
专 业: 软件工程
关键词: 序列影像 Forstner SIFT RANSAC 最小二乘 仿射变换 半实物仿真
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
随着航天技术的发展,深空探测作为一个国家综合国力和科学技术发展水平的重要标志,引起了世界各个航天大国的极大关注。中国已成功发射绕月卫星“嫦娥一号”和“嫦娥二号”,月球无人探测器软着陆是下一步工作中的重点难点问题。与传统着陆导航方式相比,视觉导航具有机动灵活、精确着陆和自主障碍检测规避能力等特点。本文首先分析月球无人软着陆视觉导航方案问题,然后研究了序列影像自适应匹配问题,该技术是月球探测器软着陆视觉导航中三维月貌分析理解和着陆点确定的基础,论文主要工作内容如下:1.介绍课题背景,对三种自主着陆导航方式进行分析比较,论述了视觉导航的特点。2.设计提出了一套月球探测器视觉导航的基本方案,分析了该方案的研究目标,并对视觉导航系统从硬件和软件的角度进行初步设计,对软着陆视觉导航三个阶段的主要工作内容进行了研究讨论。3.在分析对比常用特征点提取算子的内容和特点的基础上,选择Forstner算子提取特征点,通过分析SIFT算法中不同维数特征向量的选择对匹配结果的影响,最后从匹配效果和运算速度综合考虑选择128维特征向量。结合Forstner与SIFT组成一种改进的算法,并利用该算法做序列影像的特征点初匹配,获得较好的匹配效果和运算速度。4.结合随机采样一致性原理(Random Sampling Consenus, RANSAC)和最小二乘匹配求解序列影像仿射关系参数,形成序列影像的结构化匹配关系,实验证明该方法有效排除了初匹配中的误匹配点。然后以此指导影像格网形式的非特征点匹配,利用仿射参数定位待匹配像点的初始位置,通过计算其邻域内像点相关系数获得最佳匹配点。实验证明该方法能快速准确的实现非特征点图像匹配,平均匹配误差在3个像素之内。5.利用实验室六自由度平台和比例沙盘建立半实物仿真模型,对相关算法进行仿真验证。实验证明,本文方法对仿真条件下获得的序列影像在图像匹配速度与准确性方面具有较好效果。
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全文目录
摘要 9-10 ABSTRACT 10-12 第一章 绪论 12-16 1.1 课题背景 12 1.2 月球探测器软着陆方式分析及发展前景 12-14 1.3 课题研究内容 14 1.4 论文结构 14-16 第二章 月球探测器视觉导航方案设计 16-24 2.1 传统着陆导航方案 16-17 2.2 总体方案分析与设计 17-20 2.2.1 总体方案 17-18 2.2.2 基本研究目标 18-19 2.2.3 系统设计 19-20 2.3 软着陆视觉导航的三个阶段 20-22 2.3.1 软着陆视觉导航第一阶段 20-21 2.3.2 软着陆视觉导航第二阶段 21-22 2.3.3 软着陆视觉导航第三阶段 22 2.4 本文具体研究目标 22-23 2.5 本章小结 23-24 第三章 序列影像的特征点提取与匹配 24-39 3.1 常用特征点提取方法比较 24-30 3.1.1 Harris 算子 24-25 3.1.2 Moravec 算子 25-27 3.1.3 Forstner 算子 27-29 3.1.4 三种算子对比分析 29-30 3.2 SIFT 算法特性 30-35 3.2.1 图像的多尺度表示 30-31 3.2.2 SIFT 特征匹配算法 31-33 3.2.3 SIFT 特征向量不同维数的选择对匹配精度的影响 33-35 3.3 序列影像特征点提取匹配的算法改进 35-38 3.3.1 SIFT 算法改进分析 35-36 3.3.2 改进后算法实现 36-37 3.3.3 实验结果及结论 37-38 3.4 本章小结 38-39 第四章 序列影像的结构化匹配与非特征点格网匹配 39-51 4.1 序列影像的结构化匹配算法分析 39-44 4.1.1 仿射变换模型 39-41 4.1.2 RANSAC 算法 41-42 4.1.3 最小二乘匹配方法 42-43 4.1.4 结构化匹配算法实现 43-44 4.2 影像的非特征点格网匹配 44-47 4.2.1 相关法的几种数学形式 44-47 4.2.2 非特征点格网匹配算法实现 47 4.3 实验结果及结论 47-50 4.3.1 结构化匹配算法实验结果 47-49 4.3.2 非特征点匹配算法实验结果 49-50 4.4 本章小结 50-51 第五章 半实物仿真与系统实验分析 51-61 5.1 半实物仿真系统介绍 51-53 5.1.1 比例仿真沙盘 51-52 5.1.2 CCD 摄像机 52 5.1.3 六自由度平台及数控计算机 52-53 5.1.4 显示器及存储设备 53 5.2 实验软件介绍 53 5.3 算法的仿真实验验证 53-60 5.3.1 初匹配仿真实验结果 53-56 5.3.2 结构化匹配仿真实验结果 56-58 5.3.3 非特征点格网匹配仿真实验结果 58-60 5.4 本章小结 60-61 第六章 结论及展望 61-63 6.1 本文工作结论 61-62 6.2 后续工作及展望 62-63 致谢 63-64 参考文献 64-67 作者在学期间取得的学术成果 67
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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