單目飛行目標(biāo)位姿測(cè)量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目標(biāo)位姿測(cè)量不但能為目標(biāo)的判斷與識(shí)別提供理論依據(jù)，同時(shí)也能為目標(biāo)測(cè)試提供有效的測(cè)量手段，如何精準(zhǔn)有效的進(jìn)行目標(biāo)位姿測(cè)量一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域和攝影測(cè)量學(xué)領(lǐng)域的研究難題。目標(biāo)位姿測(cè)量方法，按照攝影設(shè)備的數(shù)目能劃分為兩類：多目位姿測(cè)量和單目位姿測(cè)量；依據(jù)算法的不同也能分為兩類：基于學(xué)習(xí)的位姿測(cè)量和基于模型的位姿測(cè)量。在使用多臺(tái)攝影設(shè)備對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn)時(shí)，然而由于拍攝條件的限制，經(jīng)常只有一臺(tái)設(shè)備能跟蹤到目標(biāo)，而其他設(shè)備丟失目標(biāo)，本文針對(duì)這種情

2、況，對(duì)基于模型的單目飛行目標(biāo)位姿參數(shù)測(cè)量問題進(jìn)行更深入的研究。利用計(jì)算成像特征點(diǎn)和人工控制點(diǎn)的空間對(duì)應(yīng)關(guān)系，是現(xiàn)今目標(biāo)位姿測(cè)量的主流思想。但在實(shí)測(cè)過程中，由于實(shí)拍圖片質(zhì)量不高，很難建立準(zhǔn)確的輪廓點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系，不能通用的解決位姿參數(shù)的測(cè)量問題。因此本文采用一種基于模型特征匹配的單目飛行目標(biāo)位姿求解策略。即首先利用三維建模工具導(dǎo)入飛行目標(biāo)模型并使用OpenGL仿真飛行目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；對(duì)仿真圖像和真實(shí)圖像，分別利用圖像分割算法將目標(biāo)與背景分離，

3、進(jìn)而提取輪廓特征用來進(jìn)行位姿匹配，結(jié)合GPFI算法對(duì)真實(shí)目標(biāo)輪廓與仿真目標(biāo)輪廓點(diǎn)集關(guān)系進(jìn)行求解，能夠避免位姿參數(shù)對(duì)應(yīng)性問題的直接求解。
　　本文引入位姿測(cè)量中坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化關(guān)系進(jìn)而分析出位姿求解問題的本質(zhì)，并從OpenGL成像原理等方面證明了利用OpenGL仿真飛行目標(biāo)求解的有效性，最后闡述了現(xiàn)階段方法與本方法的不同。通過分析常規(guī)邊緣檢測(cè)算子的缺點(diǎn)，本文提出首先利用光流結(jié)合Grab Cut的圖像分割方法分割目標(biāo)圖像，然后使用常規(guī)算子粗

4、定位輪廓點(diǎn)位置，最后依據(jù)輪廓點(diǎn)法線方向的灰度序列滿足的灰度概率標(biāo)準(zhǔn)差規(guī)則，采用基于高斯擬合的亞像素輪廓提取方法分別精確定位實(shí)際影像與仿真影像的輪廓線位置，保證了下一步位姿求解過程輪廓關(guān)系的準(zhǔn)確性。在精確定位圖像中目標(biāo)輪廓的基礎(chǔ)上，描述了GPFI方法中應(yīng)用到的測(cè)量間接平差原理以及誤差方程，并基于上述理論聯(lián)立真實(shí)影像輪廓與仿真影像輪廓的關(guān)系方程組，利用改進(jìn)的目標(biāo)函數(shù)作為判斷條件輔助GPFI方法對(duì)兩輪廓線進(jìn)行匹配迭代，將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)化，