非均勻性映射變換技術在景象匹配相關器研究中的應用.pdf

1、成像制導已成為精確制導武器的主要發(fā)展趨勢，越來越受到重視，它包括紅外成像制導、可見光圖像制導、SAR圖像制導等形式。其關鍵設備是景象匹配相關器，關鍵技術是景象匹配，它利用實時圖像和基準圖像的匹配來實現(xiàn)自主導航、制導。而對于成像制導，大視場、高分辨率、實時處理又是其發(fā)展趨勢，大視場和高分辨率必然導致數(shù)據(jù)處理運算量的急劇增加，加大了實時性的實現(xiàn)難度。 為解決大視場、高分辨率和實時性之間的矛盾，本文將非均勻性映射變換技術運用到景象匹配

2、相關器中，對均勻圖像或景象實施非均勻性變換或采樣，分辨率由注視中心向周邊區(qū)遞減。一方面，可以保證注視中央?yún)^(qū)的高分辨率提?。涣硪环矫?，在周邊區(qū)隨著距中心的距離增大，分辨率急劇下降，數(shù)據(jù)將得到大大壓縮，可以減少運算量，提高實時性。同時，配合有效的注意轉(zhuǎn)移機制，選擇感興趣的特征點作為注視中心，構成參數(shù)自適應非均勻映射變換系統(tǒng)，進一步加快數(shù)據(jù)處理速度。本文非均勻性映射變換以對數(shù)極坐標變換模型為基礎，因為對數(shù)極坐標變換具有平移、旋轉(zhuǎn)和尺度不變性，

3、這給圖像匹配、識別帶來很大方便。 本文所完成的研究工作及取得的研究成果主要有： 1．在非均勻性映射模型變換方面，本文以對數(shù)極坐標變換模型為基礎，確定了一種帶參數(shù)的對數(shù)極坐標變換模型；分析了變換模型的尺度、旋轉(zhuǎn)不變性以及數(shù)據(jù)壓縮特性；提出了模型非均勻性變換的實現(xiàn)方法：正向轉(zhuǎn)換和反向滿化。仿真結果表明：算法實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的有效壓縮，并且將圖像尺度、旋轉(zhuǎn)變化轉(zhuǎn)變成了平移變化。 2．針對景象匹配與識別，提出了基于變換陣的尺度

4、軸投影一維匹配、角度軸投影一維匹配、二維匹配算法和綜合匹配方案，很好地解決了圖像匹配中尺度、旋轉(zhuǎn)變化帶來的困難，得到了較高匹配度，實現(xiàn)了從一維到二維、由粗到精的景象匹配，加快了匹配速度，增加了匹配置信度。 3．為確定非均勻性映射變換中心——注視點，本文提出了一種基于鏈碼技術提取景象圖像特征點作為注視點的算法，用鏈碼對圖像主要輪廓進行描述，在鏈碼中提取顯著特征點，再運用視覺轉(zhuǎn)移機制，優(yōu)先確定各類特征點為注視點。實驗結果表明：該算法