CN102944226B - 基于明暗区域配对的陨石坑检测方法 - Google Patents

Abstract

基于明暗区域配对的陨石坑检测方法。它涉及图像处理技术领域，本发明要解决现有行星着陆段基于路标导航任务中的陨石坑提取方法存在的误提取率高、不易检出形状不规则的陨石坑等问题。步骤如下：基于最大稳定极值区域方法对行星着陆过程中光学相机获得的图像进行初步检测，提取图像中的阴影区域和明亮区域；删除过大和过小的区域；以检测出的陨石坑的阴影区域的矩心为中心，在半径为R的圆内搜索明亮区域，且该明亮区域与阴影区域灰度平均值的差异需大于给定阈值；计算由阴影区域矩心指向明亮区域矩心的矢量；计算该矢量与太阳光线矢量在相机像平面的投影矢量的夹角，若此夹角小于给定阈值，则该阴影区域与明亮区域构成一个陨石坑。

Description

基于明暗区域配对的陨石坑检测方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于明暗区域配对的陨石坑检测方法。

背景技术

陨石坑是小天体撞击行星表面而形成的环形凹坑，具有独特的地质形态。在行星着陆任务中，可将陨石坑作为导航路标，以提高导航系统的精度。在导航路标应用之前，必须将陨石坑从行星着陆器光学相机所拍摄的图像中检测并提取出来。陨石坑的检测是后续的匹配、导航等操作的基础，检测结果直接影响了导航系统的性能。

在行星任务中，陨石坑的提取可用于行星着陆段的自主导航。若以行星着陆段自主导航任务为目的，不要求从图像中提取出全部的陨石坑，但要求陨石坑提取算法实时性较高，定位准确。近年来，学者们针对行星着陆这一任务目的对陨石坑检测算法进行了研究，基于边缘信息的陨石坑提取、基于模板匹配的陨石坑提取和基于区域信息的陨石坑检测是具有代表性的陨石坑提取算法。

基于边缘梯度信息和模板匹配的陨石坑检测算法均是以陨石坑具有明显椭圆外廓为假设，但行星表面上也存在着许多并不具有椭圆外廓的陨石坑，以火星表面为例，陨石坑在大风、沙尘暴等长期影响下其唇部被逐渐风蚀，导致边缘不断退化进而失去明显的几何外廓；另外受地表结构变动影响，陨石坑的形态也会出现一定的改变，导致边缘缺失等现象，而这两类算法难以检测此类退化陨石坑。基于区域信息的检测算法利用了陨石坑在光照下形成的特定区域，绕开了椭圆外廓的假设，能够检测出形状不规则的陨石坑。

最大稳定极值区域方法(MSER)是近年新兴的区域特征提取算法，MSER提取的是图像中的区域。在陨石坑提取中，我们期望提取出陨石坑内因光照所形成的明亮与阴影区域信息，并且要求提取算法具有一定的尺度及仿射不变性来应对行星着陆任务中的着陆器位姿变化，而MSER算法恰恰符合我们对陨石坑区域检测的期望，同时MSER算法简单，实时性高，也令其在行星着陆任务中具有潜在应用价值。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有行星着陆段基于路标导航任务中的陨石坑提取方法存在的误提取率高、不易检出形状不规则的陨石坑等问题，而提出了基于明暗区域配对的陨石坑检测方法。

本发明的基于明暗区域配对的陨石坑检测方法，步骤如下：

步骤一：采用最大稳定极值区域方法对行星着陆器着陆过程中光学相机拍摄的图像进行初步检测，提取图像中的阴影区域和明亮区域；

步骤二：删除步骤一提取的阴影区域和明亮区域中K和M的区域，得到受光照所形成的n个阴影区域D₁、D₂…D_n和m个明亮区域L₁、L₂…L_m，其中，n、m为自然数；

步骤三：计算步骤二中n个阴影区域中的第k个阴影区域D_k的矩心以为中心，在半径为R的圆内搜索明亮区域，搜索到p个明亮区域，0≤p≤m；其中，D_k表示第k个阴影区域，下标k取值为1、2…n；

步骤四：在步骤三搜索到的p个明亮区域中，若有j个明亮区域L₁…L_j满足average(L₁)-average(D_k)>σ₁,…,average(L_j)-average(D_k)>σ₁，则将明亮区域L₁…L_j作为阴影区域D_k的待配对区域；其中，L₁…L_j表示j个明亮区域，0≤j≤p，average(L_j)和average(D_k)分别表示明亮区域L_j和阴影区域D_k的图像亮度的平均值，σ₁为阈值；

步骤五：计算步骤四得到的j个明亮区域L₁…L_j的矩心生成由阴影区域D_k的矩心指向明亮区域矩心的矢量 ${\stackrel{\→}{C}}_1=C_{L1}-C_{D_k},\·\·\·,{\stackrel{\→}{C}}_j=C_{\mathrm{Lj}}-C_{D_k};$

步骤六：根据星历确定太阳光线矢量，根据探测器自身姿态计算太阳光线矢量在相机像平面的投影矢量

步骤七：分别计算矢量与矢量的夹角θ₁…θ_j，计算矢量的大小若θ_j小于给定阈值σ₂且最小，则L_j与D_k构成一个陨石坑；

其中，步骤二中所述的K区域为步骤一图像中提取的小于20个像素的阴影区域和明亮区域，M区域为步骤一图像中提取的面积大于整个图像面积75%的阴影区域和明亮区域。

本发明包含以下有益效果：

本发明可用于提高陨石坑提取的正确率，特别适用于形状不规则的陨石坑。本发明与现有技术相比的优点在于：基于最大稳定极值区域方法提取陨石坑受光照所形成的阴暗区域与明亮区域，将明暗区域进行配对，生成阴影区域矩心指向明亮区域矩心的矢量，并通过该矢量与太阳光线的夹角及该矢量的大小判断明暗配对区域是否属于同一陨石坑。该方法简单易实现，实时性高，能够检测出形状不规则的陨石坑，同时具有一定的尺度及仿射不变性，尤其适用于行星着陆任务中。

本发明的原理是：基于最大稳定极值区域方法提取陨石坑受光照所形成的阴暗区域与明亮区域，将明暗区域进行配对并生成指向矢量，并通过该矢量与太阳光线的夹角及该矢量的大小判断明暗配对区域是否属于同一陨石坑。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为基于明暗区域配对的陨石坑检测方法的检测结果图。

具体实施方式

结合图1说明本实施方式。

具体实施方式一：本实施方式的基于明暗区域配对的陨石坑检测方法，步骤如下：

步骤一：采用最大稳定极值区域方法对行星着陆器着陆过程中光学相机拍摄的图像进行初步检测，提取图像中的阴影区域和明亮区域；

步骤二：删除步骤一提取的阴影区域和明亮区域中K和M的区域，得到受光照所形成的n个阴影区域D₁、D₂…D_n和m个明亮区域L₁、L₂…L_m，其中，n、m为自然数；

步骤三：计算步骤二中n个阴影区域中的第k个阴影区域D_k的矩心以为中心，在半径为R的圆内搜索明亮区域，搜索到p个明亮区域，0≤p≤m；其中，D_k表示第k个阴影区域，下标k取值为1、2…n；

步骤四：在步骤三搜索到的p个明亮区域中，若有j个明亮区域L₁…L_j满足average(L₁)-average(D_k)>σ₁,…,average(L_j)-average(D_k)>σ₁，则将明亮区域L₁…L_j作为阴影区域D_k的待配对区域；其中，L₁…L_j表示j个明亮区域，0≤j≤p，average(L_j)和average(D_k)分别表示明亮区域L_j和阴影区域D_k的图像亮度的平均值，σ₁为阈值；

步骤五：计算步骤四得到的j个明亮区域L₁…L_j的矩心生成由阴影区域D_k的矩心指向明亮区域矩心的矢量 ${\stackrel{\→}{C}}_1=C_{L1}-C_{D_k},\·\·\·,{\stackrel{\→}{C}}_j=C_{\mathrm{Lj}}-C_{D_k};$

步骤六：根据星历确定太阳光线矢量，根据探测器自身姿态计算太阳光线矢量在相机像平面的投影矢量

步骤七：分别计算矢量与矢量的夹角θ₁…θ_j，计算矢量的大小若θ_j小于给定阈值σ₂且最小，则L_j与D_k构成一个陨石坑；

其中，步骤二中所述的K区域为步骤一图像中提取的小于20个像素的阴影区域和明亮区域，M区域为步骤一图像中提取的面积大于整个图像面积75%的阴影区域和明亮区域。

本实施方式的阈值σ₁和σ₂根据实际情况由以往经验设定。

本实施方式步骤一中所述的最大稳定极值区域方法（MSER），提取图像中的阴影区域和明亮区域具体操作步骤如下：

1）给定行星着陆器下降过程中拍摄的图像I(x)， 为N×N的像坐标，设图像阈值集S(x)为灰度值小于I(x)的集合：

2）建立连续的像素路径X：(x₁,x₂,…,x_n)，对于灰度图像来说，n＝0~255；路径内像素间邻域关系按4-邻域建立，S(x)对应的为当前阈值下分割出的区域；在S(x)中寻找闭合的像素路径R(x_i,….x_k)1≤i<k≤n，当S内其他包含R的闭合路径R^~与R均相同，即区域停止扩大时，将R定义为S的极值域；将S(x)遍历图像I(x)便得到了单幅图像的极值域，记为R(I)；

3）建立极值域中的稳定区域：

在极值域R(I)中寻找灰度最大值作为阈值集：

I(R)=max(I(x))_x∈R，

定义R_+Δ与R_-Δ分别为极值域R的扩大极小域与缩小极大域，(Δ>0)：

$R_{+\mathrm{\&Delta;}}=\arg \min \left\{\right|Q|:Q\&Element;R\left(I\right),Q\&Superset;R,I\left(Q\right)\&GreaterEqual;I\left(R\right)+\mathrm{\&Delta;}\}$

$R_{-\mathrm{\&Delta;}}=\arg \max \left\{\right|Q|:Q\&Element;R\left(I\right),Q\&Superset;R,I\left(Q\right)\&GreaterEqual;I\left(R\right)-\mathrm{\&Delta;}\}$

其中argmin，argmax分别为求取泛函极小值与极大值函数；为了求取最大稳定极值区域，还需求出面积变化率：

$\mathrm{\&delta;}(R,\mathrm{\&Delta;})=\frac{\left|R_{+\mathrm{\&Delta;}}\right|-\left|R_{-\mathrm{\&Delta;}}\right|}{\left|R\right|},$

当面积变化率δ(R，Δ)为最小时，对应的区域R就是最大稳定极值区域（MSER）；

4）在单幅图像中通常存在多处MSER区域，在提取出MSER区域后，对互相有重叠的MSER区域进行像素点的逐点合并；

5）对合并后的MSER区域，若区域内像素灰度平均值低于整幅图像灰度平均值与标准差之差，则将此MSER区域标记为阴影区域，即完成对阴影区域的提取；若区域内像素灰度平均值高于整幅图像灰度平均值，则将此MSER区域标记为明亮区域。

本实施方式可用于提高陨石坑提取的正确率，特别适用于形状不规则的陨石坑。本实施方式与现有技术相比的优点在于：基于最大稳定极值区域方法提取陨石坑受光照所形成的阴暗区域与明亮区域，将明暗区域进行配对，生成阴影区域矩心指向明亮区域矩心的矢量，并通过该矢量与太阳光线的夹角及该矢量的大小判断明暗配对区域是否属于同一陨石坑。该方法简单易实现，实时性高，能够检测出形状不规则的陨石坑，同时具有一定的尺度及仿射不变性，尤其适用于行星着陆任务中。

本实施方式的原理是：基于最大稳定极值区域方法提取陨石坑受光照所形成的阴暗区域与明亮区域，将明暗区域进行配对并生成指向矢量，并通过该矢量与太阳光线的夹角及该矢量的大小判断明暗配对区域是否属于同一陨石坑。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：步骤三中所述的

$R=2.13\sqrt{\left|D\right|},$

其中，|D|表示阴影区域D内所含像素点的总和。其它步骤和参数与具体是实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：步骤七中所述的

${\mathrm{\&theta;}}_1={\arccos }^{-1}\left(\frac{{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_1\&CenterDot;\stackrel{\&RightArrow;}{S}}{\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_1\right|\&CenterDot;\left|\stackrel{\&RightArrow;}{S}\right|}\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,{\mathrm{\&theta;}}_j={\arccos }^{-1}\left(\frac{{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_j\&CenterDot;\stackrel{\&RightArrow;}{S}}{\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_j\right|\&CenterDot;\left|\stackrel{\&RightArrow;}{S}\right|}\right).$

其它步骤和参数与具体实施方式一或二相同。

通过以下试验验证本发明的有益效果：

基于明暗区域配对的陨石坑检测方法，步骤如下：

步骤一：采用最大稳定极值区域方法（MSER）对行星着陆器着陆过程中光学相机拍摄的图像进行初步检测，提取图像中的阴影区域和明亮区域；

步骤二：删除步骤一提取的阴影区域和明亮区域中K和M的区域，得到受光照所形成的n个阴影区域D₁、D₂…D_n和m个明亮区域L₁、L₂…L_m，其中，n、m为自然数；

步骤三：计算步骤二中n个阴影区域中的第k个阴影区域D_k的矩心以为中心，在半径为R的圆内搜索明亮区域，搜索到p个明亮区域，0≤p≤m；其中，D_k表示第k个阴影区域，下标k取值为1、2…n；

步骤四：在步骤三搜索到的p个明亮区域中，若有j个明亮区域L₁…L_j满足average(L₁)-average(D_k)>σ₁,…,average(L_j)-average(D_k)>σ₁，则将明亮区域L₁…L_j作为阴影区域D_k的待配对区域；其中，L₁…L_j表示j个明亮区域，0≤j≤p，average(L_j)和average(D_k)分别表示明亮区域L_j和阴影区域D_k的图像亮度的平均值，σ₁为阈值；

步骤五：计算步骤四得到的j个明亮区域L₁…L_j的矩心生成由阴影区域D_k的矩心指向明亮区域矩心的矢量 ${\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_1=C_{L1}-C_{D_k},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_j=C_{\mathrm{Lj}}-C_{D_k};$

步骤六：根据星历确定太阳光线矢量，根据探测器自身姿态计算太阳光线矢量在相机像平面的投影矢量

步骤七：分别计算矢量与矢量的夹角θ₁…θ_j，计算矢量的大小若θ_j小于给定阈值σ₂且最小，则L_j与D_k构成一个陨石坑；

其中，步骤二中所述的K区域为步骤一图像中提取的小于20个像素的阴影区域和明亮区域，M区域为步骤一图像中提取的面积大于整个图像面积75%的阴影区域和明亮区域；

步骤三中所述的其中，|D表示阴影区域D内所含像素点的总和；

步骤七中所述的

${\mathrm{\&theta;}}_1={\arccos }^{-1}\left(\frac{{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_1\&CenterDot;\stackrel{\&RightArrow;}{S}}{\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_1\right|\&CenterDot;\left|\stackrel{\&RightArrow;}{S}\right|}\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,{\mathrm{\&theta;}}_j={\arccos }^{-1}\left(\frac{{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_j\&CenterDot;\stackrel{\&RightArrow;}{S}}{\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_j\right|\&CenterDot;\left|\stackrel{\&RightArrow;}{S}\right|}\right).$

本试验的阈值σ₁和σ₂根据实际情况由以往经验设定。

本试验的检测结果见图2所示，图2的图像为美国MOC火星观测卫星于2005年10月所拍摄，使用基于明暗区域配对的陨石坑检测方法对该幅图像中的陨石坑进行检测，图中带箭头的线段表示由阴影区域矩心指向明亮区域矩心的矢量。实线方框中阴影区域矩心指向明亮区域矩心的矢量与太阳光线方向的夹角小于给定阈值σ₂（此处σ₂取为30度），表示该阴影区域与明亮区域构成一个陨石坑，图中共检测出4个陨石坑。虚线方框中阴影区域矩心指向明亮区域矩心的矢量与太阳光线方向的夹角不满足小于给定阈值σ₂，表示该阴影区域与明亮区域不构成陨石坑。由图2可以看出，基于明暗区域配对的陨石坑检测方法正确地检测出了4个陨石坑，没有误检测出现。

Claims (3)

1.基于明暗区域配对的陨石坑检测方法，其特征在于它的步骤如下：

步骤一：采用最大稳定极值区域方法对行星着陆器着陆过程中光学相机拍摄的图像进行初步检测，提取图像中的阴影区域和明亮区域；

步骤二：删除步骤一提取的阴影区域和明亮区域中K和M的区域，得到受光照所形成的n个阴影区域D₁、D₂…D_n和m个明亮区域L₁、L₂…L_m，其中，n、m为自然数；

步骤三：计算步骤二中n个阴影区域中的第k个阴影区域D_k的矩心以为中心，在半径为R的圆内搜索明亮区域，搜索到p个明亮区域，0≤p≤m；其中，D_k表示第k个阴影区域，下标k取值为1、2…n；

步骤四：在步骤三搜索到的p个明亮区域中，若有j个明亮区域L₁…L_j满足average(L₁)-average(D_k)>σ₁,…,average(L_j)-average(D_k)>σ₁，则将明亮区域L₁…L_j作为阴影区域D_k的待配对区域；其中，L₁…L_j表示j个明亮区域，0≤j≤p，average(L_j)和average(D_k)分别表示明亮区域L_j和阴影区域D_k的图像亮度的平均值，σ₁为阈值；

步骤五：计算步骤四得到的j个明亮区域L₁…L_j的矩心生成由阴影区域D_k的矩心指向明亮区域矩心的矢量 ${\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_1=C_{L1}-C_{D_k},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_j=C_{\mathrm{Lj}}-C_{D_k};$

步骤六：根据星历确定太阳光线矢量，根据探测器自身姿态计算太阳光线矢量在相机像平面的投影矢量

步骤七：分别计算矢量与矢量的夹角θ₁…θ_j，计算矢量的大小若θ_j小于给定阈值σ₂且最小，则L_j与D_k构成一个陨石坑；

其中，步骤二中所述的K区域为步骤一图像中提取的小于20个像素的阴影区域和明亮区域，M区域为步骤一图像中提取的面积大于整个图像面积75%的阴影区域和明亮区域。

2.根据权利要求1所述的基于明暗区域配对的陨石坑检测方法，其特征在于步骤三中所述的

$R=2.13\sqrt{\left|D\right|},$

其中，|D|表示阴影区域D内所含像素点的总和。

3.根据权利要求1所述的基于明暗区域配对的陨石坑检测方法，其特征在于步骤七中所述的

${\mathrm{\&theta;}}_1={\arccos }^{-1}\left(\frac{{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_1\&CenterDot;\stackrel{\&RightArrow;}{S}}{\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_1\right|\&CenterDot;\left|\stackrel{\&RightArrow;}{S}\right|}\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,{\mathrm{\&theta;}}_j={\arccos }^{-1}\left(\frac{{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_j\&CenterDot;\stackrel{\&RightArrow;}{S}}{\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{C}}_j\right|\&CenterDot;\left|\stackrel{\&RightArrow;}{S}\right|}\right).$