CN104376555B - 一种导航阵列匹配的方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种导航阵列匹配的方法及其装置。该方法包括：按照设定阵列放置信源并得到信源世界坐标；导航仪拍摄信源阵列图像，并对图像进行直方图统计；根据直方图统计结果，设定阈值，对图像滤波，并得到信源像点坐标；对于像点完整无缺失的情况，将信源像点坐标与世界坐标匹配；对于部分帧信源像点缺失的情况，利用前帧匹配信息进行补全并匹配；根据匹配结果进行导航。本发明中的信源匹配方法提高了匹配速度，使导航仪更具实时性；对于信源缺失情况的处理方案，很好地解决了信源像点丢失导致匹配导航失败的问题，大大增强了导航的鲁棒性。

Description

一种导航阵列匹配的方法及其装置

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，特别涉及一种导航阵列匹配的方法及其装置。

背景技术

计算机视觉中的一个基本问题是不同点集之间的匹配，点集匹配对于摄像机的外参求解、姿态估计具有重要意义，这两个应用对于导航来说都是至关重要的。导航阵列的匹配属于物点与像点的匹配，目前对于点集的匹配有以下几种常用的方法：

一种是RANSAC点匹配方法，算法随机选点，基于点的邻域的特征，采用迭代的方式，根据一定的阈值关系进行点匹配。RANSAC是一种非确定性算法，选点时要设置一定的阈值，所以对阈值依赖性较大。同时匹配算法的计算量大，算法每次处理的对象也只是物体的局部特征。

另一种是基于Hausdorff distances的点匹配方法，该方法也是随机选点，根据点的邻域的特征来进行点集匹配。该类方法的缺点是点集匹配算法的计算量大，算法每次的处理对象是物体的局部特征，因此匹配的结果有时会陷入局部最优，而不能达到全局最优；此外，该类算法在孤立点存在的情况下，鲁棒性不强。

此外，还有基于几何不变量的方法，SIFT算法匹配等。但是，在实施的过程中，上述现有技术至少具有以下缺点：(1)由于成像器件本身的限制，信源成像形状不规则、分辨率低，因而在匹配像点与世界坐标点时，传统的基于点集的匹配因为需要丰富的纹理，对于非可见光波段成像应用限制较大；(2)以上算法时间复杂度较高，导航需要实时进行，不能满足实时输出导航结果；(3)在实际成像中，由于信源像点大小随信源亮度，增益等变化较大，加之信源被遮蔽等原因，容易导致信源像点丢失，而对于信源像点丢失的情况，无法得到正确匹配结果，因而无法准确导航。

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺陷，为了提高导航的准确性与实时性，本发明的目的是提供一种导航阵列匹配的方法，本发明的另外一个目的是提供实现该方法的装置。

为了实现上述发明目的，本发明方法采用的技术方案如下：

一种导航阵列匹配的方法，包括如下步骤：

(1)将信源按照设定阵列放置，保证阵列易于观察，不被遮挡，并测量得到每个信源的世界坐标值；

(2)调整导航仪，使信源阵列在其视场内，拍摄信源阵列图像，并对图像进行直方图统计；

(3)根据直方图统计结果，选取统计的信源阵列图像直方图最左侧谷值作为阈值，亮度小于阈值的设为0，高于阈值的不变；而后对阈值截断后的图像进行中值滤波，去除图像中的椒盐噪声；对滤波后的图像进行快速连通域判断；对同一连通域内的信源所成光斑进行加权平均，求得重心作为信源像面坐标。设定阈值，对图像进行滤波，并得到每一个信源像面坐标；

(4)对于信源像点完整的情况，将得到的坐标与世界坐标进行匹配。具体得，首先，快包法检测凸包络，将信源阵列围在一个四边形中；而后检测包络上点与其前后包络点的夹角，设置阈值(160°)去除包络上的非角点，得到图像中的四个角点，如果角点个数不为4，则认为信源像点有丢失，转入步骤(5)；之后进行角点匹配，按照角点排列顺序(顺时针)检测所示每两个角点之间信源像点的个数，并按照与前面角点的距离排列；匹配所有点后，将匹配信息保存；

(5)对于部分帧信源像点缺失的情况，利用前帧进行补全，之后与信源世界坐标匹配。X_pre为之前帧信源像点的坐标，X_cur为当前帧的信源像点坐标，由于船舶航行缓慢，大致有 与为各自已匹配点重心，d²(X^j _pre)和d²(X^j _cur)分别表示X_pre和X_cur中的点到与距离的平方，M为匹配集，则匹配关系为：

依据大量实验，一般t选择为2，依据此关系进行迭代，更新匹配集及中心坐标，直至所有X_pre都有匹配坐标，之后根据匹配集，可以根据与求得

定义X_pre和X_cur中分别减去与得到和则有：

也即

利用L-M优化求得R，根据X_pre即可得到当前帧补全匹配信息，并将匹配信息保存。

(6)导航仪根据匹配结果进行导航。

本发明由信源点排列组成的信源阵列呈矩阵形式，包括三行：第一行从左到右的信源点依次为：点1、点2、点3、点4；第二行从左到右的信源点依次为：点11、点12、点13、点5；第三行从左到右的信源点依次为：点10、点9、点8、点7、点6；其中，第一行和第二行中的四个信源点分别一一对齐，第三行的信源点10、信源点6分别与第二行的信源点11、信源点5对齐；每行中的信源点之间的间距相等。

一种实现上述导航阵列匹配的方法的装置，包括：灰度直方图统计模块，用于生成原始视图的深度直方统计图，统计不同灰度值所对应的像素个数；信源像点坐标计算模块，用于处理拍摄的信源图像，并且计算每个信源像点的亚像素级坐标；包络图计算模块，用于计算信源像点的凸包络，并得到四个角点信源坐标；角度距离匹配模块，根据原信源阵列之间的相对约束关系，利用角度及距离的相对关系，完成像点坐标与世界坐标的匹配任务；缺失信源点匹配模块，根据前帧匹配坐标信息，利用随机抽样一致算法，进行迭代，得到信源像点与世界坐标点的匹配关系，并得到丢失像点的标号；缺失信源点补全模块，根据前帧与当前帧匹配坐标信息，计算并优化旋转矩阵、平移矩阵，由前帧坐标推算出当前帧中丢失像点的坐标，恢复出完整的匹配信息。

本发明提出的信源匹配方法便于实施，不会限于局部最小值；同时提高了匹配速度，使导航更具实时性；对于信源缺失情况的处理方案，很好地解决了信源像点丢失导致匹配导航失败的问题，大大增强了导航的鲁棒性。

附图说明

图1是本发明导航用的信源阵列示意图；

图2是信源像点不丢失情况下凸包络及角点检测结果，a)凸包络检测结果，b)去除非角点包络；

图3是信源像点不丢失情况下匹配结果；

图4是信源像点存在丢失情况的图片；

图5是信源像点丢失情况下匹配及补全结果，图中箭头所指为丢失点；

图6是导航阵列匹配以及信源像点缺失情况下补全装置的结构流程图。

具体实施方式

实施例1

图1显示了一种约束性强且易于检测匹配的信源阵列形式，信源点1-13按照图示的位置排列。

对于信源像点完整的情况，由于阵列本身具有较强的约束，可以通过图形本身进行匹配，具体地：

1)检测凸包络。采用快包法，检测最外面点选择最左、最右、最上、最下的点，它们必组成一个凸四边形(或三角形)，这个四边形内的点必定不在凸包上。然后将其余的点按最接近的边分成四部分，再进行快包法，结果如图2a)。

2)由于中心点提取及相机畸变等原因，凸包络包含较多非角点，如图2a)中2、3、5点所示，其与相邻包络点之间的连线几乎为平角，而角点与前后包络点连线的夹角最大约为160°，以此为阈值去除非角点包络，得到图像中的四个角点(如果角点数量不为4，则认为像点丢失)，并将角点按顺时针排列，如图2b)。

3)按照角点排列顺序(顺时针)检测图2b)所示每两个角点之间信源像点的个数，并按照与前一个角点之间的距离排列；当每两个角点之间的信源像点个数按顺序排列为2131时，此时信源点1-11已完成匹配，剩下2个点按与11号点的距离排列即可匹配所有点，如图3所示。

实施例2

对于信源像点不完整的情况，如图4所示，由于船舶航行速度缓慢，可以利用前帧中保存的前帧匹配信息进行补全与匹配，如果X_pre为前帧信源像点的坐标，X_cur为当前帧的信源像点坐标。

1)对于X_pre和X_cur，初始化与为各自重心。

2)d²(X^j _pre)和d²(X^j _cur)分别表示X_pre和X_cur中的点到与距离的平方，则更新匹配关系为：

经过实验验证，t通

常选择为2

3)利用2)中得到的匹配点，更新中心与为匹配点重心，重复2)直到任意X^j _cur都可以找到与之对应，即满足(d²(X^j _pre)-d²(X^j _cur))≤t的X^j _pre，此时X_pre中未被匹配点即为X_cur中丢失点。

4)将旋转中心定为与则可以求得矩阵T为

5)将Xpre和Xcur中坐标减去各自中心得到和则式已匹配点满足

亦即

可以改写为

利用已匹配点构造一个超定方程，求出的最小二乘解，通常情况下求出的并不满足cos²θ+sin²θ＝1，根据最小罗贝尼乌斯范数求取最接近的R。

6)根据求得的矩阵R，T，根据X_pre可以求得X_cur中丢失的点的理想坐标。

最终，匹配补全，得到图5的结果。

Claims (5)

1.一种导航阵列匹配的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，将信源按照设定阵列放置，保证阵列易于观察，不被遮挡，并测量得到每个信源的世界坐标值；

S2，调整导航仪，使信源阵列在其视场内，拍摄阵列图像，并对图像进行直方图统计；

S3，根据直方图统计结果，设定阈值，对图像进行滤波，并得到每一个信源像面坐标；

S4，对于信源像点完整的情况，将得到的像面坐标与世界坐标进行匹配；

S5，对于信源像点缺失的情况，利用前帧匹配信息进行补全，之后与信源世界坐标匹配；其中，采用随机抽样一致算法进行补全与匹配：

如果X_pre为之前帧信源像点的坐标，X_cur为当前帧的信源像点坐标，X_cur＝RX_pre+T，其中，R、T分别为旋转矩阵和平移矩阵，与分别为之前帧信源像点的中心和当前帧信源像点的中心，d²(X^j _pre)和d²(X^j _cur)分别表示X_pre和X_cur中的点到与距离的平方，M为匹配集，利用随机抽样一致算法，则匹配关系为：

$S\left(m\right)=\{({X^j}_{\mathrm{pre}}\↔{X^j}_{\mathrm{cur}})\∈M|(d^2\left({X^j}_{\mathrm{pre}}\right)-d^2\left({X^j}_{\mathrm{cur}}\right))\≤t\}$

t为距离平方阈值；依据此匹配关系进行迭代，每次找出新的匹配点对，更新匹配集及中心坐标，直至所有X_pre都有匹配坐标，完成匹配；

之后，由匹配集求得矩阵R、T，加之缺失像点在X_pre中的坐标，即可得到当前帧补全信息，并将匹配补全信息保存；

S6，导航仪根据匹配结果进行导航。

2.根据权利要求1所述的一种导航阵列匹配的方法，其特征在于，所述步骤S1中，由信源点排列组成的信源阵列呈矩阵形式，包括三行：第一行从左到右的信源点依次为：点1、点2、点3、点4；第二行从左到右的信源点依次为：点11、点12、点13、点5；第三行从左到右的信源点依次为：点10、点9、点8、点7、点6；其中，第一行和第二行中的四个信源点分别一一对齐，第三行的信源点10、信源点6分别与第二行的信源点11、信源点5对齐；每行中的信源点之间的间距相等。

3.根据权利要求1或2所述的一种导航阵列匹配的方法，其特征在于，所述步骤S3中，得到信源像面坐标方法为：

首先，选取步骤S2中统计的信源阵列图像直方图最左侧谷值作为阈值，亮度小于阈值的设为0，高于阈值的不变；而后对图像进行中值滤波，去除图像中的椒盐噪声；对滤波后的图像进行快速连通域判断；最后，对同一连通域内的信源所成光斑进行加权平均，求得重心作为信源像面坐标；如果求得信源坐标为13个，则暂且认为像点完整，执行步骤S4；否则，认为有像点丢失，执行步骤S5。

4.根据权利要求1所述的一种导航阵列匹配的方法，其特征在于，所述步骤S4中，对于信源像点完整的情况，将得到的像面坐标与世界坐标进行匹配的具体步骤如下：

首先，快包法检测凸包络，将信源阵列围在一个四边形中；而后利用角度约束，去除包络上的非角点，得到图像中四个角点，如果得到角点个数不为4，则认为信源像点有丢失，转入步骤S5；之后进行角点匹配，按照角点排列顺序，即顺时针方向，检测每两个角点之间信源像点的个数；然后计算两角点之间的信源像点个数，判断信源像点排列顺序与步骤S1设定阵列中的信源点排列是否一致，如果不一致，则认为信源像点存在丢失，转入步骤S5；匹配所有点后，将匹配信息保存。

5.一种实现如权利要求1所述导航阵列匹配的方法的装置，其特征在于，该装置包括：

灰度直方图统计模块，用于生成原始视图的深度直方统计图，统计不同灰度值所对应的像素个数；

信源像点坐标计算模块，用于处理拍摄的信源图像，并且计算每个信源像点的亚像素级坐标；

包络图计算模块，用于计算信源像点的凸包络，并得到四个角点信源坐标；

角度距离匹配模块，根据原信源阵列之间的相对约束关系，利用角度及距离的相对关系，完成像点坐标与世界坐标的匹配任务；

缺失信源点匹配模块，根据前帧匹配坐标信息，利用随机抽样一致算法，进行迭代，得到信源像点与世界坐标点的匹配关系，并得到丢失像点的标号；

缺失信源点补全模块，根据前帧与当前帧匹配坐标信息，计算并优化旋转矩阵、平移矩阵，由前帧坐标推算出当前帧中丢失像点的坐标，恢复出完整的匹配信息。