CN106056574A - 一种基于面积法的对地姿态解算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于面积法的对地姿态解算方法，属于航天器导航、制导与控制领域，所述方法包括以下几个步骤：步骤一：图像二值化；步骤二：进行连通域标记与合并，并提取最大连通域；步骤三：边缘提取，利用目标特性进一步确认目标连通域；步骤四：对地姿态解算。本发明提出的基于面积法的对地姿态解算方法在噪声点较多，其他干扰目标区域小于待提取目标，待提取目标区域较规范的情况下，具有良好的效果。

Description

一种基于面积法的对地姿态解算方法

技术领域

本发明属于航天器导航、制导与控制领域，具体涉及一种基于面积法的对地姿态解算方法。

背景技术

红外地平仪作为一种最早应用于航天航空领域的姿态敏感器，一直以来都是各种卫星姿轨控系统的重要组成部分。按照工作方式，红外地平仪可以分为动态地平仪和静态地平仪，圆锥扫描式动态地平仪是动态地平仪中的一种，采用绕固定转轴扫描的方式实现，这种地平仪包含有机械扫描装置，所以体积比较大，功耗也很高，测量精度低。

20世纪90年代初，随着小卫星技术的发展给对红外地平仪的要求日益提高，红外地平仪逐渐向着模块化、小型化、高精度方向发展，动态地平仪已经无法满足其要求。而静态红外地平仪采用凝视成像，不需要扫描机械的运动，在质量、功耗、精度及使用寿命等方面相比动态地平仪都有一定的优势，因此，静态红外地平仪已经成为近年来研究的重点。

发明内容

针对上述内容，本发明提出一种基于面积法的对地姿态解算方法，去除了噪声点和其他小目标的干扰，提高了计算准确度与精度。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供一种基于面积法的对地姿态解算方法，其中包括以下步骤：

步骤一、图像二值化；

利用二值化的阈值T，对利用红外探测器对整个地平圈成像的图像进行二值化；扫描整幅图像，将图像中像素点的灰度值小于阈值T的点作为背景点，将背景点的灰度值置为0，并将像素点的灰度值大于阈值T的点作为目标点，将目标点的灰度值置为255；

步骤二、连通域的标记、合并，和最大连通域提取；

从左至右、从上至下扫描二值化后的图像，对扫描到的目标点采用四连通的方法来标记其连通域；

对具有不同标记，但是属于相同连通域的像素点进行连通域的合并；按照地球在成像平面上属于最大连通域且为圆形的图像特性，对合并后的连通域提取最大连通域，并保存其相关信息；

步骤三、边缘提取，利用目标特性进一步确认目标连通域；

利用sobel边缘提取算法的水平边缘检测算子Gx和垂直边缘检测算子Gy，对步骤二提取出的圆形的最大连通域进行边缘提取；

将边缘提取后的目标圆置于极坐标系下，使极轴沿逆时针扫过目标圆，根据极轴以最小极角θ_min和最大极角θ_max分别与目标圆相切时目标圆圆心到切点的距离R2、R3，以及在极轴以极角θ_i与目标圆交于两个交点且这两个交点之间的距离为最长弦长l_i时得到的半径参数R1＝l_i/2，判断R1,R2,R3三值接近且误差在设定的阈值范围ε之内时，确认提取出的最大连通域即为目标连通域；

步骤四：对地姿态解算；

利用重心法求取地球的中心，按圆的面积公式计算出地球半径；设图像有效面阵大小为N_x×N_y，视场角为Fov_x×Fov_y，X方向每个像素点对应的角度为Fov_x/N_x，Y方向上每个像素点对应的角度为Fov_y/N_y，根据地球的中心坐标(x_s，y_s)得出中心偏离探测器的角度，X方向为俯仰角φ_r，Y方向为滚动角φ_p，计算如下：

Φ_r＝(x_s-N_x/2)×Fov_x/N_x

Φ_p＝(y_s-N_y/2)×Fov_y/N_y。

优选地，将扫描到的目标点作为当前点，根据当前点的左前点Left、右后点Right、正上方点Top、正下方点Bottom的标记状态，对该当前点进行连通域标记，包含以下过程：

A、当Left点和Top点的灰度值均为0时，为当前点标记一个新的标记点；

B、当Left点的灰度值为0且Top点被标记时，使当前点的标记与Top点的标记一致；

C、当Top点的灰度值为0且Left点被标记时，使当前点的标记与Left点的标记一致；

D、当Top点与Left点均被标记时，使当前点的标记与Left点的标记一致；

若Top点的标记与Left点的标记一致，则转向A，重新循环当前点的下一个像素点；若Top点的标记与Left点的标记不一致，将Left点与Top点的标记称为有效标记对，并对应地将有效标记对中Left点的标记和Top点的标记分别存入一维数组LArrry和一维数组TArray中，转向E；

E、当出现有效标记对时，搜索当前点所在一列中已经标记完的像素点，若这一列中已经标记完的像素点的标记与Top点一致，将这一列中已经标记完的像素点标记为与Left点一致，转向A，重新循环当前点的下一个像素点。

优选地，为了合并连通域，在对整幅图像标记完成后，根据有效标记对的数组LArrry和TArray搜索图像；若搜索到与TArray数组中一致的标记点，则将其置为与TArray数组对应的LArray数组中的标记，循环反复直至整个有效标记对数组确认完毕，完成连通域的合并；

为了提取最大连通区域，统计具有相同标记的像素点的个数，并得到具有相同标记的像素点个数的最大值S及对应像素点的x_c，y_c坐标，将对应像素点的x_c，y_c坐标存在像素坐标数组XArray与YArray中。

优选地，将边缘提取后的目标圆置于极坐标系下，使极轴沿逆时针扫过目标圆，建立极坐标系下目标连通域边缘像素点的查找表(θ,ρ)和(θ,l,x,y)，在查找表中记录以下内容并以极角θ作为关键字索引：

极轴以最小极角θ_min与目标圆相切时与最小极角θ_min对应的极径ρ₀、交点坐标(x₀，y₀)和弦长l₀＝0；

极轴与目标圆有两个交点时的每个极角θ，和与每个极角θ对应的一个长度短的极径ρ和一个长度长的极径ρ”，该极径ρ对应的交点坐标(x，y)和该极径ρ”对应的交点坐标(x”，y”)，和两个交点之间圆的弦长l；其中，每个极角θ由小到大排序直到与目标圆的最长弦长l_i对应的极角θ_i；

极轴以最大极角θ_max与目标圆相切时与最大极角θ_max对应的极径ρ_n、交点坐标(x_n，y_n)和弦长l_n＝0。

优选地，设极坐标系的原点O，目标圆的圆心点s，极轴以最小极角θ_min与目标圆相切的切点c₁，极轴以最大极角θ_max与目标圆相切的切点c₂；

在直角三角形soc₁中，计算线段sc₁＝tan(θ_i-θ_min)*ρ₀，令R2＝sc₁；

在直角三角形soc₂中，计算线段sc₂＝tan(θ_max-θ_i)*ρ_n，令R3＝sc₂；

若R1,R2,R3满足如下关系：

|R1-R2|<ε

|R1-R3|<ε

|R2-R3|<ε

表示R1、R2、R3三值接近且误差在设定的阈值范围ε之内，则确认提取出的最大连通区域即为目标连通区域。

优选地，通过累加，得到像素坐标数组XArray中坐标x_c的和，及像素坐标数组YArray中坐标y_c的和，分别除以步骤二中得到的具有相同标记的像素点个数的最大值S，得到地球的中心坐标x_s，y_s。

本发明公开的一种基于面积法的对地姿态解算方法，具有的优点在于：

(1)本发明通过提取最大连通域为目标区域，去除了噪声点和其他小目标的干扰；

(2)本发明利用目标的圆特性来进一步确认目标区域，提高了计算准确度与精度；

(3)本发明建立了极坐标系下的查找表进行索引，进一步加快了求取时间。

本发明的方法尤其在噪声点较多，其他干扰目标区域小于待提取目标，待提取目标区域较规范的情况下，具有很好的效果。

附图说明

图1：本发明提出的一种基于面积法的对地姿态解算方法的流程图；

图2：本发明提出的连通域标记示意图；

图3：本发明提出的sobel水平与垂直检测算子示意图；

图4：本发明提出的利用目标圆特性确认目标区域示意图；

图5：本发明提出的极坐标系下建立的查找表示意图；

图6：本发明提出的极坐标系下建立的另一查找表示意图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

地球是一个扁率很小的球体，其平均温度约为247K，而它的冷空间背景的温度仅为4K，因此在外层空间的不同方向上看地球，地球是一个在冷背景上“灼热”的圆盘。本发明中利用红外探测器对整个地平圈成像，对红外图像进行预处理后得到质量较好的灰度图像，采用相应的算法对该灰度图像进行处理，提取出地球的中心和半径，将计算得到的地球中心坐标转化为相应的姿态角，达到解算姿态的目的。

本发明提出一种基于面积法的对地姿态解算方法，如图1所示，具体包括以下几个步骤：

步骤一：图像二值化；

利用二值化的阈值T，对图像进行二值化。扫描整幅图像，判断图像像素的灰度值G，若G<T，则认为该点为背景点，将该像素点的灰度值置为0，若G>T，则认为该点为目标点，将该像素点的灰度值置为255。

步骤二：连通域分割；

对具有不同标记，但是属于相同连通域的像素点进行连通域的合并。按照图像特性，地球在成像平面上属于最大连通域且为圆形，因此，对合并后的连通域，提取最大连通域作为目标连通域，并保存其相关信息。

(1)标记连通域；

如图2a所示，从左至右，从上至下扫描图像，设当前点G的四连通域的四个点分别为左前点Left，右后点Right，正上方的点Top，正下方点Bottom。当前点的标记分为以下几种情况：

(A)当Left点和Top点的灰度值均为0时，为当前点标记一个新的标记点，参见图2b；

(B)当Left点的灰度值为0，Top点被标记时，使当前点的标记与Top点的标记一致，参见图2c；

(C)当Top点的灰度值为0，Left点被标记时，使当前点的标记与Left点的标记一致，参见图2d；

(D)当Top点与Left点均被标记时，使当前点的标记与Left点的标记一致，参见图2e。

若Top点的标记与Left点的标记一致，则转向(A)，重新循环下一个像素点；若Top点的标记与Left点的标记不一致，记录下Left与Top点的标记，称为有效标记对，将其对应存入二个一维数组LArrry(存放Left点的标记)与TArray(存放与Left电对应的Top点的标记)中，转向(E)；

(E)当出现有效标记对时，搜索这一列中已经标记完的像素点，若搜索到这一列中已经标记完的像素点的标记与Top一致，将这一列中已经标记完的像素点标记为与Left点一致。转向(A)，重新循环下一个像素点。

(2)合并连通域；

整幅图像标记完成后，根据步骤二中得到的有效标记对数组，搜索图像，若遇见与TArray数组中一致的标记点，则将其置为与TArray数组对应的LArray数组中的标记，循环反复直至整个有效标记对数组确认完毕，连通域合并完毕。

(3)提取最大连通区域；

统计具有相同标记的像素点的个数，并得到具有相同标记的像素点个数的最大值S及对应像素点的x_c，y_c坐标，存在像素坐标数组XArray与YArray中。

步骤三：边缘提取，利用圆特性进一步确认连通域；

(1)边缘提取；

利用sobel边缘提取算法对步骤二提出的圆形目标连通域进行边缘提取。Sobel边缘算子如图3所示，Gx为水平边缘检测算子，Gy为垂直边缘检测算子。

(2)建立极坐标系下目标连通域边缘像素点的查找表；

如图4所示，建立以O点为中心，OL轴为极轴的极坐标系，将边缘提取后的目标圆置于该坐标系下，将极轴沿逆时针扫过，则圆上的点与极轴的交点有两种情况：

(A)圆与极轴有两个交点

圆与极轴有两个交点，且两个交点的极角θ相等，每个极角θ对应着两个极径ρ和ρ″。两个交点之间的距离称为圆的弦，最长弦长l_i即为圆的直径，极角为θ_i，由此可以确定判定圆的一个半径参数R1＝l_i/2。

(B)圆与极轴有一个交点

即圆两侧的两条切线，对应着最小极角θ_min和最大极角θ_max，与θ_min对应的圆切线交圆于点c₁，与θ_max对应的圆切线与圆交于点c₂。

在极坐标系OL中，圆上每个边缘点对应的极角θ都能对应得到一个弦长l，每个弦长l可对应得到两个交点的坐标(两侧切线除外)，同时，每个θ对应着两个极径ρ和ρ″(两侧切线除外)，据此建立如图5-6所示以极角θ作为关键字索引的查找表。

其中，(θ,ρ)查找表中最大极角θ_max和最小极角θ_min对应的极径ρ₀、ρ_n分别记在该查找表的首末两端；其他的每个极角θ对应的两个极径的排列方式为极径长度短的ρ在前，极径长度长的ρ”在后。(θ,l,x,y)查找表中极角θ对应与圆的两个交点坐标的排列方式为极径长度短的坐标(x，y)在前，极径长度长的坐标(x”，y”)在后。

最大极角θ_max和最小极角θ_min对应的极轴与圆只有一个交点，分别为(x₀，y₀)和(x_n，y_n)，定义与之相应的弦长l₀，l_n为0，记录在该查找表的首末两端。根据与圆有两个交点时的交点坐标(x，y)和(x”，y”)，计算与极角θ对应的弦长：

$l=\sqrt{{(x-x^{\&prime;\&prime;})}^2+{(y-y^{\&prime;\&prime;})}^2}$

其极径和极角分别按如下公式计算：

$\mathrm{\&rho;}=\sqrt{x^2+y^2}$

θ＝a tan(y/x)

(3)确认目标连通域

与θ_min对应的圆切线与圆交于点c₁，设圆心坐标为s，则在直角三角形soc1中，∠soc1＝θ_i-θ_min，线段Oc1的长度即为(θ,ρ)查找表中θ_min对应的极径ρ₀，则在直角三角形soc₁中，sc₁＝tan(θ_i-θ_min)*ρ₀，令R2＝sc₁。同理，在直角三角形soc₂中，线段Oc₂的长度即为(θ,ρ)查找表中θ_max对应的极径ρ_n，∠soc₂＝θ_max-θ_i，sc₂＝tan(θ_max-θ_i)*ρ_n，令R3＝sc₂。

若R1,R2,R3满足如下关系：

|R1-R2|<ε

|R1-R3|<ε

|R2-R3|<ε

表示R1、R2、R3三值接近且误差在设定的阈值范围ε之内，则确认提取出的连通区域即为目标连通区域。

步骤四：对地姿态解算；

利用重心法求取地球的中心，按圆的面积公式计算出半径。即，根据圆的面积公式S＝πR²可以求得地球的半径R；累加数组XArray中x_c坐标的和，及数组YArray中y_c坐标的和，分别除以像素点的个数(即步骤二中得到的数值S)，得到地球的中心坐标(x_s，y_s)。

设图像有效面阵大小为N_x×N_y，视场角为Fov_x×Fov_y，X方向每个像素点对应的角度为Fov_x/N_x，Y方向上每个像素点对应的角度为Fov_y/N_y，根据地球的中心坐标(x_s，y_s)，可得出中心偏离探测器的角度：X方向为俯仰角φ_r，Y方向为滚动角φ_p，大小为：

Φ_r＝(x_s-N_x/2)×Fov_x/N_x

Φ_p＝(y_s-N_y/2)×Fov_y/N_y

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (6)

1.一种基于面积法的对地姿态解算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、图像二值化；

利用二值化的阈值T，对利用红外探测器对整个地平圈成像的图像进行二值化；扫描整幅图像，将图像中像素点的灰度值小于阈值T的点作为背景点，将背景点的灰度值置为0，并将像素点的灰度值大于阈值T的点作为目标点，将目标点的灰度值置为255；

步骤二、连通域的标记、合并，和最大连通域提取；

从左至右、从上至下扫描二值化后的图像，对扫描到的目标点采用四连通的方法来标记其连通域；

对具有不同标记，但是属于相同连通域的像素点进行连通域的合并；按照地球在成像平面上属于最大连通域且为圆形的图像特性，对合并后的连通域提取最大连通域，并保存其相关信息；

步骤三、边缘提取，利用目标特性进一步确认目标连通域；

利用sobel边缘提取算法的水平边缘检测算子Gx和垂直边缘检测算子Gy，对步骤二提取出的圆形的最大连通域进行边缘提取；

将边缘提取后的目标圆置于极坐标系下，使极轴沿逆时针扫过目标圆，根据极轴以最小极角θ_min和最大极角θ_max分别与目标圆相切时目标圆圆心到切点的距离R2、R3，以及在极轴以极角θ_i与目标圆交于两个交点且这两个交点之间的距离为最长弦长l_i时得到的半径参数R1＝l_i/2，判断R1,R2,R3三值接近且误差在设定的阈值范围ε之内时，确认提取出的最大连通域即为目标连通域；

步骤四：对地姿态解算；

利用重心法求取地球的中心，按圆的面积公式计算出地球半径；设图像有效面阵大小为N_x×N_y，视场角为Fov_x×Fov_y，X方向每个像素点对应的角度为Fov_x/N_x，Y方向上每个像素点对应的角度为Fov_y/N_y，根据地球的中心坐标(x_s，y_s)得出中心偏离探测器的角度，X方向为俯仰角φ_r，Y方向为滚动角φ_p，计算如下：

Φ_r＝(x_S-N_x/2)×Fov_x/N_x

Φ_p＝(y_s-N_y/2)×Fov_y/N_y。

2.如权利要求1所述基于面积法的对地姿态解算方法，其特征在于，

将扫描到的目标点作为当前点，根据当前点的左前点Left、右后点Right、正上方点Top、正下方点Bottom的标记状态，对该当前点进行连通域标记，包含以下过程：

A、当Left点和Top点的灰度值均为0时，为当前点标记一个新的标记点；

B、当Left点的灰度值为0且Top点被标记时，使当前点的标记与Top点的标记一致；

C、当Top点的灰度值为0且Left点被标记时，使当前点的标记与Left点的标记一致；

D、当Top点与Left点均被标记时，使当前点的标记与Left点的标记一致；

若Top点的标记与Left点的标记一致，则转向A，重新循环当前点的下一个像素点；若Top点的标记与Left点的标记不一致，将Left点与Top点的标记称为有效标记对，并对应地将有效标记对中Left点的标记和Top点的标记分别存入一维数组LArrry和一维数组TArray中，转向E；

E、当出现有效标记对时，搜索当前点所在一列中已经标记完的像素点，若这一列中已经标记完的像素点的标记与Top点一致，将这一列中已经标记完的像素点标记为与Left点一致，转向A，重新循环当前点的下一个像素点。

3.如权利要求2所述基于面积法的对地姿态解算方法，其特征在于，

为了合并连通域，在对整幅图像标记完成后，根据有效标记对的数组LArrry和TArray搜索图像；若搜索到与TArray数组中一致的标记点，则将其置为与TArray数组对应的LArray数组中的标记，循环反复直至整个有效标记对数组确认完毕，完成连通域的合并；

为了提取最大连通区域，统计具有相同标记的像素点的个数，并得到具有相同标记的像素点个数的最大值S及对应像素点的x_c，y_c坐标，将对应像素点的x_c，y_c坐标存在像素坐标数组XArray与YArray中。

4.如权利要求1或3所述基于面积法的对地姿态解算方法，其特征在于，

将边缘提取后的目标圆置于极坐标系下，使极轴沿逆时针扫过目标圆，建立极坐标系下目标连通域边缘像素点的查找表(θ,ρ)和(θ,l,x,y)，在查找表中记录以下内容并以极角θ作为关键字索引：

极轴以最小极角θ_min与目标圆相切时与最小极角θ_min对应的极径ρ₀、交点坐标(x₀，y₀)和弦长l₀＝0；

极轴与目标圆有两个交点时的每个极角θ，和与每个极角θ对应的一个长度短的极径ρ和一个长度长的极径ρ”，该极径ρ对应的交点坐标(x，y)和该极径ρ”对应的交点坐标(x”，y”)，和两个交点之间圆的弦长l；其中，每个极角θ由小到大排序直到与目标圆的最长弦长l_i对应的极角θ_i；

极轴以最大极角θ_max与目标圆相切时与最大极角θ_max对应的极径ρ_n、交点坐标(x_n，y_n)和弦长l_n＝0。

5.如权利要求4所述基于面积法的对地姿态解算方法，其特征在于，

设极坐标系的原点O，目标圆的圆心点s，极轴以最小极角θ_min与目标圆相切的切点c₁，极轴以最大极角θ_max与目标圆相切的切点c₂；

在直角三角形soc₁中，计算线段sc₁＝tan(θ_i-θ_min)*ρ₀，令R2＝sc₁；

在直角三角形soc₂中，计算线段sc₂＝tan(θ_max-θ_i)*ρ_n，令R3＝sc₂；

若R1,R2,R3满足如下关系：

|R1-R2|<ε

|R1-R3|<ε

|R2-R3|<ε

表示R1、R2、R3三值接近且误差在设定的阈值范围ε之内，则确认提取出的最大连通区域即为目标连通区域。

6.如权利要求5所述基于面积法的对地姿态解算方法，其特征在于，

通过累加，得到像素坐标数组XArray中坐标x_c的和，及像素坐标数组YArray中坐标y_c的和，分别除以步骤二中得到的具有相同标记的像素点个数的最大值S，得到地球的中心坐标x_s，y_s。