CN108871377A - 基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法 - Google Patents

基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108871377A
CN108871377A CN201810599790.8A CN201810599790A CN108871377A CN 108871377 A CN108871377 A CN 108871377A CN 201810599790 A CN201810599790 A CN 201810599790A CN 108871377 A CN108871377 A CN 108871377A
Authority
CN
China
Prior art keywords
asterism
xin
error
class
image space
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810599790.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108871377B (zh
Inventor
王博
周维
盛庆红
高语阳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Zhongketianqi Remote Sensing Technology Co ltd
Original Assignee
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Aeronautics and Astronautics filed Critical Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority to CN201810599790.8A priority Critical patent/CN108871377B/zh
Publication of CN108871377A publication Critical patent/CN108871377A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108871377B publication Critical patent/CN108871377B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C25/00Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法,涉及摄影测量技术领域,能够对基于卫星轨道特性的恒星星象误差进行处理,解决成像误差高耦合性的问题。本发明包括:在星敏感器成像数据的初步星点提取结果中,进行时间序列叠加;建立像方星点所形成的相对运动轨迹方程,并以此建立以卫星平台椭圆轨道为基础的像方误差类椭圆拟合模型,利用多参数筛选类椭圆方程相交的歧义解,进行星敏感器像方星点的几何误差修正;解算修正后的像点坐标。本发明建立了类椭圆模型进行恒星像点的误差修正,有效地消除了动态成像过程中多类误差的高度耦合性,剔除了像点观测值的粗差,能有效地提高恒星像点坐标的精度。

Description

基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法
技术领域
本发明涉及摄影测量技术领域,尤其涉及了基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法。
背景技术
星敏感器是以恒星为测量对象,以光电探测器为核心部件的电子测量系统,通过对恒星的探测进而测得载体的三轴姿态。由于其自主性强,隐蔽性好,可靠性高和精度高等优势,已成为一种航天领域重要的姿态测量仪器,被广泛应用于对地观测卫星与空间探测飞行器中。近年来,随着空天科技的快速发展,飞行器高精度的动态姿态测量对于空间目标监视、对地协同观测星座愈发重要。然而,星敏感器在动态成像过程中将引入复杂的成像误差,使得定姿精度难以保证。
星空影像纹理缺乏,且无源被动式的可见光相机(space-based visible sensor,SBV)在动态成像过程中会引入复杂的成像误差,主要包括由于卫星角速度过大导致的恒星星点模糊或拉伸、平台运动产生的拖尾效应和光学系统CCD噪声与电路噪声产生的误差。恒星星点模糊和拖尾效应可归纳为视轴漂移误差,是影响成像瞬时焦距的主要因素。
近年来,诸多学者建立了成像误差模型,如用频域方法探究恒星星点提取误差,通过抑制像素的非均性噪声或噪声预测建立星点坐标量测畸变模型。上述方法没有考虑到连续成像过程中,卫星运动状态和时间累积的产生视轴漂移与光学系统造成的成像误差之间的强耦合性。然而,卫星运动状态与恒星星象相互依赖,卫星运动状态影响SBV成像,恒星星象是确定观测卫星姿态的输入数据。
因此,现有技术中缺乏一种恒星成像误差修正方法,对基于卫星轨道特性的恒星星象误差进行处理,解决成像误差高耦合性的问题。
发明内容
本发明提供了基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法,能够将星敏感器三种主要的动态成像误差综合考虑,统一建立类椭圆模型,利用多参数筛选类椭圆方程相交的歧义解,最后对恒星像点坐标加以修正。
为达到上述目的,本发明采用如下技术方案:
基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法,包括:
S1、对星敏感器成像数据进行星点提取,得到星点提取结果,对星点提取结果依照时间序列叠加,得到时间序列叠加星图;
S2、依据时间序列叠加星图上的像方星点,建立像方星点所形成的相对运动轨迹方程,根据相对运动轨迹方程,建立以卫星平台椭圆轨道为基础的像方误差类椭圆拟合模型;
S3、筛选像方误差类椭圆拟合模型中类椭圆方程相交的歧义解,利用歧义解得到最终修正值,最终修正值对星敏感器像方星点的几何误差进行修正;
S4、将最终值标记为修正后的像方星点坐标。
进一步的,在S2中,像方误差类椭圆模型的建立方法包括:
S21、在星点提取结果中进行采样点试验,得到采样点,由于观测卫星轨道符合椭圆方程,因此假定恒星相对静止时,多帧星空影像上任意一颗恒星星点叠加的痕迹满足类椭圆方程,其中,在得到星点提取结果的基础上,对连续多帧星空影像依照时间序列叠加,得到时间序列叠加星图。
从x、y方向上独立量测,任意一颗恒星星点痕迹的星点拟合方程为:
a,b,c,a′,b′,c′为拟合参数;
S22、利用采样点对每条相对运动轨迹进行拟合,得到拟合结果和拟合参数(a,b,c)、(a',b',c'),
虽然每颗恒星星点痕迹拟合的方程各不相同,但都能唯一表达观测卫星的运动规律。拟合参数a,b,c,a′,b′,c′符合椭圆轨道方程中圆弧的表达式,依据恒星坐标之间的相关性,建立类椭圆方程组:
S23、针对每条相对运动轨迹,从采样点的集合中选择最接近拟合结果的点,组成二次采样样本集,利用二次采样样本集对拟合参数(a,b,c)以及(a',b',c')进行二次拟合,得到二次拟合参数(m1,n1,k1,p1,q1,l1),(m2,n2,k2,p2,q2,l2),(m3,n3,k3,p3,q3,l3),(m4,n4,k4,p4,q4,l4),(m5,n5,k5,p5,q5,l5),(m6,n6,k6,p6,q6,l6)。
进一步的,S3包括:
S31、待修正的星敏感器像方星点原始坐标为(x0,y0),将(x0,y0)代入类椭圆方程得到一次拟合参数(a0,b0,c0)以及(a'0,b'0,c'0);
S32、将(x0,y0)代入公式得到新的坐标(x1,y1),将坐标(x1,y1)标记为修正坐标观测值;
S33、将(x0,y1)代入公式得到(a'xin,b'xin,c'xin),将(a'xin,b'xin,c'xin)标记为y-x参数观测值;
S34、将(x1,y0)代入公式得到(axin,bxin,cxin),将(axin,bxin,cxin)标记为x-y参数观测值;
S35、联立六个二元二次方程,两两相交一共可以产生15组解,标记为歧义解
(x修1,y修1),(x修2,y修2),…(x修15,y修15);
S36、将歧义解依据与(x0,y0)的距离排序,筛选距离最短的前8位歧义解标记为修正备选值,对修正备选值求平均,标记为最终修正值;
S37、将最终修正值标记为修正后的像方星点坐标。
本发明具有如下有益效果:本发明基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法与传统的误差成像模型相比,比如用频域方法探究恒星星点提取误差,通过抑制像素的非均性噪声或噪声预测建立星点坐标量测畸变模型,考虑了星敏感器连续成像过程中,卫星运动状态和时间累积的产生视轴漂移与光学系统造成的成像误差之间的强耦合性,统一考虑多类误差,有效地消除了动态成像过程中多类误差的高度耦合性,剔除了像点观测值的粗差,能有效地提高恒星像点坐标的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明的流程图;
图2为利用本发明修正前后坐标的示意图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案,下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
本发明实施例提供了基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法,流程图如图1所示,包括:
S1、先对星敏感器成像数据中的初始影像进行canny算子边缘提取,得到星点提取结果,在此基础上,对连续多帧影像进行叠加操作,得到时间序列叠加星图。
S2、依据所述时间序列叠加星图上的像方星点,建立所述像方星点所形成的相对运动轨迹方程,根据所述相对运动轨迹方程,建立以卫星平台椭圆轨道为基础的像方误差类椭圆拟合模型。
类椭圆模型的建立方法为:
S21、在所述星点提取结果中进行采样点试验,得到采样点,由于观测卫星轨道符合椭圆方程,因此假定恒星相对静止时,多帧星空影像上任意一颗恒星星点叠加的痕迹应满足一个类椭圆方程。
由于x与y方向相互垂直且相对独立量测,则每颗恒星星点痕迹可以建立星点拟合方程:
利用采样点进行每条相对运动轨迹的拟合,得到拟合参数(a,b,c)以及(a',b',c')。
虽然每颗恒星星点痕迹拟合的方程各不相同,但都能唯一表达观测卫星的运动规律。拟合参数a,b,c,a′,b′,c′应符合椭圆轨道方程中圆弧的表达式,并且与恒星坐标是相关的,则可建立类椭圆方程组:
S23、针对每条相对运动轨迹,重新选取采样点,组成二次采样样本集,选取的原则为,S21中每个采样点的集合中各选取最接近拟合结果的采样点,组成二次采样样本集。利用二次采样样本集对拟合参数(a,b,c)以及(a',b',c')进行二次拟合,由于每组(x,y)都对应一个一次拟合参数(a,b,c)以及(a',b',c'),所以为了得到二次拟合参数,需要求解矩阵方程MX=N。
其中,矩阵矩阵X为矩阵N为N=[x2 y2xy x y 1]T,此方程应该用最小二乘法求解。
最小二乘法进行方程的求解之后,得到二次拟合参数(m1,n1,k1,p1,q1,l1),(m2,n2,k2,p2,q2,l2),(m3,n3,k3,p3,q3,l3),(m4,n4,k4,p4,q4,l4),(m5,n5,k5,p5,q5,l5),(m6,n6,k6,p6,q6,l6)。
S3、利用特定参数筛选所述像方误差类椭圆拟合模型中类椭圆方程相交的歧义解,利用所述歧义解得到最终修正值,所述最终修正值对所述星敏感器像方星点的几何误差进行修正。
S31、假定待修正的恒星像点原始坐标为(x0,y0),将(x0,y0)代入公式(2)可以得到一次拟合参数(a0,b0,c0)以及(a'0,b'0,c'0)。
S32、再将(x0,y0)代入公式得到新的坐标(x1,y1),此坐标为修正坐标观测值。
S33、将(x0,y1)代入公式得到(a'xin,b'xin,c'xin),将(a'xin,b'xin,c'xin)标记为y-x参数观测值。
S34、将(x1,y0)代入公式得到(axin,bxin,cxin),标记为x-y参数观测值。
S35、联立六个二元二次方程,两两相交一共可以产生15组解
(x修1,y修1),(x修2,y修2),…(x修15,y修15),作为歧义解。
S36、将歧义解依据与(x0,y0)的距离排序,筛选距离最短的前8位歧义解标记为修正备选值,对修正备选值求平均,标记为最终修正值(x,y)。
S4、将最终修正值标记为修正后的像方星点坐标。
根据资源3号02星所载星敏感器成像真实数据,进行相关试验,所得的实验结果如下表所示。
表1为一次拟合x方向系数表,表2为一次拟合y方向系数表,表3为二次拟合系数表,表4为待修正的像点原始坐标与为修正后的像点坐标。图2为待修正的原始坐标与修正后的坐标示意图。
表1 x方向系数表
表2 y方向拟合系数表
表3 二次拟合系数表
表4 修正前后坐标对比表
实验结果表明,经过修正后的坐标所表示的轨迹结果相较于原始轨迹更趋近于一条抛物线,证明此方法修正有效。
本发明具有如下有益效果:本发明基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法与传统的误差成像模型相比,比如用频域方法探究恒星星点提取误差,通过抑制像素的非均性噪声或噪声预测建立星点坐标量测畸变模型,考虑了星敏感器连续成像过程中,卫星运动状态和时间累积的产生视轴漂移与光学系统造成的成像误差之间的强耦合性,统一考虑多类误差,有效地消除了动态成像过程中多类误差的高度耦合性,剔除了像点观测值的粗差,能有效地提高恒星像点坐标的精度。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法,其特征在于,包括:
S1、对星敏感器成像数据进行星点提取,得到星点提取结果,对所述星点提取结果依照时间序列叠加,得到时间序列叠加星图;
S2、依据所述时间序列叠加星图上的像方星点,建立所述像方星点所形成的相对运动轨迹方程,根据所述相对运动轨迹方程,建立以卫星平台椭圆轨道为基础的像方误差类椭圆拟合模型;
S3、筛选所述像方误差类椭圆拟合模型中类椭圆方程相交的歧义解,利用所述歧义解得到最终修正值;
S4、将所述最终值标记为修正后的像方星点坐标。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S2中,所述像方误差类椭圆模型的建立方法包括:
S21、在所述星点提取结果中进行采样点试验,得到采样点,假定恒星相对静止时,多帧星空影像上任意一颗恒星星点叠加的痕迹满足类椭圆方程,
从x、y方向上独立量测,任意一颗恒星星点痕迹的星点拟合方程为:
a,b,c,a′,b′,c′为拟合参数;
S22、利用所述采样点对每条所述相对运动轨迹进行拟合,得到拟合结果和拟合参数(a,b,c)、(a',b',c'),
拟合参数a,b,c,a′,b′,c′符合椭圆轨道方程中圆弧的表达式,依据恒星坐标之间的相关性,建立类椭圆方程组:
S23、针对每条所述相对运动轨迹,从所述采样点的集合中选择最接近所述拟合结果的点,组成二次采样样本集,利用所述二次采样样本集对拟合参数(a,b,c)以及(a',b',c')进行二次拟合,得到二次拟合参数(m1,n1,k1,p1,q1,l1),(m2,n2,k2,p2,q2,l2),(m3,n3,k3,p3,q3,l3),(m4,n4,k4,p4,q4,l4),(m5,n5,k5,p5,q5,l5),(m6,n6,k6,p6,q6,l6)。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S3包括:
S31、待修正的所述星敏感器像方星点原始坐标为(x0,y0),将(x0,y0)代入所述类椭圆方程得到一次拟合参数(a0,b0,c0)以及(a'0,b'0,c'0);
S32、将(x0,y0)代入公式得到新的坐标(x1,y1),将坐标(x1,y1)标记为修正坐标观测值;
S33、将(x0,y1)代入公式得到(a'xin,b'xin,c'xin),将(a'xin,b'xin,c'xin)标记为y-x参数观测值;
S34、将(x1,y0)代入公式得到(axin,bxin,cxin),将(axin,bxin,cxin)标记为x-y参数观测值;
S35、联立六个二元二次方程,两两相交一共可以产生15组解,标记为歧义解(x修1,y修1),(x修2,y修2),…(x修15,y修15),
S36、将歧义解依据与(x0,y0)的距离排序,筛选距离最短的前8位歧义解标记为修正备选值,对修正备选值求平均,标记为最终修正值;
S37、将所述最终修正值标记为修正后的像方星点坐标。
CN201810599790.8A 2018-06-11 2018-06-11 基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法 Active CN108871377B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810599790.8A CN108871377B (zh) 2018-06-11 2018-06-11 基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810599790.8A CN108871377B (zh) 2018-06-11 2018-06-11 基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108871377A true CN108871377A (zh) 2018-11-23
CN108871377B CN108871377B (zh) 2020-04-17

Family

ID=64338059

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810599790.8A Active CN108871377B (zh) 2018-06-11 2018-06-11 基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108871377B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114346528A (zh) * 2021-12-09 2022-04-15 成都卡诺普机器人技术股份有限公司 一种基于激光扫描的板管焊缝高精度识别及焊接轨迹获取方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100232638A1 (en) * 2008-01-18 2010-09-16 Leprince Sebastien Distortion calibration for optical sensors
CN103150723A (zh) * 2013-01-25 2013-06-12 西安电子科技大学 基于形状和椭圆拟合的胃部ct图像淋巴结检测系统及方法
CN103162711A (zh) * 2013-02-28 2013-06-19 北京航空航天大学 一种高动态星敏感器像增强器的误差补偿方法和装置
CN104318119A (zh) * 2014-11-03 2015-01-28 北京航空航天大学 一种高动态下星点质心误差补偿方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100232638A1 (en) * 2008-01-18 2010-09-16 Leprince Sebastien Distortion calibration for optical sensors
CN103150723A (zh) * 2013-01-25 2013-06-12 西安电子科技大学 基于形状和椭圆拟合的胃部ct图像淋巴结检测系统及方法
CN103162711A (zh) * 2013-02-28 2013-06-19 北京航空航天大学 一种高动态星敏感器像增强器的误差补偿方法和装置
CN104318119A (zh) * 2014-11-03 2015-01-28 北京航空航天大学 一种高动态下星点质心误差补偿方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王文武等: "恒星视位置的长期计算法", 《哈尔滨工程大学学报》 *
胡雄超等: "一种星敏感器标定误差修正方法研究", 《上海航天》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114346528A (zh) * 2021-12-09 2022-04-15 成都卡诺普机器人技术股份有限公司 一种基于激光扫描的板管焊缝高精度识别及焊接轨迹获取方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN108871377B (zh) 2020-04-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112268559B (zh) 复杂环境下融合slam技术的移动测量方法
Li et al. Real-time 3D motion tracking and reconstruction system using camera and IMU sensors
Prescott et al. Line-based correction of radial lens distortion
CN105222788B (zh) 基于特征匹配的飞行器航路偏移误差的自校正方法
CN110375738A (zh) 一种融合惯性测量单元的单目同步定位与建图位姿解算方法
CN110006460B (zh) 星敏感器与磁强计相对标定方法及系统
CN112629431B (zh) 土木结构变形监测方法及相关设备
CN108225370B (zh) 一种运动姿态传感器的数据融合与解算方法
CN115471534A (zh) 基于双目视觉和imu的水下场景三维重建方法及设备
CN105913435B (zh) 一种适用于大区域的多尺度遥感影像匹配方法及系统
CN112597428B (zh) 基于rfm模型光束法平差和影像重采样的颤振探测修正方法
CN115507849B (zh) 一种基于ins/gnss组合导航辅助的磁传感器校正方法和系统
CN113358112B (zh) 一种地图构建方法及一种激光惯性里程计
CN114964276B (zh) 一种融合惯导的动态视觉slam方法
CN109827571A (zh) 一种无转台条件下的双加速度计标定方法
CN111238535A (zh) 一种基于因子图的imu误差在线标定方法
CN113870366B (zh) 基于位姿传感器的三维扫描系统的标定方法及其标定系统
CN112068168B (zh) 一种基于视觉误差补偿的地质灾害未知环境组合导航方法
CN106056121A (zh) 基于sift图像特征匹配的卫星装配工件快速识别方法
CN102243299A (zh) 无人机载sar图像正射纠正装置
CN113074752A (zh) 一种用于车载地磁传感器的动态标定方法及系统
Wang et al. Automatic reading system for analog instruments based on computer vision and inspection robot for power plant
CN108871377A (zh) 基于类椭圆模型的恒星成像误差修正方法
CN111047702A (zh) 一种基于双目视觉的法兰弯管自动焊接方法
Zhenzhong et al. The application of machine vision in inspecting position-control accuracy of motor control systems

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230220

Address after: Room 201, Room 101, Building 1, No. 18, Daoyuan Road, High-tech Zone, Suzhou City, Jiangsu Province, 215000

Patentee after: SUZHOU ZHONGKETIANQI REMOTE SENSING TECHNOLOGY CO.,LTD.

Address before: No. 29, Qinhuai District, Qinhuai District, Nanjing, Jiangsu

Patentee before: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics