CN111536982A - 一种光照不良条件下小行星探测器光学导航图像生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种光照不良条件下小行星探测器光学导航图像生成方法，是一种小行星光学导航环境模拟方法，通过对小行星光照环境的分析以及光照对导航相机拍摄出的图像的影响的分析，本发明提出的一种光照不良条件下小行星探测器光学导航图像生成方法，以已经获得的光照良好的小行星表面光学导航图像作为基准图像，以太阳照射角度为参数，通过灰度增加、模糊和添加加性噪声的步骤，生成光照不良情况下的小行星表面光学导航图像。本发明方法生成的图像，能够用于小行星探测器着陆段光学导航方法对光照鲁棒性的测试和验证，从而有助于小行星探测器光学导航技术的提高。
Description
技术领域
本发明涉及小行星光学导航环境模拟技术，利用光照良好的小行星表面光学导航图像和太阳照射角度模拟出光照不良的情况下导航相机拍摄出的小行星表面图像，该系统可以用于测试小行星探测器着陆段光学导航方法对光照的鲁棒性。
背景技术
探索小行星有助于人类探究太阳系起源的奥秘以及获取宝贵的矿产资源，使探测器在小行星上着陆是非常困难也是极其重要的一步。由于在小行星附近，地球无线电导航的方式时延很大，需要探测器具有自主导航的能力。光学导航技术是一种低功耗、高效率的自主导航方式，它以导航相机为唯一感受器，从相机拍摄的光学导航图像中提取特征点或者特征区域来计算探测器位姿，是目前热门的研究课题。这种光学导航方法对于光照环境的要求较高，光照不良会导致导航相机拍摄出的图像发生亮度过暗、模糊和出现噪声，致使导航精度低，甚至让导航失效。小行星自转很快，在探测器进行着陆任务时，导航相机会时常处于光照不良的情况当中，因此需要提高光学导航方法对于光照环境的鲁棒性。
目前很多科研人员正在研究提高小行星探测器光学自主导航方法对于光照鲁棒性的技术，但是由于一些因素的限制，很多科研机构难以获得真实的光照不良的情况下小行星表面的光学导航图像或者使用半物理仿真的方式得到模拟的光学导航图像，难以对光学导航方法在光照不良环境下的导航效果进行验证，导致了研究的困难。
针对上述情况，本发明提出一种光照不良条件下小行星探测器光学导航图像生成方法，基于对小行星附近光照模型的分析和光照对光学导航图像影响的分析，利用光照良好的小行星表面光学导航图像和太阳照射角度模拟出光照不良情况下小行星光学导航图像，能够将光照良好的小行星光学导航图像数据变为光照不良或者光照条件变化的光学导航图像数据，让科研人员能够使用这种图像数据进行光学导航测试，从而有利于提高光学导航方法对于光照的鲁棒性。
发明内容
本发明设计的一种光照不良条件下小行星探测器光学导航图像生成方法，目的在于解决缺少光照不良的情况下小行星光学导航图像的问题，从而解决对于小行星探测器光学导航技术对于光照环境的鲁棒性难以验证的问题，有利于促进小行星探测器光学自主导航方法的研究。
本发明的原理是：太阳是小行星附近的唯一光源，太阳光的照射角度是影响小行星附近光照环境的唯一变量，在小行星表面反射系数一致的情况下，太阳照射角度也是小行星表面反射光强度的唯一变量。根据小孔成像的原理，相机接收到小行星表面的反射光而成像，通过研究得到光照不良对光学导航图像的影响主要体现在整体亮度、图像的清晰度和噪声，可以通过太阳照射角度建立小行星光照不良条件下的光学导航图像模型，对光照不良情况下的垂直于小行星表面拍摄出的光学导航图像进行模拟，对小行星光学自主导航技术的研究提供了光照鲁棒性的验证条件。与现有技术相比，本发明方法能够从小行星比表面受光的角度和光照对图像影响的角度对小行星表面图像进行模拟，比添加噪声等模拟方法更加接近真实情况，可以生成符合真实情况的光照连续变化的小行星表面序列图像，为小行星探测器自主导航方法的光照鲁棒性验证带来更加真实的仿真环境。
本发明采用以下步骤实现光照不良条件下光学导航图像的生成：
第一步、设定要生成的光照不良条件下的小行星表面光学导航图像拍摄时的太阳照射角度为α，参照图1，太阳照射角度为太阳光线与被拍摄平面的夹角。将预先获取的光照良好的小行星表面光学导航灰度图像作为基准图像，设定其太阳照射角度为90度，计算其平均灰度I0，并计算I0和1-sinα的乘积I0*(1-sinα)作为灰度增量。提取基准图像的一个像素，将灰度增量加在当前像素的灰度值上，遍历基准图像的所有像素，得到灰度增加的图像。
第二步、对灰度增加的图像进行卷积处理，卷积核为5*5的高斯核，卷积核标准差为2/3*(1-sinα)，卷积后得到的图像为模糊图像。
第三步，对模糊图像加加性噪声，得到最终的太阳照射角度为α时的光照不良图像，噪声为均值为0，标准差为
的高斯随机噪声。
附图说明
图1、太阳照射角度示意图。其中α为太阳照射角度。
图2、本发明方法实施的流程框图。
图3、对基准图像和模拟缺光图像进行特征提取实验结果。其中，图a为基准图像提取特征结果，图b为太阳照射角度为85°的模拟缺光图像提取特征结果，图c为太阳照射角度为30°的模拟缺光图像提取特征结果，图d为太阳照射角度为5°的模拟缺光图像提取特征结果。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例：
一种光照不良条件下小行星探测器光学导航图像生成方法实现步骤如下：
第一步，将预先获得的光照良好的小行星表面光学导航灰度图像设置为基准图像，计算其平均灰度为I0，设置要生成的光照不良图像的太阳照射角度为α。读取基准图像每一像素的灰度值，在读取的灰度值上加上I0和1-sinα的乘积，得到灰度增加后的图像。
第二步，在第一步的基础上，使用5*5的高斯核对灰度增加的图像进行卷积，卷积核标准差为2/3*(1-sinα)，得到模糊图像。
第三步，在第二步的基础上，对得到的模糊图像添加加性噪声，加性噪声为均值为0，标准差为
的高斯随机噪声，得到最终的光照角度为α时的光照不良条件下的光学导航图像。
实施效果：
为了验证本发明方法的模拟效果，以光照良好的Eros小行星表面图像为基准图像进行了太阳照射角度为85°、30°、5°的缺光图像模拟，使用常用的特征区域提取方法MET对基准图像和缺光图像进行特征区域提取，以特征区域提取的数量和提取效果验证缺光图像模拟的效果，如图3所示。
生成的光学导航图像在图像灰度、图像模糊、图像随机噪声这三个特征通过软件设定。
调整模糊量；使用5*5的高斯核对已经添加灰度的图像进行卷积，实现图像模糊效果。
对图像添加高斯白噪声，噪声参数由太阳照射角度计算得到。
Claims (4)
1.一种光照不良条件下小行星探测器光学导航图像生成方法，其特征在于：第一步、设定要生成的光照不良条件下的小行星表面光学导航图像拍摄时的太阳照射角度为α，太阳照射角度为太阳光线与被拍摄平面的夹角；将预先获取的光照良好的小行星表面光学导航灰度图像作为基准图像，设定其太阳照射角度为90度，计算平均灰度I0，并计算I0和1-sinα的乘积I0*(1-sinα)作为灰度增量；提取基准图像的一个像素，将灰度增量加在当前像素的灰度值上，遍历基准图像的所有像素，得到灰度增加的图像；
第二步、对灰度增加的图像进行卷积处理，卷积核为5*5的高斯核，卷积核标准差为2/3倍的1-sinα，卷积后得到的图像为模糊图像；
第三步，对模糊图像加加性噪声，得到最终的太阳照射角度为α时的光照不良图像，噪声为均值为0，标准差为
的高斯随机噪声。
2.根据权利要求1所述的一种光照不良条件下小行星探测器光学导航图像生成方法，其特征在于：生成的光学导航图像在图像灰度、图像模糊、图像随机噪声这三个特征通过软件设定。
3.根据权利要求1所述的一种光照不良条件下小行星探测器光学导航图像生成方法，其特征在于：调整模糊量；使用5*5的高斯核对已经添加灰度的图像进行卷积，实现图像模糊效果。
4.根据权利要求1所述的一种光照不良条件下小行星探测器光学导航图像生成方法，其特征是，对图像添加高斯白噪声，噪声参数由太阳照射角度计算得到。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62284214A (ja) * | 1986-03-17 | 1987-12-10 | ジオスペクトラ・コ−ポレ−シヨン | 移動イメ−ジセンサ−プラツトホ−ム等の姿勢決定システム |
| CN102168980A (zh) * | 2011-01-13 | 2011-08-31 | 北京航空航天大学 | 一种基于小行星交会的深空探测器自主天文导航方法 |
| CN103234552A (zh) * | 2013-03-29 | 2013-08-07 | 南京航空航天大学 | 光学导航目标星模拟仿真图像生成方法 |
| US20150253140A1 (en) * | 2014-03-05 | 2015-09-10 | Airbus Ds Gmbh | Method for Position and Location Detection by Means of Virtual Reference Images |
| WO2017113567A1 (zh) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 上海卫星工程研究所 | 火星探测器自主导航方法 |
| CN108305301A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-20 | 山东大学 | 一种基于遥感影像的月表多尺度纹理生成方法 |
| US20190033986A1 (en) * | 2015-03-10 | 2019-01-31 | Pixart Imaging Inc. | Image processing method capable of detecting noise and related navigation device |
| CN109769110A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-17 | 深圳岚锋创视网络科技有限公司 | 一种3d小行星动态图的生成方法、装置及便携式终端 |
-
2020
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62284214A (ja) * | 1986-03-17 | 1987-12-10 | ジオスペクトラ・コ−ポレ−シヨン | 移動イメ−ジセンサ−プラツトホ−ム等の姿勢決定システム |
| CN102168980A (zh) * | 2011-01-13 | 2011-08-31 | 北京航空航天大学 | 一种基于小行星交会的深空探测器自主天文导航方法 |
| CN103234552A (zh) * | 2013-03-29 | 2013-08-07 | 南京航空航天大学 | 光学导航目标星模拟仿真图像生成方法 |
| US20150253140A1 (en) * | 2014-03-05 | 2015-09-10 | Airbus Ds Gmbh | Method for Position and Location Detection by Means of Virtual Reference Images |
| US20190033986A1 (en) * | 2015-03-10 | 2019-01-31 | Pixart Imaging Inc. | Image processing method capable of detecting noise and related navigation device |
| WO2017113567A1 (zh) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 上海卫星工程研究所 | 火星探测器自主导航方法 |
| CN108305301A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-20 | 山东大学 | 一种基于遥感影像的月表多尺度纹理生成方法 |
| CN109769110A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-17 | 深圳岚锋创视网络科技有限公司 | 一种3d小行星动态图的生成方法、装置及便携式终端 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 刘付成;朱庆华;孙建党;李爽;肖东东;姜丽辉;: "基于图像边缘信息的火星探测器自主光学导航技术" * |
| 刘兴潭;武延鹏;吴奋陟;顾营迎;郑然;梁潇;: "小行星三维地形模型几何重建方法" * |
| 张晓文;王大轶;黄翔宇;: "利用小行星测量信息的深空探测器自主导航算法研究" * |
| 李潇;胡维多;: "基于小行星地形特征库的自主测距与定姿方法" * |
| 田阳;崔平远;崔祜涛;: "基于图像序列的软着陆小天体自主导航方法" * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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