CN112395775A - 一种战斗部破片飞散参数计算方法 - Google Patents

一种战斗部破片飞散参数计算方法 Download PDF

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CN112395775A CN202011399470.1A CN202011399470A CN112395775A CN 112395775 A CN112395775 A CN 112395775A CN 202011399470 A CN202011399470 A CN 202011399470A CN 112395775 A CN112395775 A CN 112395775A
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Abstract

本发明提供了一种战斗部破片飞散参数计算方法，属于计算机视觉领域，战斗部爆炸后，对每块等效靶板标序号，标出等效靶板对称轴与等效靶板的交点位置；利用数码相机拍摄相邻图像重叠区域为50％以上等效靶板序列图像；利用无线传输网络实时将图片传输到工作站；基于最大稳定极值区域，提取等效靶板上包含破片穿孔区域的显著特征；利用特征描述子进行显著特征匹配；对匹配的显著特征位置进行同时定位与建图；根据破片穿孔区域特征，分类提取破片穿孔三维坐标；根据重建的交点标记位置，以及布靶参数，建立爆心坐标系；基于坐标系转换，计算相对于爆心坐标系破片穿孔飞散参数。该方法可以准确地自动分类并计算破片飞散参数。

Description

一种战斗部破片飞散参数计算方法
技术领域
本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种战斗部破片飞散参数计算方法。
背景技术
杀爆战斗部的破片场是对目标形成杀伤的关键毁伤元，破片场中的破片飞散角、破片飞散方向角，以及破片分布密度等参数对战斗部的作战效能评估有着重要影响。因破片场形状近似为球形，爆炸前，在靶场上距离爆炸中心一定距离处布置矩形、L型或球型的等效靶板，爆炸后，对破片场击中的等效靶板进行测试，计算出破片飞散参数。目前，主要采用人工划刻线分区、数破片穿孔统计，依据标准计算破片飞散参数等方法。这些方法是对单块等效靶板分别进行统计，不保存破片穿孔的具体位置图片信息，从而影响后续飞散参数计算准确性的核查。同时，基于破片穿孔面积对多种类型破片穿孔进行分类统计，人工判断统计的主观性影响破片分类结果，有必要研究一种准确自动分类的破片飞散参数计算方法。
基于等效靶板位置姿态未变的情况下计算破片飞散参数，发明了一种战斗部静爆场准确自动分类的破片飞散参数计算方法，该计算方法可以根据破片穿孔的位置以及面积信息，准确地自动分类并计算破片飞散参数。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种战斗部破片飞散参数计算方法。
为了准确地自动分类计算破片飞散参数，本发明提出了一种战斗部破片飞散参数计算方法。通过标出等效靶板对称轴与等效靶板交点位置，建立战斗部爆心坐标系；基于最大稳定极值区域，提取了等效靶板上包含破片穿孔区域的显著特征；利用特征描述子，结合预测的单应矩阵或位姿的特征分布，以及RANSAC策略，增强了特征匹配的鲁棒性；结合先验的坐标相对位置信息，基于SFM、EPNP和BA优化算法进行同时定位与建图，准确地对匹配的显著特征位置进行了三维重建；根据破片穿孔区域特征，分类提取破片穿孔三维坐标。
利用拍摄的战斗部爆炸后序列图像，战斗部破片飞散参数计算方法详细步骤如下：
步骤1、战斗部爆炸后，对每块等效靶板标序号，标出等效靶板对称轴与等效靶板交点的位置；
步骤2、利用数码相机拍摄相邻图像重叠区域为50％以上等效靶板序列图片，破片穿孔区域相机以不同的位姿拍摄3次及以上；
步骤3、利用无线传输网络实时将等效靶板序列图像传输到工作站；
步骤4、基于阈值i＝0，...，255分别分割等效靶板序列图像In，n＝1，...，k，得到阈值分割图像gn：
Figure BDA0002816536470000021
根据阈值分割图像gn中目标连通区域的比率值，提取等效靶板序列图像中具有最大稳定极值区域的破片穿孔；
步骤5、基于破片穿孔对破片穿孔的局部区域特征描述子进行区域匹配；
步骤6、结合先验的坐标相对位置信息，基于SFM、EPNP、BA优化算法，对匹配的破片穿孔区域位置进行同时定位与建图；
步骤7、根据破片穿孔区域的形状和面积特征，分类提取最大稳定极值区域中的破片穿孔区域位置；
步骤8、根据重建的交点标记位置，以及布靶参数，建立战斗部爆心坐标系，对破片穿孔区域位置中心的三维坐标进行坐标系转换；
步骤9、根据战斗部放置方式，建立战斗部飞散参数计算坐标系，计算破片穿孔相对于爆心坐标系的飞散角、飞散方向角和球面分布密度等飞散参数。
优选地，所述步骤4中，
根据连通区域Qratio的比率值，确定Qi在变化范围为2Δ内的最大稳定极值区域
Figure BDA0002816536470000031
其中，Qi表示阈值为i时连通区域大小，Δ为阈值的变化值。
优选地，所述步骤5具体包括：
步骤5.1、基于几何矩对提取的破片穿孔进行椭圆拟合，得到椭圆长短半轴a、b及主轴方向角度θ，按照角度参数θ进行方向旋转至水平，并按照半轴参数a、b对椭圆进行圆形归一化；
步骤5.2、利用sobel梯度算子，对该归一化圆形破片穿孔进行卷积，得到在x和y方向上的梯度Ix和Iy，计算每个像素点处的幅值M(x，y)和梯度方向θ(x，y)为：
Figure BDA0002816536470000041
Figure BDA0002816536470000042
步骤5.3、将梯度方向θ(x，y)在范围0°-360°内分成12个统计区域，每个区域为30°，根据归一化圆形破片穿孔区域中每个像素点的梯度方向，利用双线性内插法将其幅值累加到统计直方图中；将统计直方图的数据按照顺序组合成一个含有12个特征值的一维向量，得到HOG算子构建的局部区域特征描述子f；
步骤5.4、然后对于初始两帧图像，利用预测的单应矩阵H3×3，计算第一帧图像的局部区域特征描述子在第二帧图像的位置和分布；对于后续帧图像，利用预测的拍摄位姿矩阵P3×4，计算重建的三维点M(X，Y，Z，1)在后续帧In(xn，yn，kn)的位置和分布；
最后利用RANSAC策略，结合根据计算出最小化的欧氏距离对破片穿孔的局部区域特征描述子进行区域匹配。
优选地，所述步骤5.3具体包括：
步骤5.3.1、构造特征描述子
图像I(x，y)最大稳定极值区域面积为S，根据矩理论，其p+q的几何矩mpq为
Figure BDA0002816536470000051
p为x的阶数，q为y的阶数；
则p+q的中心矩为：
Figure BDA0002816536470000052
其中，m00＝∫∫I(x，y)dxdy，m01＝∫∫yI(x，y)dxdy，m10＝∫∫xI(x，y)dxdy；
对最大稳定极值区域拟合的椭圆长短半轴a和b、角度参数θ分别为：
Figure BDA0002816536470000061
Figure BDA0002816536470000062
Figure BDA0002816536470000063
u02是式(6)upq中p＝0，q＝2的值；u20是式(6)upq中p＝2，q＝0的值，u11是式(6)upq中p＝1，q＝1的值；
按照角度参数θ进行方向旋转至水平，对椭圆进行圆形归一化，采用HOG算子构建局部区域特征描述子f；
步骤5.3.2、对于初始两帧图像，根据预测的单应矩阵H3×3，计算图像I1(x1，y1)中的最大稳定极值区域特征点在图像I2(x2，y2)中的位置和分布：
(x2，y2)＝H3×3(x1，y1) (10)
步骤5.3.3、对于后续帧图像，预测拍摄位姿矩阵P3×4，计算重建的三维点M(X，Y，Z，1)在后续帧In(xn，yn，kn)的位置和分布：
(xn，yn，kn)＝P3×4(X，Y，Z，1) (11)
步骤5.4、采用RANSAC策略，对区域特征描述子进行匹配；
fij＝arg min||fi-fj||2 (12)
fi表示第i帧的某一区域特征描述子，fj表示第j帧的某一区域特征描述子。
优选地，所述步骤6具体包括：
步骤6.1、对初始两帧图像I1(x1，y1)和I2(x2，y2)，采用SFM算法进行初始三维建图，并估计拍摄的相机位姿；
计算基本矩阵F：
Figure BDA0002816536470000071
如果相机内参数矩阵为K，然后计算本质矩阵：
E＝K′TFK (14)
对本质矩阵进行SVD分解，得到两相机位姿之间的关系R和T；
步骤6.2、对于后续帧图像，利用已经重建的三维点，通过PCA选择4个控制点，建立新的局部坐标系，从而将三维点坐标用新的控制点表示出来；再利用相机投影模型和当前帧的二维点坐标，转换到相机坐标系中；然后在相机坐标系中建立和世界坐标系同样关系的4个控制点，求解出相机坐标系下的四个控制点的坐标；最后利用ICP求解当前帧相机的位姿R和T；
步骤6.3、利用两相机之间的位姿关系，对匹配区域位置点X进行三维重建：
Figure BDA0002816536470000081
其中
Figure BDA0002816536470000082
(R2 T2)是第2帧图像采集时相机的位姿相对于第1帧图像采集时相机位姿的旋转和平移关系，后续帧三维重建类似；
步骤6.4、最后通过重投影误差最小化，利用BA优化Ri和Ti、Xj
Figure BDA0002816536470000083
wij表示第i帧图像中第j个特征点的权重，qij表示第i帧图像中第j个特征点的位置坐标，Xj为其对应的空间三维坐标，Ci为Xj相对于第i帧图像的旋转平移关系和相机在第i帧图像中的投影矩阵，P表示变换函数。
优选地，所述步骤7具体包括：
步骤7.1、基于形状特征去除不是破片穿孔的稳定极值区域；
步骤7.2、根据极大稳定极值区域的面积，对破片穿孔进行分类。
优选地，所述步骤9具体包括：
步骤9.1、选择战斗部放置方式：立式放置或卧式放置；
步骤9.2、建立战斗部飞散参数计算坐标系，如果为立式放置，以战斗部轴线向上为正航向xx，如果为卧式放置，以战斗部轴线向左为正航向xx；
步骤9.3、计算破片的航向角：如果为卧式放置，破片的三维坐标为(X，Y，Z)，其航向角为：
θ＝arc tan(Y/X) (17)
如果为卧式放置，其航向角为：
θ＝arc tan(Z/X) (18)
步骤9.4、以正航向X顺时针旋转，统计5％破片穿孔总数扫描对应的航向角θ1，统计50％破片穿孔总数扫描对应的航向角θ2，以及统计95％破片穿孔总数扫描对应的航向角θ3；
步骤9.5、飞散参数计算：破片飞散角为：
Ω＝θ3-θ1 (19)
破片飞散方向角为：
ψ＝90°-θ2 (20)
设以爆心为圆心，将等效靶板从左到右顺时针旋转进行k份分区，每份分区对应的圆心角为
Figure BDA0002816536470000101
分区内的破片的数量为nk，h为等效靶板的高度，则破片球面分布密度为：
Figure BDA0002816536470000102
本发明提供的一种战斗部破片飞散参数计算方法具有以下有益效果：
本发明特征在于基于标出等效靶板对称轴与等效靶板交点的位置，建立战斗部爆心坐标系；
本发明特征在于基于最大稳定极值区域，提取等效靶板上包含破片穿孔区域的显著特征；
本发明特征在于利用特征描述子，结合单应矩阵或位姿预测的特征分布，以及RANSAC策略，增强了特征匹配的鲁棒性；
本发明特征在于结合先验的坐标相对位置信息，基于SFM、EPNP、BA优化同时定位与建图的算法，准确地对显著特征位置进行三维重建；
本发明特征在于根据破片穿孔区域特征，有效分类提取破片穿孔区域。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例及其设计方案，下面将对本实施例所需的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来说，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他的附图。
图1为本发明实施例1的一种战斗部破片飞散参数计算方法的流程图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案并能予以实施，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1
本发明提供了一种战斗部破片飞散参数计算方法，具体如图1所示，步骤1、战斗部爆炸后，对每块等效靶板标序号，标出等效靶板对称轴与等效靶板交点的位置；
步骤2、利用数码相机拍摄相邻图像重叠区域为50％以上等效靶板序列图片，破片穿孔区域相机以不同的位姿拍摄3次及以上；
步骤3、利用无线传输网络实时将等效靶板序列图像传输到工作站；
步骤4、基于阈值i＝0，...，255分别分割等效靶板序列图像In，n＝1，...，k，得到阈值分割图像gn：
Figure BDA0002816536470000121
根据阈值分割图像gn中目标连通区域的比率值，提取等效靶板序列图像中具有最大稳定极值区域的破片穿孔；
其中，根据连通区域Qratio的比率值，确定Qi在变化范围为2Δ内的最大稳定极值区域
Figure BDA0002816536470000122
其中，Qi表示阈值为i时连通区域大小，Δ为阈值的变化值；
步骤5、基于破片穿孔对破片穿孔的局部区域特征描述子进行区域匹配；
本实施例中，步骤5具体包括：
步骤5.1、基于几何矩对提取的破片穿孔进行椭圆拟合，得到椭圆长短半轴a、b及主轴方向角度θ，按照角度参数θ进行方向旋转至水平，并按照半轴参数a、b对椭圆进行圆形归一化；
步骤5.2、利用sobel梯度算子，对该归一化圆形破片穿孔进行卷积，得到在x和y方向上的梯度Ix和Iy，计算每个像素点处的幅值M(x,y)和梯度方向θ(x,y)为：
Figure BDA0002816536470000131
Figure BDA0002816536470000132
步骤5.3、将梯度方向θ(x,y)在范围0°-360°内分成12个统计区域，每个区域为30°，根据归一化圆形破片穿孔区域中每个像素点的梯度方向，利用双线性内插法将其幅值累加到统计直方图中；将统计直方图的数据按照顺序组合成一个含有12个特征值的一维向量，得到HOG算子构建的局部区域特征描述子f；
步骤5.4、然后对于初始两帧图像，利用预测的单应矩阵H3×3，计算第一帧图像的局部区域特征描述子在第二帧图像的位置和分布；对于后续帧图像，利用预测的拍摄位姿矩阵P3×4，计算重建的三维点M(X,Y,Z,1)在后续帧In(xn,yn,kn)的位置和分布；
最后利用RANSAC策略，结合根据计算出最小化的欧氏距离对破片穿孔的局部区域特征描述子进行区域匹配。
进一步地，步骤5.3具体包括：
步骤5.3.1、构造特征描述子
图像I(x,y)最大稳定极值区域面积为S，根据矩理论，其p+q的几何矩mpq为
Figure BDA0002816536470000141
p为x的阶数，q为y的阶数；
则p+q的中心矩为：
Figure BDA0002816536470000142
其中，m00＝∫∫I(x,y)dxdy，m01＝∫∫yI(x,y)dxdy，m10＝∫∫xI(x,y)dxdy；
对最大稳定极值区域拟合的椭圆长短半轴a和b、角度参数θ分别为：
Figure BDA0002816536470000143
Figure BDA0002816536470000144
Figure BDA0002816536470000145
u02是式(6)upq中p＝0，q＝2的值；u20是式(6)upq中p＝2，q＝0的值，u11是式(6)upq中p＝1，q＝1的值；
按照角度参数θ进行方向旋转至水平，对椭圆进行圆形归一化，采用HOG算子构建局部区域特征描述子f；
步骤5.3.2、对于初始两帧图像，根据预测的单应矩阵H3×3，计算图像I1(x1,y1)中的最大稳定极值区域特征点在图像I2(x2,y2)中的位置和分布：
(x2,y2)＝H3×3(x1,y1) (10)
步骤5.3.3、对于后续帧图像，预测拍摄位姿矩阵P3×4，计算重建的三维点M(X,Y,Z,1)在后续帧In(xn,yn,kn)的位置和分布：
(xn,yn,kn)＝P3×4(X,Y,Z,1) (11)
步骤5.4、采用RANSAC策略，对区域特征描述子进行匹配；
fij＝arg min||fi-fj||2 (12)
fi表示第i帧的某一区域特征描述子,fj表示第j帧的某一区域特征描述子；
步骤6、结合先验的坐标相对位置信息，基于SFM、EPNP、BA优化算法，对匹配的破片穿孔区域位置进行同时定位与建图；
本实施例中，步骤6具体包括：
步骤6.1、对初始两帧图像I1(x1,y1)和I2(x2,y2)，采用SFM算法进行初始三维建图，并估计拍摄的相机位姿；
计算基本矩阵F：
Figure BDA0002816536470000161
如果相机内参数矩阵为K，然后计算本质矩阵：
E＝K′TFK (14)
对本质矩阵进行SVD分解，得到两相机位姿之间的关系R和T；
步骤6.2、对于后续帧图像，利用已经重建的三维点，通过PCA选择4个控制点，建立新的局部坐标系，从而将三维点坐标用新的控制点表示出来；再利用相机投影模型和当前帧的二维点坐标，转换到相机坐标系中；然后在相机坐标系中建立和世界坐标系同样关系的4个控制点，求解出相机坐标系下的四个控制点的坐标；最后利用ICP求解当前帧相机的位姿R和T；
步骤6.3、利用两相机之间的位姿关系，对匹配区域位置点X进行三维重建：
Figure BDA0002816536470000171
其中，
Figure BDA0002816536470000172
(R2 T2)是第2帧图像采集时相机的位姿相对于第1帧图像采集时相机位姿的旋转和平移关系，后续帧三维重建类似；
步骤6.4、最后通过重投影误差最小化，利用BA优化Ri和Ti、Xj
Figure BDA0002816536470000173
wij表示第i帧图像中第j个特征点的权重，qij表示第i帧图像中第j个特征点的位置坐标，Xj为其对应的空间三维坐标，Ci为Xj相对于第i帧图像的旋转平移关系和相机在第i帧图像中的投影矩阵，P表示变换函数；
步骤7、根据破片穿孔区域的形状和面积特征，分类提取最大稳定极值区域中的破片穿孔区域位置；
本实施例中，步骤7具体包括：
步骤7.1、基于形状特征去除不是破片穿孔的稳定极值区域；
步骤7.2、根据极大稳定极值区域的面积，对破片穿孔进行分类；
步骤8、根据重建的交点标记位置，以及布靶参数，建立战斗部爆心坐标系，对破片穿孔区域位置中心的三维坐标进行坐标系转换；
步骤9、根据战斗部放置方式，建立战斗部飞散参数计算坐标系，计算破片穿孔相对于爆心坐标系的飞散角、飞散方向角和球面分布密度等飞散参数。
本实施例中，步骤9具体包括：
步骤9.1、选择战斗部放置方式：立式放置或卧式放置；
步骤9.2、建立战斗部飞散参数计算坐标系，如果为立式放置，以战斗部轴线向上为正航向xx，如果为卧式放置，以战斗部轴线向左为正航向xx；
步骤9.3、计算破片的航向角：如果为卧式放置，破片的三维坐标为(X,Y,Z)，其航向角为：
θ＝arc tan(Y/X) (17)
如果为卧式放置，其航向角为：
θ＝arc tan(Z/X) (18)
步骤9.4、以正航向X顺时针旋转，统计5％破片穿孔总数扫描对应的航向角θ1，统计50％破片穿孔总数扫描对应的航向角θ2，以及统计95％破片穿孔总数扫描对应的航向角θ3；
步骤9.5、飞散参数计算：破片飞散角为：
Ω＝θ3-θ1 (19)
破片飞散方向角为：
ψ＝90°-θ2 (20)
设以爆心为圆心，将等效靶板从左到右顺时针旋转进行k份分区，每份分区对应的圆心角为
Figure BDA0002816536470000191
分区内的破片的数量为nk，h为等效靶板的高度，则破片球面分布密度为：
Figure BDA0002816536470000192
本发明基于最大稳定极值区域及其特征描述子，结合预测的单应矩阵或拍摄位姿的特征分布，以及RANSAC策略，对等效靶板的显著区域进行了鲁棒检测与匹配；基于SFM、EPNP、BA优化的同时定位与建图技术，对匹配的显著区域位置实时快速地进行了三维重建；根据破片穿孔区域特征，准确自动地实现了破片分类的飞散参数计算。该计算方法可以根据破片穿孔的位置以及面积信息，准确地自动分类并计算破片飞散参数。
以上所述实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换，均属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种战斗部破片飞散参数计算方法，其特征在于，包括以下步骤如下：
步骤1、战斗部爆炸后，对每块等效靶板标序号，标出等效靶板对称轴与等效靶板交点的位置；
步骤2、利用数码相机拍摄相邻图像重叠区域为50％以上等效靶板序列图片，破片穿孔区域相机以不同的位姿拍摄3次及以上；
步骤3、利用无线传输网络实时将等效靶板序列图像传输到工作站；
步骤4、基于阈值i＝0，...，255分别分割等效靶板序列图像In，n＝1，...，k，得到阈值分割图像gn：
Figure FDA0002816536460000011
根据阈值分割图像gn中目标连通区域的比率值，提取等效靶板序列图像中具有最大稳定极值区域的破片穿孔；
步骤5、基于破片穿孔对破片穿孔的局部区域特征描述子进行区域匹配；
步骤6、结合先验的坐标相对位置信息，基于SFM、EPNP、BA优化算法，对匹配的破片穿孔区域位置进行同时定位与建图；
步骤7、根据破片穿孔区域的形状和面积特征，分类提取最大稳定极值区域中的破片穿孔区域位置；
步骤8、根据重建的交点标记位置，以及布靶参数，建立战斗部爆心坐标系，对破片穿孔区域位置中心的三维坐标进行坐标系转换；
步骤9、根据战斗部放置方式，建立战斗部飞散参数计算坐标系，计算破片穿孔相对于爆心坐标系的飞散参数。
2.根据权利要求1所述的战斗部破片飞散参数计算方法，其特征在于，所述步骤4中，
根据连通区域Qratio的比率值，确定Qi在变化范围为2Δ内的最大稳定极值区域
Figure FDA0002816536460000021
其中，Qi表示阈值为i时连通区域大小，Δ为阈值的变化值。
3.根据权利要求1所述的战斗部破片飞散参数计算方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：
步骤5.1、基于几何矩对提取的破片穿孔进行椭圆拟合，得到椭圆长短半轴a、b及主轴方向角度θ，按照角度参数θ进行方向旋转至水平，并按照半轴参数a、b对椭圆进行圆形归一化；
步骤5.2、利用sobel梯度算子，对该归一化圆形破片穿孔进行卷积，得到在x和y方向上的梯度Ix和Iy，计算每个像素点处的幅值M(x，y)和梯度方向θ(x，y)为：
Figure FDA0002816536460000022
Figure FDA0002816536460000031
步骤5.3、将梯度方向θ(x，y)在范围0°-360°内分成12个统计区域，每个区域为30°，根据归一化圆形破片穿孔区域中每个像素点的梯度方向，利用双线性内插法将其幅值累加到统计直方图中；将统计直方图的数据按照顺序组合成一个含有12个特征值的一维向量，得到HOG算子构建的局部区域特征描述子f；
步骤5.4、然后对于初始两帧图像，利用预测的单应矩阵H3×3，计算第一帧图像的局部区域特征描述子在第二帧图像的位置和分布；对于后续帧图像，利用预测的拍摄位姿矩阵P3×4，计算重建的三维点M(X，Y，Z，1)在后续帧In(xn，yn，kn)的位置和分布；
最后利用RANSAC策略，结合根据计算出最小化的欧氏距离对破片穿孔的局部区域特征描述子进行区域匹配。
4.根据权利要求3所述的战斗部破片飞散参数计算方法，其特征在于，所述步骤5.3具体包括：
步骤5.3.1、构造特征描述子
图像I(x，y)最大稳定极值区域面积为s，根据矩理论，其p+q的几何矩mpq为
Figure FDA0002816536460000041
p为x的阶数，q为y的阶数；
则p+q的中心矩为：
Figure FDA0002816536460000042
其中，m00＝∫∫I(x，y)dxdy，m01＝∫∫yI(x，y)dxdy，m10＝∫∫χI(x，y)dxdy；
对最大稳定极值区域拟合的椭圆长短半轴a和b、角度参数θ分别为：
Figure FDA0002816536460000043
Figure FDA0002816536460000044
Figure FDA0002816536460000045
u02是式(6)upq中p＝0，q＝2的值；u20是式(6)upq中p＝2，q＝0的值，u11是式(6)upq中p＝1，q＝1的值；
按照角度参数θ进行方向旋转至水平，对椭圆进行圆形归一化，采用HOG算子构建局部区域特征描述子f；
步骤5.3.2、对于初始两帧图像，根据预测的单应矩阵H3×3，计算图像I1(x1，y1)中的最大稳定极值区域特征点在图像I2(x2，y2)中的位置和分布：
(x2，y2)＝H3×3(x1，y1) (10)
步骤5.3.3、对于后续帧图像，预测拍摄位姿矩阵P3×4，计算重建的三维点M(X，Y，Z，1)在后续帧In(xn，yn，kn)的位置和分布：
(xn，yn，kn)＝P3×4(X，Y，Z，1) (11)
步骤5.4、采用RANSAC策略，对区域特征描述子进行匹配；
fij＝arg min||fi-fj||2 (12)
fi表示第i帧的某一区域特征描述子，fj表示第j帧的某一区域特征描述子。
5.根据权利要求4所述的战斗部破片飞散参数计算方法，其特征在于，所述步骤6具体包括：
步骤6.1、对初始两帧图像I1(x1，y1)和I2(x2，y2)，采用SFM算法进行初始三维建图，并估计拍摄的相机位姿；
计算基本矩阵F：
Figure FDA0002816536460000061
如果相机内参数矩阵为K，然后计算本质矩阵：
E＝K′TFK (14)
对本质矩阵进行SVD分解，得到两相机位姿之间的关系R和T；
步骤6.2、对于后续帧图像，利用已经重建的三维点，通过PCA选择4个控制点，建立新的局部坐标系，从而将三维点坐标用新的控制点表示出来；再利用相机投影模型和当前帧的二维点坐标，转换到相机坐标系中；然后在相机坐标系中建立和世界坐标系同样关系的4个控制点，求解出相机坐标系下的四个控制点的坐标；最后利用ICP求解当前帧相机的位姿R和T；
步骤6.3、利用两相机之间的位姿关系，对匹配区域位置点X进行三维重建：
Figure FDA0002816536460000071
其中
Figure FDA0002816536460000072
(R2 T2)是第2帧图像采集时相机的位姿相对于第1帧图像采集时相机位姿的旋转和平移关系，后续帧三维重建类似；
步骤6.4、最后通过重投影误差最小化，利用BA优化Ri和Ti、Xj
Figure FDA0002816536460000073
wij表示第i帧图像中第j个特征点的权重，qij表示第i帧图像中第j个特征点的位置坐标，Xj为其对应的空间三维坐标，Ci为Xj相对于第i帧图像的旋转平移关系和相机在第i帧图像中的投影矩阵，P表示变换函数。
6.根据权利要求5所述的战斗部破片飞散参数计算方法，其特征在于，所述步骤7具体包括：
步骤7.1、基于形状特征去除不是破片穿孔的稳定极值区域；
步骤7.2、根据极大稳定极值区域的面积，对破片穿孔进行分类。
7.根据权利要求6所述的战斗部破片飞散参数计算方法，其特征在于，所述步骤9具体包括：
步骤9.1、选择战斗部放置方式：立式放置或卧式放置；
步骤9.2、建立战斗部飞散参数计算坐标系，如果为立式放置，以战斗部轴线向上为正航向xx，如果为卧式放置，以战斗部轴线向左为正航向xx；
步骤9.3、计算破片的航向角：如果为卧式放置，破片的三维坐标为(X，Y，Z)，其航向角为：
θ＝arc tan(Y/X) (17)
如果为卧式放置，其航向角为：
θ＝arc tan(Z/X) (18)
步骤9.4、以正航向X顺时针旋转，统计5％破片穿孔总数扫描对应的航向角θ1，统计50％破片穿孔总数扫描对应的航向角θ2，以及统计95％破片穿孔总数扫描对应的航向角θ3；
步骤9.5、飞散参数计算：破片飞散角为：
Ω＝θ3-θ1 (19)
破片飞散方向角为：
ψ＝90°-θ2 (20)
设以爆心为圆心，将等效靶板从左到右顺时针旋转进行k份分区，每份分区对应的圆心角为
Figure FDA0002816536460000091
分区内的破片的数量为nk，h为等效靶板的高度，则破片球面分布密度为：
Figure FDA0002816536460000092
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