CN115932823A - 基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法 - Google Patents
基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115932823A CN115932823A CN202310024723.4A CN202310024723A CN115932823A CN 115932823 A CN115932823 A CN 115932823A CN 202310024723 A CN202310024723 A CN 202310024723A CN 115932823 A CN115932823 A CN 115932823A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- aircraft
- ground
- target
- sar
- image
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 95
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 76
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 21
- 208000004350 Strabismus Diseases 0.000 claims description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 15
- 238000011524 similarity measure Methods 0.000 claims description 8
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 7
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 5
- 239000011541 reaction mixture Substances 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000012634 optical imaging Methods 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
本申请涉及一种基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法。所述方法包括:通过先利用SAR成像几何关系直接定位,再用异源图像匹配定位的匹配策略,利用SAR成像几何关系快速求解目标点经纬度坐标,可快速给定目标位置范围,使下一步异源图像匹配能够获取初始位置从而大幅减少计算量,充分利用了SAR成像信息。在本方法中,还利用MIRD特征描述子将SAR实时图和光学基准图进行同源化处理,使用SAD方法作为相似性度量,能够有效获取高精度的异源匹配结果,读取SAR实时图像中任意点对应光学基准图中的经纬度位置信息,从而完成异源图像匹配定位。
Description
技术领域
本申请涉及计算机视觉及遥感技术领域,特别是涉及一种基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法。
背景技术
飞行器对地面目标定位是实现飞行器精确制导、目标侦察及地理测绘等任务的重要基础和关键技术。现有的飞行器对地面目标定位可通过机载光电吊舱光学成像、激光瞄准或机载合成孔径雷达对地成像实现,其中利用合成孔径雷达(SAR)成像对地定位方式具有抗干扰能力强、穿透性好以及全天时全天候观测等优点,而且其测距信息及成像几何模型可在无地面控制点条件下直接提供地面目标概略位置信息,综合了激光测距(获取距离信息)和光学成像观测(获取目标外形信息)的优点。但在需要获取高精度地面目标位置信息的应用中,由于机载SAR传感器容易受到大气湍流、机身震动等影响,因而利用SAR成像几何关系模型直接确定地面目标位置往往存在较大的误差,无法满足实际应用需求。
为了实现更高精度的SAR图像目标定位,可利用飞行器实时获取的SAR图像与高分辨率卫星基准图匹配,实现更高精度的对地目标定位结果。考虑到实际应用中的基准数据的获取来源范围及制备保障难度,飞行器对地定位过程所用基准数据源可为光学卫星图像(相比于SAR基准图其来源更广泛,更易获取制备),因而需要进行异源图像匹配,并基于匹配结果获取地面目标经纬度信息。尽管通过机载SAR实时图与光学基准图异源匹配可获得与光学基准图中地理精度相当的定位结果,但成像模态的巨大差异使得SAR图像与可见光图像间的高精度匹配存在巨大的挑战。相比于光学图像的被动成像方式,SAR图像是通过电磁波主动探测成像获得,两者在图像特性上存在巨大差异;SAR图像中的相干斑噪声、非线性灰度变化以及非均匀几何畸变导致其与光学图像的准确匹配十分困难,目前高精度的SAR-可见光异源图像匹配仍是计算机视觉及遥感领域的难点问题,基于SAR成像几何及异源匹配的高精度飞行器对地面目标定位技术也具有重大的实用意义及工程价值。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够增强实时性的同时进一步提升异源匹配鲁棒性的基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法。
一种基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法,所述方法包括:
获取飞行器参数、合成孔径雷达的成像参数,以及由所述合成孔径雷达搭载飞行器在空中探测地面目标得到的SAR实时图像;
根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,以及雷达波束斜视角在地面投影的投影角度;
将机载SAR成像三维几何关系投影到地平面后得到成像二维几何关系,基于所述成像二维几何关系,所述投影距离以及投影角度进行计算得到基于地理坐标系进行表达的地面目标与所述飞行器投影点之间的距离矢量;
根据所述飞行器参数,将所述距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示所述地面目标的粗略位置坐标,再将所述地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到所述地面目标的经度以及纬度;
根据所述地面目标的经度以及纬度,在由卫星得到光学图像中裁剪相关区域的光学基准图像;
根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并根据所述模态独立区域描述子分别提取所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图;
利用像素差绝对值作为相似性度量对所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图进行异源图像匹配,得到与SAR实时图像匹配的光学基准图像区域,并根据该区域提取所述目标位置的精准经度及纬度,以完成定位。
在其中一实施例中,所述飞行器参数包括:飞行器投影到地面的位置以及速度矢量;
所述成像参数包括:雷达多普勒中心频率、雷达发射脉冲中心波长以及雷达波束斜视角。
在其中一实施例中,所述根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离包括:
根据所述飞行器、飞行器在地面的投影点以及地面目标构成三角平面,并根据三角几何关系求解得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,并采用以下公式:
在上式中,表示所述飞行器与地面目标之间的距离,表示所述飞行器距离地面的高度。
在其中一实施例中,所述根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述雷达波束斜视角在地面投影的投影角度采用以下公式:
在上式中,表示雷达多普勒中心频率,表示雷达发射脉冲中心波长,表示飞行器速度,表示所述飞行器与地面目标之间的距离,表示所述投影距离。
在其中一实施例中,所述距离矢量表示为:
在上式中,表示所述投影距离,角度为飞行器航向角度与所述雷达波束斜视角在地面投影的投影角度之差。
在其中一实施例中,裁剪得到的光学基准图像尺寸大于所述SAR实时图像。
在其中一实施例中,所述距离度量表示为:
其中,
在上式中,表示高斯卷积核,表示像素点,表示像素点在图像中的坐标,以当前像素点为模板中心,以X轴为0度方向,以45°为间隔将像素点邻域划分为8个区域,将对角线方向的两个区域合并为同一区域,合并后共四个区域,标记为和;
所述空间搜索区域由当前像素点为中心的所有像素组成。
在其中一实施例中,所述方差度量表示:
。
在其中一实施例中,根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子表示为:
。
一种基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位装置,所述装置包括:
数据获取模块,用于获取飞行器参数、合成孔径雷达的成像参数,以及由所述合成孔径雷达搭载飞行器在空中探测地面目标得到的SAR实时图像;
投影距离及角度获取模块,用于根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,以及雷达波束斜视角在地面投影的投影角度;
距离矢量获取模块,用于将机载SAR成像三维几何关系投影到地平面后得到成像二维几何关系,基于所述成像二维几何关系,所述投影距离以及投影角度进行计算得到基于地理坐标系进行表达的地面目标与所述飞行器投影点之间的距离矢量;
粗略位置获取模块,用于根据所述飞行器参数,将所述距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示所述地面目标的粗略位置坐标,再将所述地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到所述地面目标的经度以及纬度;
光学基准图像得到模块,用于根据所述地面目标的经度以及纬度,在由卫星得到光学图像中裁剪相关区域的光学基准图像;
特征图获取模块,用于根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并根据所述模态独立区域描述子分别提取所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图;
目标位置精准定位模块,用于利用像素差绝对值作为相似性度量对所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图进行异源图像匹配,得到与SAR实时图像匹配的光学基准图像区域,并根据该区域提取所述目标位置的精准经度及纬度,以完成定位。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
获取飞行器参数、合成孔径雷达的成像参数,以及由所述合成孔径雷达搭载飞行器在空中探测地面目标得到的SAR实时图像;
根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,以及雷达波束斜视角在地面投影的投影角度;
将机载SAR成像三维几何关系投影到地平面后得到成像二维几何关系,基于所述成像二维几何关系,所述投影距离以及投影角度进行计算得到基于地理坐标系进行表达的地面目标与所述飞行器投影点之间的距离矢量;
根据所述飞行器参数,将所述距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示所述地面目标的粗略位置坐标,再将所述地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到所述地面目标的经度以及纬度;
根据所述地面目标的经度以及纬度,在由卫星得到光学图像中裁剪相关区域的光学基准图像;
根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并根据所述模态独立区域描述子分别提取所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图;
利用像素差绝对值作为相似性度量对所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图进行异源图像匹配,得到与SAR实时图像匹配的光学基准图像区域,并根据该区域提取所述目标位置的精准经度及纬度,以完成定位。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取飞行器参数、合成孔径雷达的成像参数,以及由所述合成孔径雷达搭载飞行器在空中探测地面目标得到的SAR实时图像;
根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,以及雷达波束斜视角在地面投影的投影角度;
将机载SAR成像三维几何关系投影到地平面后得到成像二维几何关系,基于所述成像二维几何关系,所述投影距离以及投影角度进行计算得到基于地理坐标系进行表达的地面目标与所述飞行器投影点之间的距离矢量;
根据所述飞行器参数,将所述距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示所述地面目标的粗略位置坐标,再将所述地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到所述地面目标的经度以及纬度;
根据所述地面目标的经度以及纬度,在由卫星得到光学图像中裁剪相关区域的光学基准图像;
根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并根据所述模态独立区域描述子分别提取所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图;
利用像素差绝对值作为相似性度量对所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图进行异源图像匹配,得到与SAR实时图像匹配的光学基准图像区域,并根据该区域提取所述目标位置的精准经度及纬度,以完成定位。
上述基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法,通过根据机载SAR成像三维几何关系计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,以及雷达波束斜视角在地面投影的投影角度,再根据成像二维几何关系,基于投影距离以及投影角度进行计算得到基于地理坐标系进行表达的地面目标与所述飞行器投影点之间的距离矢量,将距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示地面目标的粗略位置坐标,再将所述地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到地面目标的经度以及纬度,根据得到的经度以及纬度,在由卫星得到光学图像中裁剪相关区域的光学基准图像,根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并根据模态独立区域描述子分别提取SAR实时图像以及光学基准图像的特征图,最后利用像素差绝对值作为相似性度量对SAR实时图像以及光学基准图像的特征图进行异源图像匹配,得到与SAR实时图像匹配的光学基准图像区域,并根据该区域提取目标位置的精准经度及纬度,以完成定位。本方法利用SAR成像几何关系快速求解目标点经纬度坐标,可快速给定目标位置范围,使下一步异源图像匹配能够获取初始位置从而大幅减少计算量,本方法充分利用了SAR成像信息。并利用MIRD特征描述子将SAR实时图和光学基准图进行同源化处理,使用SAD方法作为相似性度量,能够有效获取高精度的异源匹配结果,读取SAR实时图像中任意点对应光学基准图中的经纬度位置信息,从而完成飞行器异源景像匹配定位。
附图说明
图1为一个实施例中基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法的流程示意图;
图2为另一个实施例中基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法的流程框图;
图3为一个实施例中构建的机载SAR成像三维几何关系图;
图4为一个实施例中构建的机载SAR空间几何关系的二维航迹投影图;
图5为一个实施例中构建的MIRD模板示意图;
图6为一个实施例中构建的MIRD方向分布示意图;
图7为一个实施例中基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位装置的结构框图;
图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
如图1所示,提供了一种基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法,包括以下步骤:
步骤S100,获取飞行器参数、合成孔径雷达的成像参数,以及由合成孔径雷达搭载飞行器在空中探测地面目标得到的SAR实时图像;
步骤S110,根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到目标位置距离所述飞行器的投影距离,以及雷达波束斜视角在地面投影的投影角度;
步骤S120,将机载SAR成像三维几何关系投影到地平面后得到成像二维几何关系,基于成像二维几何关系,根据投影距离以及投影角度进行计算得到基于地理坐标系进行表达的地面目标与飞行器投影点之间的距离矢量;
步骤S130,根据飞行器参数,将距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示地面目标的粗略位置坐标,再将地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到地面目标的经度以及纬度;
步骤S140,根据地面目标的经度以及纬度,在由卫星得到光学图像中裁剪相关区域的光学基准图像;
步骤S150,根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并根据模态独立区域描述子分别提取SAR实时图像以及光学基准图像的特征图;
步骤S160,利用像素差绝对值作为相似性度量对SAR实时图像以及光学基准图像的特征图进行异源图像匹配,得到与SAR实时图像匹配的光学基准图像区域,并根据该区域提取目标位置的精准经度及纬度,以完成定位。
在本实施例中,提供了一种基于SAR成像几何直接快速定位与高精度异源匹配定位像结合的飞行器对地面目标定位方法,SAR成像几何直接快速定位为后续进行异源匹配提供了初始概略位置,在增强定位实时性的同时进一步提成了异源匹配的鲁棒性。在本方法中,还通过基于提取异源图像一致性区域特征的模态独立区域描述子 (ModalityIndependent Region Descriptor, MIRD) 可实现高精度SAR-可见光异源匹配。两者的结合可充分利用SAR成像信息,提升现有机载SAR传感器的地理定位精度,实现高精度飞行器对地面目标定位。
如图2所示,本方法的定位流程分为SAR成像几何直接定位和异源图像匹配精准定位两个部分,首先利用SAR传感器的成像参数与飞行器的位置信息确定SAR图像地面目标的初始概略位置,之后再利用MIRD特征进行高精度异源图像匹配,获得高精度的地面目标地理位置信息,实现利用SAR成像的飞行器高精度对地面目标定位。在下文中先对快速定位的部分进行阐述,也就是步骤S100至步骤S130内容,接着再对精准定位的部分进行阐述也就是步骤S140到步骤S160的部分。
在步骤S100中,飞行器参数由设置在飞行器上的GPA和惯性导航系统获取的导航数据得到,飞行器参数包括飞行器的位置、速度和姿态,这些数据均是在WGS-84坐标系下,将其进行坐标转换,得到地心地固坐标系下的飞行器投影到地面的位置也就是机下点位置,并将飞行器速度矢量也转化至地心地固坐标系。
在本实施例中,雷达的成像参数包括:雷达多普勒中心频率、雷达发射脉冲中心波长以及雷达波束斜视角。
在步骤S110中,首先构建机载SAR三维成像关系,如图3所示,并根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到目标位置距离飞行器的投影距离。
具体的,图3中S点代表飞行器,
T点表示雷达扫描的地面目标点,表示飞行器速度矢量。表示雷达天线到地面目标点的斜距,表示斜距在地面的投影。
SO’位于
ST与构成的平面,且与速度矢量垂直。
SO’与
ST的夹角表示雷达波束斜视角,夹角表示雷达波束斜视角在地面的投影角。合成孔径雷达成像结果为地面散射点以圆弧的方式在斜平面
SO’T上的投影。SAR图像的几何校正经常以雷达成像平面的几何中心点为参考点,为了减小目标点定位误差,将
T点选取为成像区域的几何中心,即雷达图像的中心点。根据几何关系计算地面目标点位置:
(1)
在公式(1)中,表示飞行器与地面目标之间的距离,表示飞行器距离地面的高度。
接着,根据多普勒方程和图3的几何关系,可以求解夹角与,确定地面目标的方位位置:
(2)
(3)
(4)
在公式(2)到公式(4)中,表示雷达多普勒中心频率,表示雷达发射脉冲中心波长,表示飞行器速度,表示所述飞行器与地面目标之间的距离,表示投影距离,其中表示雷达波束斜视角在地面的投影角度。
为了更直观表达雷达成像在地平面的投影关系,在步骤S120中,进一步构建了机载SAR空间几何关系的地平面投影,如图4所示,直线AB表示的是雷达波束在地面的扫描轨迹,OC为载机速度矢量,表示飞行器速度矢量,为载机航向角,顺时针为正,为距离矢量与轴的夹角,仅在第一象限为正,其绝对值不大于。为投影距离在正北方向的分量,为投影距离在正东方向的分量,表示雷达照射角的地面投影。在XOZ平面内将绕远点逆时针旋转得到。飞行器到地面目标点的地面投影距离矢量OT与垂直,也就是地面目标与飞行器投影点之间的距离矢量可表示:
(5)
地面目标点T与飞行器的机下点
O均位于
XOZ平面,在Y轴的分量为零。求解在地理坐标系中的表达式。由图4的几何关系可得:
(6)
(7)
(8)
将公式(6)到公式(8)带入到公式(5)后,则距离矢量可表示:
(9)
在公式(9)中,表示投影距离,角度为飞行器航向角度与雷达波束斜视角在地面投影的投影角度之差。
在得到距离矢量后,便可以通过矢量运算和坐标变换得到目标点
T的经纬度。在步骤S130中,根据飞行器参数,将距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示地面目标的粗略位置坐标,再将地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到地面目标的经度以及纬度。
具体的,地面目标的经纬度求解过程中涉及到三个坐标系:地理坐标系、地心地固坐标系以及WGS-84坐标系。首先需要将已经获得的地理坐标系中的距离矢量其转换到地心地固坐标系,将距离矢量乘以一个坐标转换矩阵,就得到了距离矢量在地心地固坐标系表示,转换采用以下公式:
(9)
在公式(9)中,转换矩阵中的参数以及参数为已知数,经由飞行器参数得到,也就是飞行器在地面投影位置的经度及纬度。
再将飞行器在地面投影位置
O的坐标用向量进行表示得到:
(10)
在公式(10)中,为椭球卯酉圈曲率半径,与为WGS-84坐标系中的椭球基本参数,为椭球长半轴,为椭球第一偏心率。则地面目标的地心地固坐标可表示为:
(11)
再获得目标点
T的地心地固坐标后,通过将地心地固坐标转换到WGS-84坐标系中,即可获得目标点
T的粗略经纬度,完成初始定位。
接下来,为本方法的第二部分,通过对光学基准图与SAR图像进行异源匹配以获得地面目标的精准定位。
在步骤S140中,根据上述步骤获得的地面目标经纬度在光学图上裁剪相应尺寸的光学精准图,并且该光学基准图的尺寸应远大于SAR实时图像。这里的光学图像由卫星得到,具有高精度的GPS信息。
在步骤S150中,构建模态独立区域描述子MIRD用于分别提取光学基准图像与SAR实时图像的特征图,将异源图像同源化。MIRD的目标是有效描述多模态图像的纹理和结构特征表达,包括有效表达多模态图像之间的点、边、角、纹理和平面特征。MIRD模板如图5所示,在当前像素点邻域内逐点计算图像的自相似描述符,以形成特征图。
在本实施例中,根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子。
具体的,距离度量表示两个像素块之间的平方和差(SSD)距离度量,表示为:
(12)
其中,
在公式(12)中,表示高斯卷积核,表示图像中当前像素点位置,表示像素点在图像
I中的坐标。以当前像素点为模板中心,以X轴为0度方向,以45°为间隔将像素点邻域划分为8个区域,将对角线方向的两个区域合并为同一区域,分别标记为和,合并后共四个区域其方向划分如图6所示,其中k表示区域方向。
在本实施例中,空间搜索区域B由当前像素点为中心的目标点周围的3´3邻域内所有像素组成。
具体的,通过使用每个方向距离矩阵的平均值来确定方差度量。其中,值越小,函数衰减越快,值越大,响应范围越广,方差度量表示:
(13)
在本实施例中,根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并使用指数函数进行归一化,表示为:
(14)
接着,采用公式(14)分别在光学基准图像与SAR实时图像中逐点计算图像的特征描述子,以形成四维的MIRD特征图。在步骤S160中,使用像素差绝对值(SAD, Sum ofAbsolute Differences)作为相似性度量,进行异源图像匹配:
(15)
使用MIRD中总像素数对像素差值进行归一化。相似度
S可以直观地显示配准后的图像的差值。其中中数值最小的像素点的对应位置即为对应匹配位置。简单的SAD相似性度量即可完成高质量异源图像匹配,说明本方法可较好的提取异源图像的一致特征。
在通过异源匹配后,在光学基准图像上找到与SAR实时图像中所显示的位置对应的区域,通过读取SAR实时图中像素点在对应光学基准图中的GPS信息,获得对应像素点的经纬度,即可精确快速求得SAR实时图上任意目标点位置,以最终实现对地面目标位置的精准定位。
上述基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法中,通过先利用SAR成像几何关系直接定位,再用异源图像匹配定位的匹配策略。利用SAR成像几何关系快速求解目标点经纬度坐标,可快速给定目标位置范围,使下一步异源图像匹配能够获取初始位置从而大幅减少计算量,充分利用了SAR成像信息。在本方法中,还利用MIRD特征描述子将SAR实时图和光学基准图进行同源化处理,使用SAD方法作为相似性度量,能够有效获取高精度的异源匹配结果,读取SAR实时图像中任意点对应光学基准图中的经纬度位置信息,从而完成异源图像匹配定位。
应该理解的是,虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图7所示,提供了一种基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位装置,包括:数据获取模块200、投影距离及角度获取模块210、距离矢量获取模块220、粗略位置获取模块230、光学基准图像得到模块240、特征图获取模块250和目标位置精准定位模块260,其中:
数据获取模块200,用于获取飞行器参数、合成孔径雷达的成像参数,以及由所述合成孔径雷达搭载飞行器在空中探测地面目标得到的SAR实时图像;
投影距离及角度获取模块210,用于根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,以及雷达波束斜视角在地面投影的投影角度;
距离矢量获取模块220,用于将机载SAR成像三维几何关系投影到地平面后得到成像二维几何关系,基于所述成像二维几何关系,所述投影距离以及投影角度进行计算得到基于地理坐标系进行表达的地面目标与所述飞行器投影点之间的距离矢量;
粗略位置获取模块230,用于根据所述飞行器参数,将所述距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示所述地面目标的粗略位置坐标,再将所述地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到所述地面目标的经度以及纬度;
光学基准图像得到模块240,用于根据所述地面目标的经度以及纬度,在由卫星得到光学图像中裁剪相关区域的光学基准图像;
特征图获取模块250,用于根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并根据所述模态独立区域描述子分别提取所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图;
目标位置精准定位模块260,用于利用像素差绝对值作为相似性度量对所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图进行异源图像匹配,得到与SAR实时图像匹配的光学基准图像区域,并根据该区域提取所述目标位置的精准经度及纬度,以完成定位。
关于基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位装置的具体限定可以参见上文中对于基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法的限定,在此不再赘述。上述基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图8中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
获取飞行器参数、合成孔径雷达的成像参数,以及由所述合成孔径雷达搭载飞行器在空中探测地面目标得到的SAR实时图像;
根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,以及雷达波束斜视角在地面投影的投影角度;
将机载SAR成像三维几何关系投影到地平面后得到成像二维几何关系,基于所述成像二维几何关系,所述投影距离以及投影角度进行计算得到基于地理坐标系进行表达的地面目标与所述飞行器投影点之间的距离矢量;
根据所述飞行器参数,将所述距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示所述地面目标的粗略位置坐标,再将所述地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到所述地面目标的经度以及纬度;
根据所述地面目标的经度以及纬度,在由卫星得到光学图像中裁剪相关区域的光学基准图像;
根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并根据所述模态独立区域描述子分别提取所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图;
利用像素差绝对值作为相似性度量对所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图进行异源图像匹配,得到与SAR实时图像匹配的光学基准图像区域,并根据该区域提取所述目标位置的精准经度及纬度,以完成定位。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取飞行器参数、合成孔径雷达的成像参数,以及由所述合成孔径雷达搭载飞行器在空中探测地面目标得到的SAR实时图像;
根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,以及雷达波束斜视角在地面投影的投影角度;
将机载SAR成像三维几何关系投影到地平面后得到成像二维几何关系,基于所述成像二维几何关系,所述投影距离以及投影角度进行计算得到基于地理坐标系进行表达的地面目标与所述飞行器投影点之间的距离矢量;
根据所述飞行器参数,将所述距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示所述地面目标的粗略位置坐标,再将所述地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到所述地面目标的经度以及纬度;
根据所述地面目标的经度以及纬度,在由卫星得到光学图像中裁剪相关区域的光学基准图像;
根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并根据所述模态独立区域描述子分别提取所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图;
利用像素差绝对值作为相似性度量对所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图进行异源图像匹配,得到与SAR实时图像匹配的光学基准图像区域,并根据该区域提取所述目标位置的精准经度及纬度,以完成定位。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink) DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (9)
1.基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法,其特征在于,所述方法包括:
获取飞行器参数、合成孔径雷达的成像参数,以及由所述合成孔径雷达搭载飞行器在空中探测地面目标得到的SAR实时图像;
根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,以及雷达波束斜视角在地面投影的投影角度;
将机载SAR成像三维几何关系投影到地平面后得到成像二维几何关系,基于所述成像二维几何关系,所述投影距离以及投影角度进行计算得到基于地理坐标系进行表达的地面目标与所述飞行器投影点之间的距离矢量;
根据所述飞行器参数,将所述距离矢量转换到地心地固坐标系下以表示所述地面目标的粗略位置坐标,再将所述地面目标的粗略位置坐标转换为WGS-84坐标系以得到所述地面目标的经度以及纬度;
根据所述地面目标的经度以及纬度,在由卫星得到光学图像中裁剪相关区域的光学基准图像;
根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子,并根据所述模态独立区域描述子分别提取所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图;
利用像素差绝对值作为相似性度量对所述SAR实时图像以及光学基准图像的特征图进行异源图像匹配,得到与SAR实时图像匹配的光学基准图像区域,并根据该区域提取所述目标位置的精准经度及纬度,以完成定位。
2.根据权利要求1所述的飞行器对地面目标定位方法,其特征在于,
所述飞行器参数包括:飞行器投影到地面的位置以及速度矢量;
所述成像参数包括:雷达多普勒中心频率、雷达发射脉冲中心波长以及雷达波束斜视角。
3.根据权利要求2所述的飞行器对地面目标定位方法,其特征在于,所述根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离包括:
根据所述飞行器、飞行器在地面的投影点以及地面目标构成三角平面,并根据三角几何关系求解得到所述目标位置距离所述飞行器的投影距离,并采用以下公式:
在上式中,表示所述飞行器与地面目标之间的距离,表示所述飞行器距离地面的高度。
4.根据权利要求3所述的飞行器对地面目标定位方法,其特征在于,所述根据机载SAR成像三维几何关系、飞行器参数以及成像参数计算得到所述雷达波束斜视角在地面投影的投影角度采用以下公式:
在上式中,表示雷达多普勒中心频率,表示雷达发射脉冲中心波长,表示飞行器速度,表示所述飞行器与地面目标之间的距离,表示所述投影距离。
5.根据权利要求4所述的飞行器对地面目标定位方法,其特征在于,所述距离矢量表示为:
在上式中,表示所述投影距离,角度为飞行器航向角度与所述雷达波束斜视角在地面投影的投影角度之差。
6.根据权利要求5所述的飞行器对地面目标定位方法,其特征在于,裁剪得到的光学基准图像尺寸大于所述SAR实时图像。
7.根据权利要求6所述的飞行器对地面目标定位方法,其特征在于,所述距离度量表示为:
其中,
在上式中,表示高斯卷积核,表示像素点,表示像素点在图像中的坐标,以当前像素点为模板中心,以X轴为0度方向,以45°为间隔将像素点邻域划分为8个区域,将对角线方向的两个区域合并为同一区域,合并后共四个区域,标记为和;
所述空间搜索区域由当前像素点为中心的所有像素组成。
8.根据权利要求7所述的飞行器对地面目标定位方法,其特征在于,所述方差度量表示:
。
9.根据权利要求8所述的飞行器对地面目标定位方法,其特征在于,根据距离度量、方差度量以及空间搜索域构建模态独立区域描述子表示为:
。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310024723.4A CN115932823B (zh) | 2023-01-09 | 2023-01-09 | 基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310024723.4A CN115932823B (zh) | 2023-01-09 | 2023-01-09 | 基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115932823A true CN115932823A (zh) | 2023-04-07 |
CN115932823B CN115932823B (zh) | 2023-05-12 |
Family
ID=85827094
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310024723.4A Active CN115932823B (zh) | 2023-01-09 | 2023-01-09 | 基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115932823B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116430346A (zh) * | 2023-06-13 | 2023-07-14 | 西安羚控电子科技有限公司 | 一种sar图像像素点经纬度计算方法及装置 |
Citations (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5122803A (en) * | 1991-11-06 | 1992-06-16 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Moving target imaging synthetic aperture radar |
US6466156B1 (en) * | 1999-02-26 | 2002-10-15 | Totalforsvarets Forskningsinstitut | Method of detecting objects that change with time by means of a SAR radar |
US6911933B1 (en) * | 2004-05-14 | 2005-06-28 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force | Dynamic logic algorithm used for detecting slow-moving or concealed targets in synthetic aperture radar (SAR) images |
US20140191894A1 (en) * | 2013-01-04 | 2014-07-10 | National Central University | Three-dimensional positioning method |
US9074848B1 (en) * | 2011-04-13 | 2015-07-07 | Litel Instruments | Precision geographic location system and method utilizing an image product |
JP2015172797A (ja) * | 2014-03-11 | 2015-10-01 | 株式会社東芝 | 画像マッチング装置、及び画像マッチング方法 |
US20150324989A1 (en) * | 2013-09-03 | 2015-11-12 | Litel Instruments | Method & system for high accuracy & reliability registration of multi modal imagery |
CN105242252A (zh) * | 2015-09-30 | 2016-01-13 | 西安电子科技大学 | 基于图像匹配的下降轨聚束sar雷达定位方法 |
JP2016057092A (ja) * | 2014-09-05 | 2016-04-21 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | Sar図からの立体地形図形成方法 |
CN108508439A (zh) * | 2018-05-01 | 2018-09-07 | 南京理工大学 | 双机载sar对目标协同成像立体定位的方法 |
CN109146936A (zh) * | 2018-07-17 | 2019-01-04 | 湖南云顶智能科技有限公司 | 一种图像匹配方法、装置、定位方法及系统 |
CN109657717A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-19 | 罗世彬 | 一种基于多尺度密集结构特征提取的异源图像匹配方法 |
CN112017224A (zh) * | 2020-10-19 | 2020-12-01 | 航天宏图信息技术股份有限公司 | Sar数据区域网平差处理方法和系统 |
CN113624231A (zh) * | 2021-07-12 | 2021-11-09 | 北京自动化控制设备研究所 | 基于异源图像匹配的惯性视觉组合导航定位方法及飞行器 |
CN113781532A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-10 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | Sar卫星图像与光学图像自动匹配检索方法 |
CN114004870A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-02-01 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 一种利用光学正射图像的无人机sar图像地理编码方法 |
CN114238675A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-03-25 | 湖北航天飞行器研究所 | 一种基于异源图像匹配的无人机地面目标定位方法 |
CN114445640A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-06 | 西安电子科技大学 | 基于描述子一致性约束的异源遥感图像块匹配方法及系统 |
CN114549871A (zh) * | 2022-02-22 | 2022-05-27 | 哈尔滨工业大学 | 一种无人机航拍图像与卫星影像匹配方法 |
CN115035326A (zh) * | 2022-06-09 | 2022-09-09 | 电子科技大学 | 一种雷达图像与光学图像精确匹配方法 |
CN115100446A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-23 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种sar与可见光遥感图像匹配的相似性度量方法 |
CN115331029A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-11-11 | 西安电子科技大学 | 基于跨模态转换网络与最优传输理论的异源图像匹配方法 |
-
2023
- 2023-01-09 CN CN202310024723.4A patent/CN115932823B/zh active Active
Patent Citations (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5122803A (en) * | 1991-11-06 | 1992-06-16 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Moving target imaging synthetic aperture radar |
US6466156B1 (en) * | 1999-02-26 | 2002-10-15 | Totalforsvarets Forskningsinstitut | Method of detecting objects that change with time by means of a SAR radar |
US6911933B1 (en) * | 2004-05-14 | 2005-06-28 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force | Dynamic logic algorithm used for detecting slow-moving or concealed targets in synthetic aperture radar (SAR) images |
US9074848B1 (en) * | 2011-04-13 | 2015-07-07 | Litel Instruments | Precision geographic location system and method utilizing an image product |
US20140191894A1 (en) * | 2013-01-04 | 2014-07-10 | National Central University | Three-dimensional positioning method |
US20150324989A1 (en) * | 2013-09-03 | 2015-11-12 | Litel Instruments | Method & system for high accuracy & reliability registration of multi modal imagery |
JP2015172797A (ja) * | 2014-03-11 | 2015-10-01 | 株式会社東芝 | 画像マッチング装置、及び画像マッチング方法 |
JP2016057092A (ja) * | 2014-09-05 | 2016-04-21 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | Sar図からの立体地形図形成方法 |
CN105242252A (zh) * | 2015-09-30 | 2016-01-13 | 西安电子科技大学 | 基于图像匹配的下降轨聚束sar雷达定位方法 |
CN108508439A (zh) * | 2018-05-01 | 2018-09-07 | 南京理工大学 | 双机载sar对目标协同成像立体定位的方法 |
CN109146936A (zh) * | 2018-07-17 | 2019-01-04 | 湖南云顶智能科技有限公司 | 一种图像匹配方法、装置、定位方法及系统 |
CN109657717A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-19 | 罗世彬 | 一种基于多尺度密集结构特征提取的异源图像匹配方法 |
CN112017224A (zh) * | 2020-10-19 | 2020-12-01 | 航天宏图信息技术股份有限公司 | Sar数据区域网平差处理方法和系统 |
CN113624231A (zh) * | 2021-07-12 | 2021-11-09 | 北京自动化控制设备研究所 | 基于异源图像匹配的惯性视觉组合导航定位方法及飞行器 |
CN113781532A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-10 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | Sar卫星图像与光学图像自动匹配检索方法 |
CN114004870A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-02-01 | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 | 一种利用光学正射图像的无人机sar图像地理编码方法 |
CN114238675A (zh) * | 2021-10-27 | 2022-03-25 | 湖北航天飞行器研究所 | 一种基于异源图像匹配的无人机地面目标定位方法 |
CN114445640A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-06 | 西安电子科技大学 | 基于描述子一致性约束的异源遥感图像块匹配方法及系统 |
CN114549871A (zh) * | 2022-02-22 | 2022-05-27 | 哈尔滨工业大学 | 一种无人机航拍图像与卫星影像匹配方法 |
CN115035326A (zh) * | 2022-06-09 | 2022-09-09 | 电子科技大学 | 一种雷达图像与光学图像精确匹配方法 |
CN115100446A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-23 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种sar与可见光遥感图像匹配的相似性度量方法 |
CN115331029A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-11-11 | 西安电子科技大学 | 基于跨模态转换网络与最优传输理论的异源图像匹配方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
JINGXUAN SUN: "A Camera-Based Target Detection and Positioning UAV System for Search and Rescue (SAR) Purposes", MPDI * |
眭海刚 等: "多模态遥感图像匹配方法综述:", 测绘学报 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116430346A (zh) * | 2023-06-13 | 2023-07-14 | 西安羚控电子科技有限公司 | 一种sar图像像素点经纬度计算方法及装置 |
CN116430346B (zh) * | 2023-06-13 | 2023-10-17 | 西安羚控电子科技有限公司 | 一种sar图像像素点经纬度计算方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115932823B (zh) | 2023-05-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9927513B2 (en) | Method for determining the geographic coordinates of pixels in SAR images | |
US10636168B2 (en) | Image processing apparatus, method, and program | |
US8610708B2 (en) | Method and apparatus for three-dimensional image reconstruction | |
US9466143B1 (en) | Geoaccurate three-dimensional reconstruction via image-based geometry | |
US9194954B2 (en) | Method for geo-referencing an imaged area | |
CN102654576B (zh) | 基于sar图像和dem数据的图像配准方法 | |
WO2021097983A1 (zh) | 定位的方法、装置、设备及存储介质 | |
KR102028324B1 (ko) | 영상 레이더의 영상 보정 방법 및 좌표 계산 방법 | |
CN102346033B (zh) | 基于卫星观测角误差估计的直接定位方法及系统 | |
CN112184786B (zh) | 一种基于合成视觉的目标定位方法 | |
CN115079168B (zh) | 基于激光雷达与毫米波雷达融合的建图方法、装置及设备 | |
CN115932823B (zh) | 基于异源区域特征匹配的飞行器对地面目标定位方法 | |
CN110160503B (zh) | 一种顾及高程的无人机景观匹配定位方法 | |
CN111652931A (zh) | 一种地理定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
Bikmaev et al. | Improving the accuracy of supporting mobile objects with the use of the algorithm of complex processing of signals with a monocular camera and LiDAR | |
Ren et al. | Automated SAR reference image preparation for navigation | |
KR102028323B1 (ko) | 영상 레이더의 영상 보정 장치 및 시스템 | |
RU2406071C1 (ru) | Способ навигации движущихся объектов | |
CN110779517A (zh) | 激光雷达的数据处理方法及装置、存储介质和计算机终端 | |
CN106371096B (zh) | 机载双天线InSAR三维构像模型构建方法 | |
CN114187332A (zh) | 一种雷达图像配准方法和系统 | |
CN114627171A (zh) | 形变图像与dem融合方法及电子设备 | |
CN114004949A (zh) | 机载点云辅助的移动测量系统安置参数检校方法及系统 | |
CN111681299A (zh) | 基于InSAR解缠相位生成数字表面模型的方法及装置 | |
CN112859052A (zh) | 基于重叠航带共轭基元的机载激光雷达系统集成误差检校方法 |
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 |