嫦娥三号巡视器视觉定位方法

月面巡视器的定位是巡视器开展月面科学考察工作的基础,是一项关键技术.本文提出了一种基于计算机视觉的定位方法,将SIFT(scale-invariant feature transform)匹配、相关系数匹配、最小二乘匹配和光束法平差等多项技术融合,实现了相邻站间月面巡视器的导航定位.在实验室构建立体视觉导航系统对本文的方法进行可行性和精度测试,结果表明视觉定位相对精度将优于4%,并成功应用于玉兔号巡视器定位.     

嫦娥三号月球车机械臂探测点定位方法

结合中国嫦娥三号月球车探测的科学应用目标,提出了一种基于投影变换的机械臂探测点定位方法.该方法在总结鱼眼镜头成像模型基础上,建立球面投影与透视投影间的转换关系,求得球面投影中像主点坐标和球半径,利用相关参数将球面投影图像转化为透视投影图像;结合月球车上鱼眼相机的安装位置相对固定,将转换后的透视投影图像重采样生成核线影像.利用相关系数和最小二乘匹配,在鱼眼相机核线影像上实现特征点的亚像素级匹配.通过前方交会计算探测点的三维坐标,并结合探测点邻域点坐标拟合最佳空间平面,获取平面的法向量,即机械臂探测点的定位.采用该方法对仿真图像进行了定位计算,并将计算值与仿真真值进行比较,总误差约为2 mm.实验结果表明,该方法完全能够满足嫦娥三号月球车机械臂探测的定位精度.     

基于立体图像的月球车导航定位试验研究

为获得月球车在轨移动过程中的位置信息,提出了基于立体图像的月球车导航定位算法.首先阐述了月球车导航定位算法原理,包括坐标系转换体系、月球车立体图像相对定向、月球车立体模型绝对定向和连接点坐标观测量权值,然后给出了月球车导航定位流程.最后,通过我国月球车的专项试验,验证了基于立体图像的月球车导航定位算法,具有较高的定位精度和应用稳定性.     

嫦娥三号“玉兔号”巡视器遥操作中的关键技术

2013年12月14日,"嫦娥三号"成功地将月面着陆器和"玉兔号"巡视器送抵月球,这标志着我国已完成了探月工程中"落"月的重要阶段.嫦娥三号任务的一个关键组成部分是由地面遥操作中心控制"玉兔号"巡视器在月面非结构化环境中进行巡视和科学探测,而遥操作技术正是该组成部分成功实施的关键."玉兔号"巡视器遥操作技术主要包括巡视器的导航定位、月面地形重构、行驶路径规划和机械臂探测等关键步骤,这些步骤相互支撑与融合,保证了嫦娥三号任务的顺利实施.本文在对上述4个方面关键技术的发展和应用现状进行总结的基础上,阐述了相关的主要技术途径及其应用特点,分析了各种技术在"玉兔号"月面巡视与科学探测任务实施中的发挥的重要作用,并评述了它们的发展潜力和应用前景,对中国探月工程以及后续火星探测工程中的遥操作具有一定的指导意义.     

月球车实时遥操作方法研究

在月球探测任务中,利用无人月球车在月面移动,对一定范围的月面环境进行探测,是一种较为安全的方式.月球车的月面巡视是一个以轮地交互为基础、地面实时监视控制的过程.根据恢复的月面三维地形环境,地面进行探测目标选择和巡视路径规划,以远程控制的方式控制月面巡视.本文提出了一种月球车在线控制方式,基于虚拟现实技术,对月面地形环境和月球车状态进行运动学和视景仿真,地面控制人员通过人机交互,控制虚拟月球车行进,控制信号经验证后生成月球车的控制指令,实现月球车的在线控制.为应对地月通讯延时问题,采用预测显示方法,避免了大延迟的影响.本方法减少了控制环节,提高了月球车远程控制的效率和安全性.     

嫦娥一号月面成像的高次函数形变模型匹配及超分辨率重建

分析了起伏地形在星载三线阵像机不同传感器上成像的形变模式. 针对嫦娥一号探月卫星2C级月面成像, 提出了在运动方向上用二次函数表示图像形变的线阵立体像机图像匹配方法. 用该匹配方法与标准相关方法相结合完成了嫦娥一号卫星成像的下视图与前视图、后视图的精确配准, 基于非均匀样本小波插值的超分辨率重建算法实现了嫦娥一号卫星月面图像的超分辨率重建, 增加了图像的可识别目标, 充分挖掘了嫦娥一号卫星的图像信息.     

嫦娥四号月面巡视器全景相机制图方法

作为嫦娥四号月面巡视器的科学载荷,全景相机不仅承担着探测月面地质的任务,同时可以用于制图和地形重建,直接服务于巡视器的导航规划工作.在试验场选用一种模型方法用于前期标定实验,但为了后期制图工作的方便往往需要选用另一种模型,基于此,本文提出了一种基于畸变模型参数转换的去畸变方法,技巧性地解决了标定模型和制图模型不一致的问题,并融合支持像点(support points)稠密匹配、空间前方交会、最小二乘光束法平差、离散点云生成、德劳内三角化等多项技术,将全景相机影像用于制图工作.基于月面巡视器在LE00210站点拍摄的全景相机影像,在实验室构建控制场对本文提出的畸变模型参数转换方法进行了可行性和精度测试,结果表明畸变模型转换后定位精度优于1.6 cm,相对距离精度优于4%,并成功应用于嫦娥四号巡视器全景相机制图.     

基于自适应尺度的遥感影像渐进配准

图像配准是遥感图像处理中的基本问题.本文针对多源多时相遥感影像的特点,提出了一种基于自适应尺度的渐进配准方法,在从粗到细的迭代配准过程中,可以通过上一次配准结果的几何定位误差来确定本次匹配的尺度,并按该尺度提取特征角点和特征邻域进行匹配,与常规金字塔渐进配准方法相比,减少了匹配次数,提高了配准效率.另外,特征提取和匹配过程中提出一种基于Harris-Laplace算法和相位相关算法的遥感影像配准算法,利用Harris-Laplace角点代替原始图像,能够综合区域和特征的优点,对亚像元偏移、旋转、尺度变化具有不变性,同时对对比度和灰度的变化不敏感,具有很强的抗噪性.在特征检测和匹配的过程中采用限定搜索区域、抽稀角点等多种优化策略来提高算法的性能.实验证明,算法具有很好的精度,对几何攻击具有很好的鲁棒性,该算法已经应用于CBERS-02B星3级数据的批量自动化生产,具有很好的应用效果.     

基于去伪加权方差最小化算法的大型复杂零部件局部配准全局方法研究

以汽车飞轮壳、车身为典型代表的大型复杂零部件机器人加工质量高度依赖于测量技术.针对现有点云配准算法难以抑制由于结构偏差、余量分布不均和各种测量固有缺陷所引起的匹配偏差问题,本文围绕局部配准定位全局的思路,提出一种去伪加权方差最小化(DPWVM)算法用于点云精配准.建立自适应比例因子调节的权重函数,区分结构偏差点云和其他异常点云,从而对每个点对距离施加合理权重,以降低结构偏差点云对配准精度的影响.进一步,统一点到点距离和点到面距离,建立自适应协调距离,以提升算法收敛稳定性.本文所提算法在汽车飞轮壳局部配准定位全局的过程中可有效提高配准精度并抑制匹配倾斜,相比于ICP、VMM算法,绝对定位精度分别提升18.9%和66.7%,匹配倾斜抑制程度分别提升25.9%和85.3%,与WPMAVM算法相比,收敛稳定性进一步提高.此外,本文所提方法仅需单次数据采集即可有效配准定位,极大地提高了配准效率.     

基于单形体几何的高光谱遥感图像解混算法

提出一种新的基于单形体几何的高光谱遥感图像混合像元丰度估计算法.该算法的目标是在已知端元矩阵的基础之上,估计高光谱图像中各个观测像素点中每个端元的丰度.根据凸几何理论,基于线性混合模型的高光谱解混问题可以看成一个凸几何问题,其中端元位于包含整个高光谱数据集的单形体的顶点,而它们对应的重心坐标则可以看作各个观测像素的丰度.提出的方法由3部分组成,分别为基于单形体体积的重心坐标计算方法、距离几何约束问题和基于内点的单形体子空间定位算法.与其他基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.Cayley-Menger矩阵的引入使得欧式空间上的运算转化为距离空间上的运算,在降低运算复杂度的同时很好地兼顾到数据集的几何结构.而且,单形体重心的使用确立了一种快速而精确的判断方法来确定观测像素所属的子空间,进而利用递归的思想得到丰度值.此外,算法核心仅仅涉及观测点与端元之间的距离,而与波段数无关.因此,该算法无须对数据执行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法与同类其他优秀的算法如FCLS和SPU相比,具有更高的运算精度,同时在端元数目较小时具有较快的运算速度.     

前言——记嫦娥四号月球探测器专题

<正>嫦娥四号任务实现了人类首次月球背面软着陆和巡视勘察,意义重大,影响深远,举世瞩目.嫦娥四号探测器系统由着陆器、巡视器"玉兔二号"和中继星"鹊桥"组成.嫦娥四号任务分为两次发射:第一次, 2018年5月21日,中继星成功发射, 6月14日顺利进入绕地月L2平动点的Halo使命轨道;第二次, 2018年12月8日,着陆器、巡视器组     

一种基于几何推理的点模式匹配算法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别领域中的重要课题, 在图像配准、物体识别、运动检测、目标跟踪、自主导航和姿态测定等方面有着广阔的应用背景. 讨论Euclid变换下不完全匹配情形的点模式匹配问题. 根据几何推理, 给出匹配团、支持点对、支持指标集和指标矩阵等概念以及它们满足的性质和定理. 在此基础上, 提出了一种独特的自上而下地求得最多一致对应点对的推理算法. 理论分析和实验结果表明, 该算法是非常有效的, 并在一定条件下可应用于其他变换下的点模式匹配问题.     

嫦娥三号巡视器GNC及地面试验技术

嫦娥三号巡视器是我国首个实现地外天体表面巡视探测的航天器,其制导导航控制（GNC）技术与地球卫星和飞船等全然不同.嫦娥三号巡视器GNC系统突破了月面自主导航定姿定位和协调运动控制、基于双目立体视觉的自主环境感知、基于地形通过性量化分析的路径规划、基于主动结构光被动视觉的激光探测避障以及地面试验验证等关键技术.在轨飞行试验结果表明,GNC系统实现了既定任务目标,为未来火星等深空巡视探测任务奠定了技术基础.本文对巡视器GNC系统的任务要求、系统组成、功能实现方案及关键技术、工作模式、地面试验验证及在轨飞行情况等方面进行了系统介绍.     

基于改进K均值的脸形聚类算法

针对海量人脸图像数据库检索时顺序匹配速度慢等问题,提出把聚类技术应用于数据库预分类,利用脸形特征对人脸图像自动聚类.首先用改进主动形状模型提取脸形特征,再用改进K-均值算法对人脸图像进行聚类.使用Hausdorff距离计算两个特征点集的相似度.实验表明,该算法的聚类结果比较稳定、精确且符合人类视觉认知特性.     

星载合成孔径雷达TOPS模式研究

TOPS(循序扫描地形观测)模式作为一种新的星载合成孔径雷达(SAR)工作模式,通过天线波束指向的改变避免了扫描工作模式SAR图像的扇贝效应.本文给出了一种广义的SAR成像模型,适用于TOPS模式和其他工作模式,以模式因子描述天线的转角率、多普勒中心率、照射时间范围和方位分辨率.分析了TOPS模式带宽扩展和间隔缩放的信号特点及其处理方法,提出了一种以Chirp-z变换算法为基础,引入去转动函数解决输出长度问题的TOPS成像处理流程,最后通过点目标仿真验证了算法的有效性.     

实时人脸特征提取

快速精确的人脸特征提取是人脸识别和表情分析的基础.文中提出了一种新型高效的视频人脸几何特征实时提取方法.视频输入图像以加权图形式表示,通过在加权图上的随机游动实现人脸像素级特征的自动提取,脸部特征包括外轮廓、眉毛、眼睛、鼻子和嘴唇.加权图采用8-邻接结构,定义在图的边上的加权值反映随机游动通过该边的似然度.随机游动模拟了一个各向异性的扩散过程,此扩散过程在滤除图像噪声点的同时保留下脸部特征点.随机游动从一些事先通过颜色和运动信息确定的、最具人脸特征的种子点开始,通过随机游动获得的人脸特征点以其原始形式统一保存在多个链表结构中,并根据人脸各部分的相对位置聚集成对应的特征点集合.有关人脸结构的先验知识通过Bayes方法结合到分析过程中.为了便于高层视觉计算,采用统计形状分析方法,将人脸特征点进一步表示成形状和配准信息,形状是具有仿射不变特性的几何信息,用于描述人脸的全局特征.形状的距离度量采用Procrustes距离.实验结果表明,提出的方法快速高效,能够实时地从视频中提取出人脸特征,在一定程度的光线变化、尺度变化、头部转动、手部干扰的情形下仍可以正常工作.     

射线半影成像与大面积源区中子成像实验系统理论模拟评估

阐述射线半影成像条件与重建基本原理, 推导其数学解析表达式; 建立系统蒙多卡罗数字模型; 获得源区中两离散单元点的系统响应函数(点扩散函数), 验证考核了系统空不变特性; 利用数学解析卷积和模拟实验两种方法, 分别获得源区中4个单元点的“半影图像”, 用同一滤波重建方法分别对两种不同途径获得的4点半影图像进行恢复重建, 得到相同的结果, 揭示了射线半影图像的编码实质; 通过MCNP模拟计算, 获得了整个源区面在闪烁光纤阵列相面上的中子半影图像, 应用改进型维纳滤波方法重建反演获得了源区中子通量分布图像, 与预置的中子源区图像进行了分析比较, 从原理上验证了系统中子半影成像实验的可行性, 以及改进重建算法的可靠性.     

基于光学衍射的纳米尺度深度重建

传统的离焦深度恢复方法（depth from defocus,DFD）在计算离焦图像的模糊程度时,均是基于几何光学成像原理,并没有考虑光波衍射对图像模糊的影响.然而,衍射现象是波的基本特性,以针孔成像为基础的光学成像系统中必然存在光波衍射.本文基于光学衍射和图像模糊机理,提出了一种精确的单目视觉全局景物3D深度信息获取方法.首先,详细分析了光学成像系统中的菲涅耳衍射机理,建立了衍射模糊与景物深度之间的关系曲线;然后,采用曲线拟合的方式建立了衍射模糊的模糊程度（点扩散函数扩散程度）与景物深度的数学关系模型,结合热辐射和图像相对模糊原理,构建了衍射模糊热辐射方程组,并把衍射模糊深度获取问题转换成一个深度信息动态优化问题.最后,使用标准的纳米栅格模板验证了衍射模糊深度重建算法在纳米尺度相对深度和绝对深度重建中的有效性和精确性.     

一种基于改进SVA的SAR旁瓣抑制算法

针对现有的Spatially Variant Apodization(SVA)算法不能有效抑制旁瓣或损失主瓣能量的问题,该文提出了一种改进的SVA算法.该算法把传统的滤波器从3点扩展到5点,并且根据采样率的不同,设定相应的滤波器参数,得到满足约束优化理论的最优解.改进的SVA算法能够与合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像算法相结合,在距离压缩和方位压缩中,分别利用改进的SVA算法来抑制旁瓣.该算法适用于任意奈奎斯特采样率,既能有效地抑制旁瓣,又能保持主瓣的能量和信号的高分辨率.实验结果表明,与传统的频域加窗方法相比,该方法能够在保持图像高分辨率的前提下,更有效地抑制旁瓣.     

基于视觉的嫦娥四号探测器着陆点定位

我国于2018年12月8日发射嫦娥四号月球探测器,实施世界上首次月球背面软着陆和巡视探测.探测器着陆点的快速高精度定位是其中的一个重要技术环节,也是着陆器和巡视器开展月面探测工作的重要前提.本文基于高精度图像匹配和几何变换方法,结合实际工程任务需求,首先利用探测器动力下降期间的近实时高压缩比降落序列影像完成了着陆点的快速初始定位;其次利用回放的低压缩比降落影像对该位置进行了精化,最终解算的嫦娥四号探测器着陆点位置为(177.5884°E, 45.4565°S).该定位方法及结果被成功应用于实际工程任务中,为嫦娥四号任务着陆区的地形分析及后续遥操作的任务规划提供了重要支持.