空中飛行目標(biāo)的三維姿態(tài)參數(shù)測量

李興紅，向 茜

（成都理工大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院，樂山，614007）

空中飛行目標(biāo)的三維姿態(tài)參數(shù)測量

李興紅，向 茜

（成都理工大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院，樂山，614007）

在航天測控靶場中，空中飛行器三維姿態(tài)測量具有不可替代的作用。利用數(shù)字?jǐn)z影測量的嚴(yán)密理論和計(jì)算機(jī)視覺的前沿成果，提出利用光電經(jīng)緯儀拍攝的序列影像確定飛行器三維空間姿態(tài)的方案，改變以往將飛行目標(biāo)當(dāng)作質(zhì)點(diǎn)處理，無法獲取飛行目標(biāo)三維姿態(tài)參數(shù)的現(xiàn)狀，充分利用光測圖像中的姿態(tài)和形狀信息，通過建立經(jīng)緯儀攝像機(jī)模擬成像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)飛行器目標(biāo)的姿態(tài)預(yù)測。

測控靶場；空中飛行器；三維姿態(tài)；序列影像

0 引 言

目前計(jì)算機(jī)視覺、攝影測量領(lǐng)域的前沿方向就是利用序列影像進(jìn)行高精度的飛行目標(biāo)的運(yùn)動姿態(tài)測量。如果拍攝到飛行器目標(biāo)的圖像，就可以通過攝影測量學(xué)原理、圖像處理等多種方法得到飛行目標(biāo)的三維軌跡和三維姿態(tài)。而在航天測控靶場中，許多光學(xué)儀器具有實(shí)時性強(qiáng)、直觀性好、精度高的優(yōu)點(diǎn)，其精度一般要比無線電外測設(shè)備高一個數(shù)量級，因此在測控系統(tǒng)中一直具有不可替代的地位。

隨著現(xiàn)代化的靶場控制在軍事方面的應(yīng)用需求不斷提高，利用光測圖像測量飛行器的三維姿態(tài)參數(shù)已經(jīng)成為可能。本系統(tǒng)把序列圖像引入飛行目標(biāo)三維姿態(tài)的測量，通過建立經(jīng)緯儀攝像機(jī)模擬成像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)飛行器目標(biāo)的姿態(tài)預(yù)測。

1 飛行器姿態(tài)獲取流程

系統(tǒng)根據(jù)光測設(shè)備，如光電經(jīng)緯儀等獲得的序列影像數(shù)據(jù)，研究飛行器目標(biāo)飛行過程中的姿態(tài)。根據(jù)光電經(jīng)緯儀獲取數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，分析其成像模型，從而提出單目序列影像飛行器姿態(tài)的獲取方案。研究流程如圖1所示。

2 飛行器目標(biāo)圖像預(yù)處理、邊緣提取和目標(biāo)識別

為突出天空背景下飛行器的結(jié)構(gòu)特征，系統(tǒng)采用圖像預(yù)處理方法對飛行器圖像進(jìn)行濾波和圖像增強(qiáng)[1]，利用基于灰色系統(tǒng)理論的邊緣檢測方法提取飛行器的有效邊緣，在此基礎(chǔ)上利用灰度重構(gòu)理論識別出目標(biāo)，再利用角點(diǎn)檢測方法檢測出飛行器的形心點(diǎn)和特征角點(diǎn)，為下一步飛行器姿態(tài)的成像模擬做準(zhǔn)備。

2.1 飛行器目標(biāo)圖像的預(yù)處理

為了提高飛行器的識別能力，增強(qiáng)飛行器特征信息提取的準(zhǔn)確性，在實(shí)現(xiàn)飛行器圖像邊緣和角點(diǎn)提取之前，要對飛行器圖像進(jìn)行濾波處理，在保持目標(biāo)結(jié)構(gòu)的同時，去除噪聲、圖像特征信息增強(qiáng)等處理[2]。

2.1.1 飛行器目標(biāo)濾波

系統(tǒng)對天空背景下的火箭分別利用中值濾波和SUSAN濾波算法進(jìn)行濾波，同時將實(shí)驗(yàn)過程中的中值濾波算法和SUSAN濾波算法二者的處理結(jié)果進(jìn)行比較。

通過實(shí)驗(yàn)，給出了火箭圖像濾波結(jié)果，見圖2。

從圖2可以看出，SUSAN濾波算法在濾除圖像噪聲的同時較好地保持圖像的細(xì)小特征結(jié)構(gòu)，并且能夠改善圖像的質(zhì)量和銳化飛行器特征結(jié)構(gòu)，而中值濾波后的圖像結(jié)構(gòu)特征不夠清晰，細(xì)小的結(jié)構(gòu)特征模糊，所以說SUSAN濾波算法的效果優(yōu)于中值濾波算法，因此，系統(tǒng)采用SUSAN濾波算法[3,4]。

2.1.2 飛行器目標(biāo)增強(qiáng)

為了更好地識別出目標(biāo)區(qū)域，本系統(tǒng)采用灰度的窗口變換增強(qiáng)飛行器目標(biāo)。通過灰度的窗口變換把目標(biāo)和背景較好區(qū)分開來，同時對云層實(shí)現(xiàn)了一定的抑制，但天空背景下的飛行器目標(biāo)與背景并沒有完全區(qū)分開來，還要做進(jìn)一步的邊緣提取處理[5,6]。

2.2 飛行器目標(biāo)邊緣提取

飛行器的邊緣檢測對于后續(xù)圖像處理和姿態(tài)分析來說是非常重要的，有效提取出飛行器邊緣才能將飛行器目標(biāo)和背景區(qū)分開來。系統(tǒng)采用基于灰色系統(tǒng)理論的圖像邊緣檢測算法。通過這種算法不僅能比較準(zhǔn)確地檢測到有用的邊緣信息，提高系統(tǒng)的抗噪聲能力，而且通過調(diào)整關(guān)聯(lián)度閾值還可以控制邊緣信息量[7]。

圖3是通過實(shí)驗(yàn)給出的利用灰色系統(tǒng)理論對天空背景下的飛機(jī)、箭體和導(dǎo)彈邊緣提取的結(jié)果。

系統(tǒng)利用灰色系統(tǒng)理論方法有效地提取出飛行器的邊緣信息后，為下一步采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法實(shí)現(xiàn)飛行器目標(biāo)的識別做準(zhǔn)備。

2.3 基于灰度重構(gòu)算法的飛行器目標(biāo)識別

為更好識別飛行器，系統(tǒng)對邊緣提取后的圖像進(jìn)行天空背景的抑制，利用灰度重構(gòu)算法和條件膨脹較好地重構(gòu)出飛行器的有效區(qū)域，有效識別出飛行器目標(biāo)，同時云層邊緣得到有效抑制，目標(biāo)區(qū)域得以保存。

圖4是通過實(shí)驗(yàn)給出的天空背景下的箭體的識別結(jié)果。識別出飛行器目標(biāo)為下一步的形心和飛行器的角點(diǎn)提取做好了準(zhǔn)備[6]。

2.4 基于SUSAN算法的飛行器角點(diǎn)提取

采用形心法和SUSAN算法對箭體圖像做實(shí)驗(yàn)，如圖5所示。從圖5可以看出，該方法較好地提取出了箭體的形心和角點(diǎn)。

3 飛行器成像模擬

系統(tǒng)利用激光三角測距原理得到箭體的三維空間點(diǎn)云坐標(biāo)，并對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了濾波、平滑、壓縮和去噪處理，實(shí)現(xiàn)了Delaunay三角剖分，利用三角網(wǎng)格重構(gòu)技術(shù)得到箭體的重構(gòu)空間三維圖像。再利用攝影測量的方法定量控制OpenGL透視成像過程的途徑，同時采用OpenGL實(shí)現(xiàn)序列圖像飛行器姿態(tài)的模擬。

3.1 飛行器三維坐標(biāo)的拾取

由于飛行器是剛體，且為軸對稱圖形，利用三角測距技術(shù)可以獲得箭體表面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。為了精確獲取被測物體的形狀信息，測量點(diǎn)云一般具有海量和散亂無序的特點(diǎn)。

3.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理

點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理主要包括：點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理，三角剖分，三維重構(gòu)技術(shù)。利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理方法，對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行三角剖分，并利用OpenGL中的光照模型進(jìn)行處理，得到圖6所示的火箭重構(gòu)模型。

3.3 序列圖像飛行器的模擬

為了提高序列影像飛行器姿態(tài)求取的精度，根據(jù)OpenGL的成像機(jī)理，由于OpenGL的成像過程與數(shù)字?jǐn)z影測量的成像過程的一致性，利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)重建的火箭三維實(shí)體，在VC++平臺下，利用OpenGL圖形編程技術(shù)的三維建模軟件建立飛行器模型，實(shí)現(xiàn)飛行器的模擬。

4 飛行器目標(biāo)空間三維姿態(tài)參數(shù)的測定

要得到飛行器目標(biāo)的三維姿態(tài)，必須獲得目標(biāo)的整體運(yùn)動信息，系統(tǒng)對空中飛行器的三維姿態(tài)（俯仰角、偏航角、滾動角）進(jìn)行測算。

4.1 飛行器空間坐標(biāo)系及其相互轉(zhuǎn)換

飛行器目標(biāo)姿態(tài)的確定是在特定的坐標(biāo)系進(jìn)行的。在飛行器測量系統(tǒng)中，坐標(biāo)系采用右手準(zhǔn)則定義。

飛行器成像的幾何模型如圖7所示。

當(dāng)不考慮攝像機(jī)鏡頭畸變的情況下，根據(jù)攝影測量學(xué)中的共線方程，得透視投影成像模型：

式中 (x,y)為像點(diǎn)坐標(biāo)；(XS, YS, ZS)為攝影中心的坐標(biāo)；a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3為攝像機(jī)坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的變換矩陣元素，當(dāng)攝像機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系一定時，變換矩陣元素是已知的。

4.2 飛行器姿態(tài)的求解

本系統(tǒng)應(yīng)用線性最小二乘法原理，在已知飛行器物方坐標(biāo)和相應(yīng)的像點(diǎn)坐標(biāo)的條件下，利用直接線性變換法求取飛行器目標(biāo)的內(nèi)、外方位元素，姿態(tài)數(shù)據(jù)如表1所示。

從表1可以看出，利用直接線性變換法求取了目標(biāo)的姿態(tài)，但姿態(tài)的精度不能得到有效的保證，要提高姿態(tài)求取的精度，還需要利用廣義點(diǎn)誤差理論模型進(jìn)行修正。

表1 利用直接變換法求取目標(biāo)姿態(tài)數(shù)據(jù)

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

設(shè)火箭姿態(tài)固定不變：φ=45°，ω=30°，κ=50°。在3.5 km和6 km的不同距離下測得的火箭姿態(tài)模擬值及模擬值與測量值之間的偏差，利用基于最小二乘的廣義點(diǎn)圖像匹配算法，根據(jù)誤差修正模型對火箭的姿態(tài)進(jìn)行修正，模擬的光電經(jīng)緯儀參數(shù)如表2所示，通過實(shí)驗(yàn)得到的火箭姿態(tài)模擬值和測量值如表3所示，姿態(tài)圖像如圖8所示。

表2 模擬光電經(jīng)緯儀參數(shù)表

表3 火箭姿態(tài)模擬值和測量值表

6 結(jié) 論

系統(tǒng)主要針對單站光測序列圖像飛行器姿態(tài)求取問題，提出了基于OpenGL的飛行器姿態(tài)模擬圖像與光電經(jīng)緯儀實(shí)拍影像進(jìn)行匹配，獲取飛行器姿態(tài)的方案。實(shí)驗(yàn)證明，該方法較好地對飛行器的姿態(tài)進(jìn)行了修正，提高了單幀圖像飛行器姿態(tài)的測量精度。

系統(tǒng)在總結(jié)、繼承已有成功經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，把序列圖像引入飛行目標(biāo)三維姿態(tài)的測量，通過建立經(jīng)緯儀攝像機(jī)模擬成像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)飛行器目標(biāo)的姿態(tài)預(yù)測。系統(tǒng)既保留已有方法的優(yōu)點(diǎn)，同時又克服傳統(tǒng)方法的不足，具有很高的實(shí)用價值和現(xiàn)實(shí)意義。

[1] 趙強(qiáng). 光電經(jīng)緯儀調(diào)焦行差對測角總誤差影響的分析[J]. 光機(jī)電信息, 2011(12): 67-70.

[2] 郭煜. 基于單目視覺的飛行器姿態(tài)角測量技術(shù)[D]. 長沙: 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2010.

[3] 范宇, 趙愛華. 基于非線性提升小波的圖像去噪[J]. 計(jì)算機(jī)仿真, 2004, 21(9): 85-86.

[4] 楊先麟, 朱艷芹. 小波分析在圖像處理中的應(yīng)用[J]. 國外電子測量技術(shù), 2007, 26(6): 19-22.

[5] 楊麗梅. 一種飛行器結(jié)構(gòu)特征提取與識別的方法[J]. 電子器件, 2007(3): 1028-1030.

[6] 史卉萍, 耿國華. 基于模糊集的圖像增強(qiáng)[J]. 微計(jì)算機(jī)信息, 2008(24): 291-292.

[7] 何曉菊. 基于動態(tài)調(diào)速的定航線飛行沖突探測與解脫算法研究[D]. 成都: 四川師范大學(xué), 2010.

[8] 劉松濤, 沈同圣, 等. 艦船目標(biāo)海天線提取方法研究[J]. 激光與紅外, 2003(33): 51-53.

Three-dimensional Pose Parameters Measurement of Air Target

Li Xing-hong, Xiang Qian
(The Engineering & Technical College of Chengdu University of Technology, Leshan, 614007)

In view of the present in aerospace measurement and control range, air vehicle in the field of Three-dimensional pose measurement problem, using the theory of digital photogrammetry closely and the forefront of the computer vision result, proposed by sequence images of photoelectric theodolite film determines the attitude of the spacecraft three dimensional space plan, will change ever flight target as a particle processing, unable to get the current situation of the flight target Three-dimensional pose parameters, make full use of the measuring position and shape of image information, through the establishment of theodolite camera imaging simulation system, to predict the position of aircraft targets.

Optical image of shooting range; Aircraft; Three-dimensional pose; Image sequences

V335

A

1004-7182(2017)03-0065-04

10.7654/j.issn.1004-7182.20170314

2016-05-02；

2016-09-12

國家自然科學(xué)基金（基金編號11375055）

李興紅（1975-），女，副教授，主要研究方向?yàn)榻?jīng)緯儀測控系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用