基于改进区域分割遥感图像的航天器目标自动识别方法

发布时间：2024-05-28 01:36

　　传统的航天器目标自动识别方法识别精准度差,为了解决这一问题,基于改进区域分割遥感图像研究了一种新的航天器目标自动识别方法,通过人工排查的方式来追踪航天器所提供的位置信息,并建立三角形立体体系,提取出航天器所追踪的目标和航天器之间的位置关系,实现航天器目标检测,分别针对复杂场景和运动场景对目标进行识别,引用击穿识别方法,基于遗传算法以及变换算法,实现了在复杂的自然遥感图像中能够识别多种目标,但是由于残缺和不完整的目标识别性差,因此又在方法中引入了自动学习智能识别算法,解决了在遥感图像中残缺不完整的目标识别效果差的问题;设定对比实验,结果表明,相较于传统方法,基于改进区域分割遥感图像的航天器目标自动识别方法识别准确率提高了15.23%。

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【部分图文】：

图1三角形立体体系航天模拟位置图

2003年，日本提出了基于航天器对接环部件的目标相对位置测量方法，该方法主要依靠航天器中的一个搭载火箭连接口的衔接设备，通过设备的位置以及设计蓝图的精准尺寸，这种方法首先设定航天器的目标检测结构以及尺寸、质量等，对衔接环进行特征提取和匹配，应用多视觉拍摄系统将航天器拍摄的遥感图像....

图2航天器摄影成像检测坐标关系图

首先建立区域分割遥感地区坐标系，此坐标系是整个检测过程中最为基础的坐标系，其余坐标系均是建立在此坐标系之上，同时在检测中也起到坐标参考的作用，可以用来体现三维场景中的目标位置特征。还需要建立摄像机所在位置坐标系，取此坐标系的坐标原点作为摄像机成像的聚焦点，摄像机所在光轴位置即为成....

图3摄像机成像原理图

假设摄像机固定在航天器上，两者之间没有相对运动，在摄影成像检测的过程中，摄像机的成像原理主要为焦点透视成像，使航天器上的特征点与目标空间坐标之间呈映射关系，图3为摄像机成像原理图。1.2三脚架特征检测

图4操纵坐标原点0在三角形内滑行的范围

航天器对接环的检测便是利用椭圆的基本原理，在对接环中心寻找目标的检测突破口，首先在椭圆边缘上的切线进行分类，并将切线的参数值进行预处理和传输到遥感图像中，借助椭圆边缘的切点和极端点两点来寻找椭圆的中心，通过中心位置建立遥感坐标，将建立的遥感坐标提取到原始图像中，对原始图像进行去噪....

本文编号：3983315