基于2D/3D图像数据融合的空间目标运动估计方法

发布时间：2021-11-02 04:32

　　为清除空间垃圾,延长卫星寿命,实现废弃卫星在轨零部件回收,面向非合作目标的在轨服务任务成为各国研究重点。针对非合作目标的接近、捕获等操作是在轨服务的基础,目标运动参数获取是实现上述操作的前提条件。由于目标表面结构与运动状态未知,为实现目标运动参数估计,考虑到敏感器体积,精度,采样频率等因素,采用多视觉敏感器融合测量方法。因此本文以非合作目标在轨服务为背景,研究基于2D/3D视觉相机数据融合的空间目标运动估计方法。首先,针对目标表面三维重建过程中3D相机外参数校正问题,充分利用深度测量数据,在正交投影模型基础上,建立关于外参数姿态矩阵的优化目标函数。考虑到3D相机测量误差较大,为提高算法鲁棒性,确保取得全局最优解,采用凸优化方法将优化函数转化为线性不等式约束下的线性凸优化问题,采用内点法求解,得到3D相机参数,并给出全局收敛性证明。仿真表明该方法能较快收敛且具有较高的鲁棒性。其次,针对目标表面三维重建过程中2D/3D数据融合问题,为提升3D图像分辨率,结合同场景高分辨率2D灰度图像,推导基于置信度的联合双边滤波方法。为保持原深度图像中边缘信息,考虑到同场景灰度图像与深度图像常具有相似的不... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 3D视觉在航天任务中的应用
        1.2.2 3D视觉类型及应用研究情况
        1.2.3 2D/3D相机组合运动估计方法
    1.3 主要研究内容
第2章 2D/3D相机模型及分辨率提升基本方法
    2.1 引言
    2.2 CCD相机与 3D相机成像模型
        2.2.1 坐标系定义
        2.2.2 CCD相机成像模型
        2.2.3 3D相机成像模型
    2.3 深度图像分辨率提升基本方法
        2.3.1 内插值方法
        2.3.2 滤波方法
    2.4 本章小结
第3章 基于凸优化的 3D相机外参数校正方法
    3.1 引言
    3.2 3D相机外参数校正的正交投影模型
    3.3 凸优化求解方法
        3.3.1 凸优化方法
        3.3.2 目标函数线性化
        3.3.3 约束函数凸优化
        3.3.4 LMI求解方法
    3.4 收敛性分析
    3.5 仿真与结果分析
        3.5.1 仿真参数设置
        3.5.2 收敛性验证
        3.5.3 鲁棒性验证
    3.6 本章小结
第4章 基于联合双边滤波的 2D/3D图像数据融合方法
    4.1 引言
    4.2 联合双边滤波方法
        4.2.1 问题描述
        4.2.2 双边滤波方法
        4.2.3 联合双边滤波方法
    4.3 基于置信度的联合双边滤波方法
    4.4 仿真及结果分析
        4.4.1 精确性验证
        4.4.2 边缘特征保持能力验证
        4.4.3 基于Kinect的物理仿真
    4.5 本章小结
第5章 基于场景流的空间目标运动估计方法
    5.1 引言
    5.2 平面光流场求解方法
        5.2.1 全局光流算法
        5.2.2 局部光流算法
    5.3 三维场景流计算方法
        5.3.1 全局场景流算法
        5.3.2 局部场景流算法
    5.4 仿真及结果分析
        5.4.1 全局场景流仿真验证
        5.4.2 局部场景流仿真验证
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术成果
致谢



本文编号：3471343