基于OTSU二值化的航天器在轨环境预测方法

发布时间：2021-11-02 07:15

　　以往采用统计能量法和虚拟模态综合法预测在轨环境,存在预测精准度低的问题,为了避免传统方法带来的弊端,提出了基于OTSU二值化的航天器在轨环境预测方法;使用单目视觉光学测量法测量航天器所在位置,设计三圆靶,采用亚像素处理方法获取航天器像素版图;推导出像素灰度值以及域灰度值出现频数,引入萤火虫算法进行OTSU二值化图像分割;采用三角形网格模型,以航天器在轨特征为基准生成一个二值化子图,调用宽度优先搜索算法获取最初近似最短路径;取出子图中的边,再进行细分处理,生成子图点集,将子集中的各点连接成线,得到像素点间最短路径,实现航天器在轨环境预测;由结构动力学实验结果可知,该方法所捕获的冲击响应谱与实际获取的冲击响应谱最大误差为100g,而传统方法最大误差为400g,由此说明基于OTSU二值化方法预测精准度较高,为航天器实际运行条件制定提供了参考。 

【文章来源】：计算机测量与控制. 2020,28(04)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

三圆靶示意图

在像素点最短途径求取过程中，采取优先搜索算法进行求取，通过计算机软件建立三角形网格模型。分别以三角形网格模型上的节点和边作为图，与航天器在轨的特征构成边的权值，来计算塑件流长比例[10]。根据边的厚度平均值的倒数作为边的权值，进而生成一个二值化图，然后采用宽度优先搜索算法，来计算图上任意两点之间的最短距离，从而得到一个最初的最短路径[11]。最后再对计算出的最短路径周围的三角形网格边进行细分，生成新的二值化子图，应是采取宽度优先搜索算法求取新的最短路径，经过反复迭代细分与计算过程，最终得到趋向真实的最短路径。采用宽度优先搜索算法得到的近似最短路径实际上是三角形网格模型中首尾相连的边的集合，而并不是实际网格面上的最短路径[12]，最初近似最短路径如图3所示。

采用宽度优先搜索算法得到的近似最短路径实际上是三角形网格模型中首尾相连的边的集合，而并不是实际网格面上的最短路径[12]，最初近似最短路径如图3所示。如图3所示，采用宽度优先搜索算法得到的近似路径，与虚线表示的实际路径存在较大距离，因此必须将最短路径周围所经过的顶点、三角形单元的边进行细分，再采用宽度优先搜索算法计算得到细分的顶点、边的最短路径，如此循环细分计算，直到得到符合标准的最短路径：

【参考文献】：
期刊论文
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[9]高分三号卫星飞行程序设计与在轨验证[J]. 张和芬,袁智,柳翠翠.  航天器工程. 2017(06)
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本文编号：3471581