基于景象匹配的航摄影像二维定位方法
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０ 引 言
景象匹配是将图像区域从不同传感器摄取的相应景象 区域中确定出来，或 找 到 它 们 对 应 关 系 的 一 种 计 算 机 视 觉 技术 。 ［１］ 基于景象匹配 理 论，对 无 人 机 的 航 摄 影 像（视 频 与 照片数据）内目 标 的 定 位 方 法，即 为 基 于 景 象 匹 配 的 无 人机 目标定位方法［２］。该方法需要的任务设备较少，定位精度与实 时性较高，不易受外界干扰［３］，所以该方法的研究意义重大。
网 址 ：ｗｗｗ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｍ
基于景象匹配的航摄影像二维定位方法
孙 世 宇 ，张 岩 ，李 建 增 ，胡 永 江
（陆军工程大学无人机工程系，河北 石家庄 ０５０００３）
摘 要：针对目前无人机基于景象匹配对目标定位精度 低 与 速 度 慢，以 及 依 赖 任 务 设 备 的 问 题，提 出 了 一 种 基于景象匹配的航摄影像二维定位方法。首先进行任务规划，来获取某固 定 区 域 的 航 摄 影 像。然 后 基 于 特 征 匹 配 算法来完成景象匹配。最后提出坐标解算及底 图 生 成 方 法，来 实 现 航 摄 影 像 二 维 定 位。实 验 结 果 表 明 该 方 法 提 高 了定位精度与速度，减小了对任务设备的依赖。因此，所提方法是一种有效的基于景象匹配的目标定位方法。
第 ４０ 卷 第 １１ 期
系统工程与电子技术
Ｖｏｌ．４０ Ｎｏ．１１
２０１８ 年 １１ 月
ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ
Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０１８
文 章 编 号 ：１００１５０６Ｘ（２０１８）１１２４１５０５
关 键 词 ：景 象 匹 配 ；底 图 ；特 征 匹 配 ；随 机 抽 样 一 致 性 ；无 人 机 中 图 分 类 号 ：ＴＰ３９１．４１ 文 献 标 志 码 ：Ａ 犇犗犐：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１５０６Ｘ．２０１８．１１．０４
犜狑狅犱犻犿犲狀狊犻狅狀犪犾犾狅犮犪狋犻狅狀狅犳犪犲狉犻犪犾狆犺狅狋狅犵狉犪狆犺狔犫犪狊犲犱狅狀狊犮犲狀犲犿犪狋犮犺犻狀犵
基于景象匹配的无人机目标定位方法的研究重点在于 异 源 匹 配 与 定 位 策 略 。 异 源 匹 配 要 求 特 征 检 测 、描 述 与 模 型 估计的鲁棒性与实时性较高 。 ［４５］ 定位策略要求底图与目标 影像的对应性较好，对 任 务 设 备 的 依 赖 较 少，坐 标 解 算 快 速 准 确［６］。 对 于 这 种 定 位 方 法 ，国 内 外 学 者 做 了 大 量 研 究 。
ＳＵＮＳｈｉｙｕ，ＺＨＡＮＧ Ｙａｎ，ＬＩＪｉａｎｚｅｎｇ，ＨＵ Ｙｏｎｇｊｉａｎｇ
（犇犲狆犪狉狋犿犲狀狋狅犳 犝狀犿犪狀狀犲犱 犃犲狉犻犪犾犞犲犺犻犮犾犲，犃狉犿狔犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵 犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犛犺犻犼犻犪狕犺狌犪狀犵０５０００３，犆犺犻狀犪）
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文献［７］提出基 于 局 部 特 征 与 拓 扑 约 束 的 遥 感 图 像 匹 配与目标定位方法。首先利用多尺度角点检测算法进行特 征检测，然后利用尺度 不 变 特 征 匹 配［８］（ｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａ
ｔｕｒｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＳＩＦＴ）描述子进行特征描述，最后基于 拓 扑 约束剔除误匹配点，实现图像匹配并获取 定 位 点 经 纬 坐 标。 该方法定位精度有待 提 高，且 特 征 匹 配 的 实 时 性 与 鲁 棒 性 有待增强。文献［９］提 出 了 一 种 全 局 图 像 配 准 的 目 标 快 速 定位方法，首先将航摄影像进行适当层级 的 小 波 分 解，其 次 结合 ＳＩＦＴ 与角点进行特征检 测，利 用 ＳＩＦＴ 描 述 子 进 行 特 征描述，再次利 用 随 机 抽 样 一 致 性［１０］（ｒａｎｄｏｍｓａｍｐｌｅｃｏｎ ｓｅｎｓｕｓ，ＲＡＮＳＡＣ）算法与最 小 二 乘 法 优 化 单 应 性 矩 阵，实 现图像匹配并获 取 定 位 点 经 纬 坐 标。该 方 法 定 位 精 度 较 高，但特征匹配的 实 时 性 有 待 增 强。 文 献 ［１１］提 出 了 基 于 ＣｅｎＳｕｒＥｓｔａｒ的无人机景象匹配算法。首先提出 ＣｅｎＳｕｒＥｓｔａｒ 进行特征检测，然后利用快速视网膜特征 进 行 特 征 描 述，最 后利用 ＲＡＮＳＡＣ 剔除误匹配点，实现图像匹配并获 取 定 位 点经纬坐标。该算 法 运 行 效 率 较 高，并 能 满 足 无 人 机 视 觉 辅助导航的需求。但是该算法中特征匹配算子的鲁棒性有 待改善。文献［１２］提出 了 一 种 基 于 定 位 定 向 系 统 （ｐｏｓｉｔｉｏｎ
０ 引 言
景象匹配是将图像区域从不同传感器摄取的相应景象 区域中确定出来，或 找 到 它 们 对 应 关 系 的 一 种 计 算 机 视 觉 技术 。 ［１］ 基于景象匹配 理 论，对 无 人 机 的 航 摄 影 像（视 频 与 照片数据）内目 标 的 定 位 方 法，即 为 基 于 景 象 匹 配 的 无 人机 目标定位方法［２］。该方法需要的任务设备较少，定位精度与实 时性较高，不易受外界干扰［３］，所以该方法的研究意义重大。
网 址 ：ｗｗｗ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｍ
基于景象匹配的航摄影像二维定位方法
孙 世 宇 ，张 岩 ，李 建 增 ，胡 永 江
（陆军工程大学无人机工程系，河北 石家庄 ０５０００３）
摘 要：针对目前无人机基于景象匹配对目标定位精度 低 与 速 度 慢，以 及 依 赖 任 务 设 备 的 问 题，提 出 了 一 种 基于景象匹配的航摄影像二维定位方法。首先进行任务规划，来获取某固 定 区 域 的 航 摄 影 像。然 后 基 于 特 征 匹 配 算法来完成景象匹配。最后提出坐标解算及底 图 生 成 方 法，来 实 现 航 摄 影 像 二 维 定 位。实 验 结 果 表 明 该 方 法 提 高 了定位精度与速度，减小了对任务设备的依赖。因此，所提方法是一种有效的基于景象匹配的目标定位方法。
第 ４０ 卷 第 １１ 期
系统工程与电子技术
Ｖｏｌ．４０ Ｎｏ．１１
２０１８ 年 １１ 月
ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ
Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０１８
文 章 编 号 ：１００１５０６Ｘ（２０１８）１１２４１５０５
关 键 词 ：景 象 匹 配 ；底 图 ；特 征 匹 配 ；随 机 抽 样 一 致 性 ；无 人 机 中 图 分 类 号 ：ＴＰ３９１．４１ 文 献 标 志 码 ：Ａ 犇犗犐：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１５０６Ｘ．２０１８．１１．０４
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ＳＵＮＳｈｉｙｕ，ＺＨＡＮＧ Ｙａｎ，ＬＩＪｉａｎｚｅｎｇ，ＨＵ Ｙｏｎｇｊｉａｎｇ
（犇犲狆犪狉狋犿犲狀狋狅犳 犝狀犿犪狀狀犲犱 犃犲狉犻犪犾犞犲犺犻犮犾犲，犃狉犿狔犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵 犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犛犺犻犼犻犪狕犺狌犪狀犵０５０００３，犆犺犻狀犪）
犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｌｏｗｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｓｌｏｗｓｐｅｅｄａｎｄｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｏｎｍｉｓｓｉｏｎｅｑｕｉｐｍｅｎｔｏｆｕｎ ｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｔａｒｇｅｔｌｏｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｃｅｎｅｍａｔｃｈｉｎｇ，ａｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄｏｆｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌａｅｒｉａｌｐｈｏｔｏｇ ｒａｐｈｙｉｍａｇｅｌｏｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｃｅｎｅｍａｔｃｈｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ｉｔｃａｒｒｉｅｓｏｕｔｍｉｓｓｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｔｏｏｂｔａｉｎ ａｅｒｉａｌｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｓｏｆａｆｉｘｅｄａｒｅａ．Ｔｈｅｎｔｈｅｓｃｅｎｅ ｍａｔｃｈｉｎｇｉｓｃｏｍｐｌｅｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｅａｔｕｒｅ ｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏ ｒｉｔｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｂａｓｅｍａｐｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｔｗｏｄｉ ｍｅｎｓｉｏｎａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｏｆａｅｒｉａｌｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄｃａｎｉｍ ｐｒｏｖｅｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｐｅｅｄａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｏｎｔｈｅｔａｓｋｅｑｕｉｐｍｅｎｔ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｐｒｏ ｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆａｅｒｉａｌｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙｂａｓｅｄｏｎｓｃｅｎｅｍａｔｃｈｉｎｇ．
文献［７］提出基 于 局 部 特 征 与 拓 扑 约 束 的 遥 感 图 像 匹 配与目标定位方法。首先利用多尺度角点检测算法进行特 征检测，然后利用尺度 不 变 特 征 匹 配［８］（ｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａ
ｔｕｒｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＳＩＦＴ）描述子进行特征描述，最后基于 拓 扑 约束剔除误匹配点，实现图像匹配并获取 定 位 点 经 纬 坐 标。 该方法定位精度有待 提 高，且 特 征 匹 配 的 实 时 性 与 鲁 棒 性 有待增强。文献［９］提 出 了 一 种 全 局 图 像 配 准 的 目 标 快 速 定位方法，首先将航摄影像进行适当层级 的 小 波 分 解，其 次 结合 ＳＩＦＴ 与角点进行特征检 测，利 用 ＳＩＦＴ 描 述 子 进 行 特 征描述，再次利 用 随 机 抽 样 一 致 性［１０］（ｒａｎｄｏｍｓａｍｐｌｅｃｏｎ ｓｅｎｓｕｓ，ＲＡＮＳＡＣ）算法与最 小 二 乘 法 优 化 单 应 性 矩 阵，实 现图像匹配并获 取 定 位 点 经 纬 坐 标。该 方 法 定 位 精 度 较 高，但特征匹配的 实 时 性 有 待 增 强。 文 献 ［１１］提 出 了 基 于 ＣｅｎＳｕｒＥｓｔａｒ的无人机景象匹配算法。首先提出 ＣｅｎＳｕｒＥｓｔａｒ 进行特征检测，然后利用快速视网膜特征 进 行 特 征 描 述，最 后利用 ＲＡＮＳＡＣ 剔除误匹配点，实现图像匹配并获 取 定 位 点经纬坐标。该算 法 运 行 效 率 较 高，并 能 满 足 无 人 机 视 觉 辅助导航的需求。但是该算法中特征匹配算子的鲁棒性有 待改善。文献［１２］提出 了 一 种 基 于 定 位 定 向 系 统 （ｐｏｓｉｔｉｏｎ