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《基于單目視覺的目標(biāo)位姿確定方法研究及仿真》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、基于單目視覺的目標(biāo)位姿確定方法研究及仿真任務(wù)處理報告宇航學(xué)院北京航空航天大學(xué)2011年8月目錄1．主子星位姿確定方案12．子星拍攝主星的位姿確定23．主星拍攝子星的位姿確定44．?dāng)?shù)字圖像處理54.1、大圓圓心解算54.1.1原始圖像讀入54.1.2圖像的灰度化64.1.3灰度圖均衡化64.1.4雙峰法進(jìn)行圖像閾值分割74.1.5圖像噪聲濾除84.1.6聯(lián)通組元素提取84.1.7圓形檢測與圓心提取94.2、小圓圓心解算114.2.1區(qū)域生長分割114.2.2小圓圖像處理124.3、圖像處理結(jié)果及誤差分析154.3.3圓心像素坐標(biāo)154.3.2坐標(biāo)誤差155．實驗攝像頭的光學(xué)參數(shù)166．星載攝像
2、頭的光學(xué)參數(shù)167．位姿確定算法177.1、相似迭代算法177.2、Tsai兩步法208．存在的問題及建議218.1、目標(biāo)信息的增強218.2、關(guān)于實驗228.3、坐標(biāo)系的標(biāo)定239．參考文獻(xiàn)2310．附錄matlab源程序2310.1、數(shù)字圖像處理主程序2310.2、hough變換子函數(shù)程序2910.3、區(qū)域生長分割子函數(shù)程序3110.4、相似迭代算法函數(shù)及測試程序321．主子星位姿確定方案主星頂面和子星地面各裝有一個CCD攝像頭，擬采用主星頂面的攝像頭對子星拍照獲取圖片。通過數(shù)字圖像處理，獲得標(biāo)定子星的特征點的圖像坐標(biāo)，特征點所在的子星坐標(biāo)系在整星裝配完成時可以十分精確地進(jìn)行標(biāo)定，相應(yīng)特
3、征點的三維坐標(biāo)即為已知量。將特征點的圖像二維坐標(biāo)和子星三維坐標(biāo)結(jié)合相應(yīng)的位姿解算算法即可解算出子星坐標(biāo)系相對于攝像機坐標(biāo)系的位移矢量和姿態(tài)變換矩陣。攝像機坐標(biāo)系及主星本體坐標(biāo)系在整星裝配完成時進(jìn)行精確標(biāo)定。攝像機坐標(biāo)系與主星本體坐標(biāo)系間的位移矢量和姿態(tài)變換矩陣已知。選取合適的歐拉旋轉(zhuǎn)順序，可以則可由姿態(tài)變換矩陣反解出姿態(tài)角（歐拉角）。至此，子星相對于主星的位置和姿態(tài)完全確定。在子星底板上，有三個圓是較為顯著的結(jié)構(gòu)信息。一個是底板本身的大圓盤，另外兩個是底板上的圓孔。通過圖像處理獲得者三個圓的輪廓（在圖片上應(yīng)為橢圓），進(jìn)而解算圓心，以圓心作為特征點進(jìn)行物體位姿確定。而在子星本體坐標(biāo)系中，三個圓
4、的圓心坐標(biāo)已知，其誤差可以通過加工精度進(jìn)行控制。故以三個圓的圓心作為目標(biāo)特征點。目前查閱的文獻(xiàn)均沒有研究過三點定位問題，且由于重力梯度桿上子星具有整周旋轉(zhuǎn)性，可知共面三點不足以進(jìn)行位姿確定。352．子星拍攝主星的位姿確定從子星的攝像頭拍主星進(jìn)行位姿確定不可行。1、如下圖，由于梯度桿的柔性，子星攝像頭會隨子星平臺而俯仰。重力梯度桿較長，故輕微的俯仰就易使主星平臺脫離子星攝像頭的視野。2、在圖像處理上，主星平臺的四邊形提取因重力梯度桿的影響而十分困難。下圖為實驗用圖。因為實際拍攝照片時，不能到樣星進(jìn)行拍攝。35對此圖進(jìn)行圖像處理以期獲得主星頂面四邊形，但多次試驗后效果仍然不好：主星頂面可用的特征
5、點只有四邊形的四個角點，現(xiàn)在四邊形不能很好地被提取，則角點不能獲得，或者只能以較大誤差地獲得。綜上所述，從子星攝像頭拍攝圖片進(jìn)行位姿確定的方案不可行。鑒于子星拍攝主星時有可能失去目標(biāo)，所以只能采用主星拍攝子星獲得圖像信息。353．主星拍攝子星的位姿確定主星安裝的攝像頭拍攝子星時，大片的重力梯度桿進(jìn)入攝像視野。重力梯度桿將帶入極大的干擾：其一，重力梯度桿上鉸接頭的圖像特征太明顯，圖像灰度處理后幾乎不能將其分割，這就使得圖像解算特征點時誤差較大。且這一影響隨重力梯度桿的伸長、子星圖像變小而愈加顯著。如下兩圖其二，重力梯度桿的鉸接頭擋住子星底板的小孔，使得拍攝的圖像失去待處理的特征點。如下圖354
6、．?dāng)?shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理(DigitalImageProcessing)是通過計算機對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。4.1、大圓圓心解算噪聲濾除和取聯(lián)通元素圓輪廓及圓心檢測閾值分割有效部分灰度變換和均衡化導(dǎo)入原始圖像本實驗圖像處理流程圖:4.1.1原始圖像讀入clear;clc;closeall;%Step1獲取圖像裝入待處理彩色圖像并顯示原始圖像Scolor=imread('sat01.jpg');%imread函數(shù)讀取圖像文件Figure;imshow(Scolor),title('原始圖像');354.1.2圖像的灰度化一幅完整的圖像，是由紅色綠色藍(lán)
7、色三個通道組成的。紅色、綠色、藍(lán)色三個通道的縮覽圖都是以灰度顯示的。用不同的灰度色階來表示“紅，綠，藍(lán)”在圖像中的比重。通道中的純白，代表了該色光在此處為最高亮度，亮度級別是255。灰度范圍0～255。彩色圖像包含著大量的顏色信息，不但在存儲上開銷很大，而且在處理上也會降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此在對圖像進(jìn)行識別等處理中經(jīng)常將彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像，以加快處理速度。由彩色轉(zhuǎn)換為灰度的過程叫做灰度化處理?；叶忍幚砗?/p>
