空中飞行目标的三维姿态参数测量

李兴红，向 茜

（成都理工大学工程技术学院，乐山，614007）

空中飞行目标的三维姿态参数测量

李兴红，向 茜

（成都理工大学工程技术学院，乐山，614007）

在航天测控靶场中，空中飞行器三维姿态测量具有不可替代的作用。利用数字摄影测量的严密理论和计算机视觉的前沿成果，提出利用光电经纬仪拍摄的序列影像确定飞行器三维空间姿态的方案，改变以往将飞行目标当作质点处理，无法获取飞行目标三维姿态参数的现状，充分利用光测图像中的姿态和形状信息，通过建立经纬仪摄像机模拟成像系统，实现飞行器目标的姿态预测。

测控靶场；空中飞行器；三维姿态；序列影像

0 引 言

目前计算机视觉、摄影测量领域的前沿方向就是利用序列影像进行高精度的飞行目标的运动姿态测量。如果拍摄到飞行器目标的图像，就可以通过摄影测量学原理、图像处理等多种方法得到飞行目标的三维轨迹和三维姿态。而在航天测控靶场中，许多光学仪器具有实时性强、直观性好、精度高的优点，其精度一般要比无线电外测设备高一个数量级，因此在测控系统中一直具有不可替代的地位。

随着现代化的靶场控制在军事方面的应用需求不断提高，利用光测图像测量飞行器的三维姿态参数已经成为可能。本系统把序列图像引入飞行目标三维姿态的测量，通过建立经纬仪摄像机模拟成像系统，实现飞行器目标的姿态预测。

1 飞行器姿态获取流程

系统根据光测设备，如光电经纬仪等获得的序列影像数据，研究飞行器目标飞行过程中的姿态。根据光电经纬仪获取数据的特点，分析其成像模型，从而提出单目序列影像飞行器姿态的获取方案。研究流程如图1所示。

2 飞行器目标图像预处理、边缘提取和目标识别

为突出天空背景下飞行器的结构特征，系统采用图像预处理方法对飞行器图像进行滤波和图像增强[1]，利用基于灰色系统理论的边缘检测方法提取飞行器的有效边缘，在此基础上利用灰度重构理论识别出目标，再利用角点检测方法检测出飞行器的形心点和特征角点，为下一步飞行器姿态的成像模拟做准备。

2.1 飞行器目标图像的预处理

为了提高飞行器的识别能力，增强飞行器特征信息提取的准确性，在实现飞行器图像边缘和角点提取之前，要对飞行器图像进行滤波处理，在保持目标结构的同时，去除噪声、图像特征信息增强等处理[2]。

2.1.1 飞行器目标滤波

系统对天空背景下的火箭分别利用中值滤波和SUSAN滤波算法进行滤波，同时将实验过程中的中值滤波算法和SUSAN滤波算法二者的处理结果进行比较。

通过实验，给出了火箭图像滤波结果，见图2。

从图2可以看出，SUSAN滤波算法在滤除图像噪声的同时较好地保持图像的细小特征结构，并且能够改善图像的质量和锐化飞行器特征结构，而中值滤波后的图像结构特征不够清晰，细小的结构特征模糊，所以说SUSAN滤波算法的效果优于中值滤波算法，因此，系统采用SUSAN滤波算法[3,4]。

2.1.2 飞行器目标增强

为了更好地识别出目标区域，本系统采用灰度的窗口变换增强飞行器目标。通过灰度的窗口变换把目标和背景较好区分开来，同时对云层实现了一定的抑制，但天空背景下的飞行器目标与背景并没有完全区分开来，还要做进一步的边缘提取处理[5,6]。

2.2 飞行器目标边缘提取

飞行器的边缘检测对于后续图像处理和姿态分析来说是非常重要的，有效提取出飞行器边缘才能将飞行器目标和背景区分开来。系统采用基于灰色系统理论的图像边缘检测算法。通过这种算法不仅能比较准确地检测到有用的边缘信息，提高系统的抗噪声能力，而且通过调整关联度阈值还可以控制边缘信息量[7]。

图3是通过实验给出的利用灰色系统理论对天空背景下的飞机、箭体和导弹边缘提取的结果。

系统利用灰色系统理论方法有效地提取出飞行器的边缘信息后，为下一步采用数学形态学方法实现飞行器目标的识别做准备。

2.3 基于灰度重构算法的飞行器目标识别

为更好识别飞行器，系统对边缘提取后的图像进行天空背景的抑制，利用灰度重构算法和条件膨胀较好地重构出飞行器的有效区域，有效识别出飞行器目标，同时云层边缘得到有效抑制，目标区域得以保存。

图4是通过实验给出的天空背景下的箭体的识别结果。识别出飞行器目标为下一步的形心和飞行器的角点提取做好了准备[6]。

2.4 基于SUSAN算法的飞行器角点提取

采用形心法和SUSAN算法对箭体图像做实验，如图5所示。从图5可以看出，该方法较好地提取出了箭体的形心和角点。

3 飞行器成像模拟

系统利用激光三角测距原理得到箭体的三维空间点云坐标，并对点云数据进行了滤波、平滑、压缩和去噪处理，实现了Delaunay三角剖分，利用三角网格重构技术得到箭体的重构空间三维图像。再利用摄影测量的方法定量控制OpenGL透视成像过程的途径，同时采用OpenGL实现序列图像飞行器姿态的模拟。

3.1 飞行器三维坐标的拾取

由于飞行器是刚体，且为轴对称图形，利用三角测距技术可以获得箭体表面的点云数据。为了精确获取被测物体的形状信息，测量点云一般具有海量和散乱无序的特点。

3.2 点云数据处理

点云数据处理主要包括：点云数据的预处理，三角剖分，三维重构技术。利用点云数据处理方法，对点云数据进行三角剖分，并利用OpenGL中的光照模型进行处理，得到图6所示的火箭重构模型。

3.3 序列图像飞行器的模拟

为了提高序列影像飞行器姿态求取的精度，根据OpenGL的成像机理，由于OpenGL的成像过程与数字摄影测量的成像过程的一致性，利用点云数据重建的火箭三维实体，在VC++平台下，利用OpenGL图形编程技术的三维建模软件建立飞行器模型，实现飞行器的模拟。

4 飞行器目标空间三维姿态参数的测定

要得到飞行器目标的三维姿态，必须获得目标的整体运动信息，系统对空中飞行器的三维姿态（俯仰角、偏航角、滚动角）进行测算。

4.1 飞行器空间坐标系及其相互转换

飞行器目标姿态的确定是在特定的坐标系进行的。在飞行器测量系统中，坐标系采用右手准则定义。

飞行器成像的几何模型如图7所示。

当不考虑摄像机镜头畸变的情况下，根据摄影测量学中的共线方程，得透视投影成像模型：

式中 (x,y)为像点坐标；(XS, YS, ZS)为摄影中心的坐标；a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3为摄像机坐标系到世界坐标系的变换矩阵元素，当摄像机坐标系和世界坐标系之间的变换关系一定时，变换矩阵元素是已知的。

4.2 飞行器姿态的求解

本系统应用线性最小二乘法原理，在已知飞行器物方坐标和相应的像点坐标的条件下，利用直接线性变换法求取飞行器目标的内、外方位元素，姿态数据如表1所示。

从表1可以看出，利用直接线性变换法求取了目标的姿态，但姿态的精度不能得到有效的保证，要提高姿态求取的精度，还需要利用广义点误差理论模型进行修正。

表1 利用直接变换法求取目标姿态数据

5 实验结果

设火箭姿态固定不变：φ=45°，ω=30°，κ=50°。在3.5 km和6 km的不同距离下测得的火箭姿态模拟值及模拟值与测量值之间的偏差，利用基于最小二乘的广义点图像匹配算法，根据误差修正模型对火箭的姿态进行修正，模拟的光电经纬仪参数如表2所示，通过实验得到的火箭姿态模拟值和测量值如表3所示，姿态图像如图8所示。

表2 模拟光电经纬仪参数表

表3 火箭姿态模拟值和测量值表

6 结 论

系统主要针对单站光测序列图像飞行器姿态求取问题，提出了基于OpenGL的飞行器姿态模拟图像与光电经纬仪实拍影像进行匹配，获取飞行器姿态的方案。实验证明，该方法较好地对飞行器的姿态进行了修正，提高了单帧图像飞行器姿态的测量精度。

系统在总结、继承已有成功经验的基础上，把序列图像引入飞行目标三维姿态的测量，通过建立经纬仪摄像机模拟成像系统，实现飞行器目标的姿态预测。系统既保留已有方法的优点，同时又克服传统方法的不足，具有很高的实用价值和现实意义。

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Three-dimensional Pose Parameters Measurement of Air Target

Li Xing-hong, Xiang Qian
(The Engineering & Technical College of Chengdu University of Technology, Leshan, 614007)

In view of the present in aerospace measurement and control range, air vehicle in the field of Three-dimensional pose measurement problem, using the theory of digital photogrammetry closely and the forefront of the computer vision result, proposed by sequence images of photoelectric theodolite film determines the attitude of the spacecraft three dimensional space plan, will change ever flight target as a particle processing, unable to get the current situation of the flight target Three-dimensional pose parameters, make full use of the measuring position and shape of image information, through the establishment of theodolite camera imaging simulation system, to predict the position of aircraft targets.

Optical image of shooting range; Aircraft; Three-dimensional pose; Image sequences

V335

A

1004-7182(2017)03-0065-04

10.7654/j.issn.1004-7182.20170314

2016-05-02；

2016-09-12

国家自然科学基金（基金编号11375055）

李兴红（1975-），女，副教授，主要研究方向为经纬仪测控系统的开发与应用