题目：空间运动目标图像识别与测量的方法研究

自主交会对接技术是当前空间技术发展的热点方向之一。具有自主交会对接能力的智能无人飞行器可以长时间驻守空间轨道，可用于在轨加注燃料、升级或维修航天器，从而延长卫星的寿命，提高在轨卫星的生存能力。自主交会对接的关键是准确获取目标飞行器的位置姿态，基于图像的视觉测量可以为导航系统提供目标的相对位置姿态，是自主交会对接中的重要研究内容之一。因此研究空间运动目标的图像识别与测量方法具有重要意义。本文在分析总结国内外相关研究成果的基础上，对空间自主交会对接过程中图像识别与跟踪测量方法进行了深入研究和分析。根据交会对接过程中目标成像距离的不同，分为三个阶段进行研究，分析各个阶段内成像特点和任务需求，并完成了算法研究与仿真实验等工作。本文的具体工作如下，1) 从图像处理的角度按成像距离将跟踪测量任务划分为远距离、近距离和超近距离三个阶段。在分析总结三个阶段成像特点基础上，设计了自主交会对接中图像识别与测量的系统框架：远距离下采用单目摄像机，以目标识别跟踪为主；近距离下采用图像参数估计的方法，用单目摄像机跟踪测量目标；超近距离下采用双目摄像机测量工作模式，用立体视觉的方法测量目标的相对位置与相对姿态。2) 在远距离下，利用轨道动力学对恒星和目标飞行器在图像中的运动特性进行了初步分析；使用图像增强的方法提取目标特征；采用恒星匹配的方法对目标进行识别：提出了结构相似匹配算法，对运动图像序列中的星点进行匹配，得到图像运动参数，消除背景中的恒星点后对剩余的星点用运动一致性检测识别出目标；最后提出了改进的拟合跟踪算法，能够在有抖动、交错运动、噪声等干扰因素下，稳定跟踪复杂空间背景下的弱小目标。3) 近距离阶段，目标飞行器成像面积增大，为了稳定跟踪，需要测量目标的运动参数。重点研究了图像运动参数估计算法，得到目标运动参数，从而对目标特征进行跟踪。应用由粗到细的搜索策略，提出了快速空域对数极坐标变换(Log-Polar Transform, LPT)算法，通过运动估计、分级搜索、使用多分辨率图像等方法使运算时间比全搜索算法降低三个数量级以上，使空域LPT算法具有实用性。此外，通过改进傅里叶梅林-均衡相位相关 (FMT-SPOMF)算法提出增强相位相关算法，使其测量效果和运算效率同时得到提高。最后给出了基于图像运动参数估计的跟踪算法，能够处理目标从小到大或者暂时移出视场的情况。4) 超近距离下的空间目标尤其是未知目标的运动参数测量是自主交会对接中的关键技术和难点。在特征点提取部分，使用几何角点法和尺度不变特征变换(SIFT)算法提取并匹配双目图像的特征点，并对两种方法加以比较。在跟踪过程中，当目标有旋转，特征点消失并有新特征出现，重建三维特征点坐标也有较大误差，特征点的跟踪非常困难。为此，提出了结构矢量匹配算法，实现当目标旋转、特征有遮挡等情况下的连续跟踪，保持较高的正确匹配概率。在测量部分，分析了刚体运动特性并给出相对位置姿态的计算方法；在对双目系统测量误差进行理论分析的基础上，提出了一种双目系统结构参数的设计方法，可以在新定义的指标参数约束下设计出符合要求的双目系统结构参数，便于工程化实现。