● 摘要
针对非合作空间目标的分类、识别对空间态势感知和空间安全具有重要实际意义，利用天基监视系统获取的空间目标的可见光图像序列，可以对空间目标进行三维重建，恢复目标的三维信息，从而加深对非合作空间目标的认识。基于序列图像的三维重建方法利用多帧二维图像恢复出目标或场景的三维信息，该问题是计算机视觉的经典问题，且一直是研究热点。因此，研究空间目标三维重建不仅具有理论价值而且具有重要的实际工程意义。
本文首先介绍了序列图像三维重建技术的相关理论，然后详细研究了通过仿真手段获取空间目标可见光图像的方法，并在空间目标仿真图像序列及地面模拟图像序列上进行了三维重建，获取了摄像机的运动信息及目标的稀疏点云及稠密三维点云模型，给出了对空间目标成像时应满足的边界条件，基本上解决了空间目标三维重建的工程技术问题。具体工作和创新包括如下三个方面：
1. 针对空间目标成像数据匮乏的问题，开展了空间目标图像仿真技术研究。首先给出了基于3ds max的空间目标图像仿真方法，仿真的图像能够为空间目标三维重建、空间目标识别提供数据基础；进一步，提出了一种基于OpenGL的空间目标图像仿真方法，综合考虑轨道信息、太阳光照信息、目标辐射及恒星背景，能够仿真生成空间目标在天基环境下较为可信的可见光图像；此外，开展了空间目标地面模拟成像实验研究，构建了空间目标地面模拟成像平台，获取了“神舟”及“天宫”飞船的地面模拟可见光图像，用于算法测试。
2. 针对空间目标图像存在的纹理重复问题，提出了一种新的SFM（Structure from Motion）策略，该策略将对目标成像时的时间顺序作为先验信息，顺序的加入新图像进行迭代。在空间目标图像数据上进行了全面测试，结果表明运动分析结果精确，并对噪声有较强的鲁棒性，恢复出的目标三维点云能够在一定程度上表达目标的结构信息。
3. 针对天基成像环境下获得的绕飞及交会图像序列进行了详细的三维重建实验研究，给出了进行空间目标三维重建时图像序列应满足的边界条件，同时获取了对目标成像时的相机参数信息、目标的稀疏点云及稠密点云模型，对空间目标的分类、识别等任务提供了重要的数据支撑，对天基空间目标监视系统的设计具有一定的参考意义。