[发明专利]一种星载图像辅助导航方法

说明书

一种星载图像辅助导航方法，属于航天器姿态确定技术领域。本发明是为了解决现有的图像处理辅助姿态确定方法中，由于数据量较大造成处理速度慢，硬件资源消耗较大等问题。本发明所述的方法，首先，对在轨图像进行压缩并计算图像梯度值；加载模板图像，根据压缩过程中获取的黑塞矩阵，进行多尺度的黑塞矩阵特征值求取以及多尺度金字塔运算，并根据最大值准则得到特征点；然后，根据在轨图像的特征点和模板图像的特征点，采用随机抽样一致性算法进行特征点匹配，从而得到两个图像之间的仿射变换矩阵；最后建立相机运动模型，将图像偏移量转换为姿态角变化量。本发明可应用于微小卫星对地观测系统。

技术领域

本发明涉及航天器姿态确定技术领域，具体涉及星载图像辅助导航方法。

背景技术

随着遥感卫星分辨率越来越高，高分辨率光学载荷搭载在微小卫星上能有效降低卫星发射成本，并进一步实现卫星组网、组件更换，实现商业化运作等。微小遥感卫星相较于现有的传统卫星同时存在一些新的问题，比如卫星在轨对地指向精度较低，姿态稳定性较差等。这些问题会降低遥感图像的分辨率，甚至影响卫星的正常工作。针对这些问题目前的解决方案是：

1)利用高精度的姿态传感器，比如基于磁流体效应的角速度传感器以及基于流体旋转差动效应的角位移传感器。但是此类传感器成本较高且技术难度较大。

2)利用低成本的惯性传感器和星敏感器进行姿态融合和姿态确定。但是现有传感器短时精度无法达到要求，无法修正卫星拍摄过程中因为卫星颤振引起的图像抖动和模糊等问题。

3)利用高精度遥感图像包含丰富的地理信息，通过在轨图像处理算法可实现低成本高效率的姿态辅助确定。然而由于遥感图像数据量较大，星上计算能力有限，造成处理速度慢，硬件资源消耗较大，因此需要一种改进的匹配策略实现在轨姿态确定。

发明内容

本发明是为了解决现有的图像处理辅助姿态确定方法中，由于数据量较大造成处理速度慢，硬件资源消耗较大等问题，现提供一种星载图像辅助导航方法。

本发明所述一种星载图像辅助导航方法，通过以下技术方案实现：

步骤一、对在轨图像进行图像压缩，在压缩过程中计算图像梯度值；

步骤二、加载模板图像，根据压缩过程中获取的不同尺度下的图像梯度值的黑塞矩阵，进行多尺度的黑塞矩阵特征值求取以及多尺度金字塔运算，并通过最大值准则得到特征点；

步骤三、根据在轨图像的特征点和模板图像的特征点，采用随机抽样一致性算法进行特征点匹配，得到两个图像之间的仿射变换矩阵；然后建立相机运动模型，将图像偏移量转换为姿态角变化量。

本发明与现有技术相比较，最为突出的特点和显著的有益效果是：本发明所述的星载图像辅助导航方法，是一种通过获取多尺度下图像特征点进行图像配准获得姿态偏移信息的方法，充分利用了压缩图像提供的图像信息，相比于现有的SURF算法，该方法无需进行多尺度缩放操作，无需单独求解梯度矩阵，因此，本发明的方法简单，效率高，硬件资源消耗较低，节省计算资源，且易于实现，经过计算，在轨道变化可以忽略的情况下像素偏移0.3个单位的像素会导致姿态角偏移量为1.125μrad。

附图说明

图1为改进的JPEG2000压缩示意图；

图2为多尺度图像特征点获取示意图；

图3为本发明所述的利用在轨图像辅助导航方法的流程图。

具体实施方式

具体实施方式一：参照图3具体说明本实施方式，本实施方式给出的一种星载图像辅助导航方法，具体是按照以下步骤制备的：

步骤一、首先，对在轨图像进行图像压缩，在压缩过程中计算图像梯度值；