一種目標位姿測量方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及攝影測量領域，特別涉及一種目標位姿測量方法和裝置。
【背景技術】
[0002] 隨著科技日新月異的發展，目標位姿的測量技術被廣泛地應用于軍事、航天、航空 等不同領域，用于確定目標在空間中的位置和目標的姿態，以實現對目標的調控。
[0003] 在現有技術中，可以通過雙目測量方法來求解目標位姿，該雙目測量指的是兩臺 相機從不同角度同時觀察同一場景中的目標，并根據兩臺相機拍攝的圖像序列，求解出目 標在空間中的坐標和姿態。目前，雙目測量的方式主要分為兩種，其中，一種是，通過人工指 定模型控制點，然后，根據同一控制點在不同圖像中對應的同名像點，通過三維重建，得到 控制點的三維坐標。難以滿足另一種是，在目標與攝影方向垂直時拍攝圖像序列，以保證目 標中軸線經過投影后的成像就是圖像中成像區域的輪廓中軸線，從而通過中軸線空間方程 計算得到目標的空間位置和姿態。但是，在實際應用中，由于目標比較復雜，很難指定模型 控制點，也很難保證目標與攝影方向垂直，那么，通過上述方法，可能導致目標位姿測量的 準確性較低。
【發明內容】
[0004] 本發明提供一種目標位姿測量方法和裝置，提高目標位姿測量的準確性。
[0005] -種目標位姿測量方法，確定兩站相機拍攝的目標影像序列、目標模型以及模擬 的成像空間，還包括：
[0006] 循環執行Nl至N7,直至所述目標影像序列中所有圖片中的目標均被確定位姿：
[0007] Nl :提取所述目標影像序列中當前幀的兩站圖片中目標輪廓線；
[0008] N2 :計算所述當前幀的兩站圖片中目標的重心坐標；
[0009] N3 :根據所述目標的重心坐標和所述兩站相機的內外參數，確定所述目標模型在 所述模擬的成像空間中的位置；
[0010] M :獲取所述模擬的成像空間中所述目標模型的模擬圖片，并提取所述模擬圖片 的模擬輪廓線；
[0011] N5 :將所述模擬輪廓線與對應的所述目標輪廓線進行匹配；
[0012] N6 :確定目標的當前姿態；
[0013] N7 :判斷所述當前幀是否為所述目標影像序列中的最后一幀，如果否，則將下一幀 作為當前幀，執行Nl。
[0014] 優選地，在所述Nl之前，進一步包括：
[0015] 對當前幀的兩站圖片進行圖像分割，確定圖像特征區域；
[0016] 所述N1，包括：提取所述圖像特征區域中的目標輪廓線。
[0017] 優選地，所述對當前幀的兩站圖片進行圖像分割，確定圖像特征區域，包括：
[0018] N01、確定所述當前幀的兩站圖片的目標區域、理論前景點集合和理論背景點集 合；
[0019] N02、判斷下述公式的真假，若為真，則執行N03,否則，執行N06;
[0020] isTrehold = (fgMin > bgMax) | | (fgMax < bgMin)
[0021] 其中，所述Treshold表征閾值；所述fgMin表征理論前景點集合中像素最小值； bgMax表征理論背景點集合中像素最大值；所述fgMax表征理論前景點集合中像素最大值； bgMin表征理論背景點集合中像素最小值；
[0022] N03、確定圖像分割閾值；
[0023] N04、對所述目標區域中的所有像素點，執行判斷當前像素點是否大于所述圖像分 割閾值，如果是，則當前像素點為前景點，否則，為背景點，
[0024] N05、確定所有前景點組成的集合為圖像特征區域，并結束；
[0025] N06、確定并標記目標區域中部分前景點和部分背景點；
[0026] N07、將所述標記的部分前景點和部分背景點分別聚為K個類；
[0027] N08、初始化各個類的高斯混合模型參數；
[0028] N09、重復執行N091至N093,直至收斂：
[0029] N091 :對每個像素點分配高斯分量；
[0030] N092 :根據每一個像素的高斯分量，確定高斯混合模型的參數；
[0031] N093 :根據下述公式，計算能量函數：
[0035] 其中，E表征吉布斯能量；U表征數據項；V表征光滑項；γ表征平滑項在吉布斯能 量中所占的比重；β表征與圖像對比度相關的系數；
[0036] Ν010、當所述能量函數值收斂時，根據所述能量函數值確定圖像特征區域。
[0037] 優選地，所述Nl，包括：
[0038] 對所述兩站圖片進行降噪；
[0039] 確定降噪后每一個像素點的亮度梯度以及亮度梯度方向；
[0040] 根據所述亮度梯度和梯度方向，在圖像中跟蹤整個目標的邊緣，確定目標輪廓線。
[0041] 優選地，所述Ν3，包括：
[0042] 確定兩站相機各自對應的像空間坐標系的原點；
[0043] 根據所述兩站相機當前幀的目標輪廓線，確定目標在兩站目標輪廓線的重心點；
[0044] 確定目標在兩站目標輪廓線的重心點在對應的像空間坐標系中的點；
[0045] 所述兩站相機各自對應的像空間坐標系的原點與所述對應的像空間坐標系中的 點，形成兩條直線；
[0046] 確定兩條直線的公垂線；
[0047] 通過下述公式，確定位置系數；
[0049] 其中，α、β表征位置系數；設所述兩站相機對應的像空間坐標系中的點分別為 PjP P 2，所述兩條直線分別為LdP L 2，且P1S L上的點，P 2為L 2上的點，ζ表征點P1的向 量；表征點P2的向量；表征直線L1的方向矢量；ζ表征直線L2的方向矢量；
[0050] 根據所述位置系數，計算所述公垂線與兩條直線交點的坐標以及兩個交點的距 離；
[0051] 根據所述公垂線與兩條直線交點的坐標，計算中垂線中點的坐標；
[0052] 當兩個交點的距離小于一定值時，則確定所述目標模型在所述模擬的成像空間中 的位置為所述中垂線中點的坐標。
[0053] 優選地，上述方法進一步包括：設置目標函數閾值和/或迭代次數閾值；
[0054] 所述Ν5,包括：
[0055] 重復執行Sl至S3,直至確定匹配成功：
[0056] Sl :確定當前模擬輪廓線相對當前目標輪廓線的目標函數值Ea和當前目標輪廓線 相對當前模擬輪廓線的目標函數值E b;
[0057] S2 :選取EjP Eb中的較大的一個，作為當前目標函數值；
[0058] S3:判斷所述當前目標函數值是否小于所述目標函數閾值，如果是，則確定所述 當前目標函數值為目標函數閾值，并確定當前目標函數值對應的目標模型的當前姿態，為 目標的當前姿態，否則，判斷當前目標函數值的迭代次數是否達到所述迭代次數閾值，如果 是，則執行所述Ν7,否則，調整所述目標模型姿態，對所述調整后的目標模型進行拍攝，確定 調整后的模擬圖片，并提取所述調整后的模擬圖片的模擬輪廓線，執行S1。
[0059] 優選地，所述Ν6，包括：
[0060] 分別確定兩站相機的目標函數值；
[0061] 根據所述兩站相機的目標函數值及目標到兩站相機的距離，通過下述權重公式， 分別計算兩站相機的權重；
[0062] 兩站相機的權重公式分別為：
[0065] 其中，所述μ表征權重；E表征目標函數值；a表征能量平衡系數，D表征兩站分別 到目標的距離；L表征兩站相機中的第一站相機；R表征兩站相機中的第二站相機；
[0066] 利用下述求解公式，計算目標姿態；
[0067] 求解公式：
[0069] 其中，所述X表征目標姿態；所述&表征利用兩站相機中的第一站相機獲得的第 一目標姿態；所述\表征利用兩站相機中的第二站相機獲得的第二目標姿態。
[0070] 一種目標位姿測量裝置，包括：
[0071] 確定單元，用于確定兩站相機拍攝的目標影像序列、目標模型以及模擬的成像空 間；
[0072] 第一提取單元，用于提取所述確定單元確定的目標影像序列中當前幀的兩站圖片 中目標輪廓線，計算所述當前幀的兩站圖片中目標的重心坐標，并接收所述判斷單元的觸 發；
[0073] 第二提取單元，用于根據所述第一提取單元計算出的重心坐標和所述兩站相機的 內外參數，確定所述目標模型在所述確定單元確定的模擬的成像空間中的位置；獲取所述 模擬的成像空間中所述目標模型的模擬圖片，并提取所述模擬圖片的模擬輪廓線；
[0074] 姿態確定單元，用于將所述第二提取單元提取的模擬輪廓線與對應的所述第一提 取單元提取的目標輪廓線進行匹配，確定目標的當前姿態，并觸發判斷單元；
[0075] 所述判斷單元，用于在接收到所述姿態確定單元的觸發時，判斷所述姿態確定單 元確定的目標的當前姿態對應的當前幀是否為最后一幀，如果否，則將下一幀作為當前幀， 并觸發所述第一提取單元。
[0076] 優選地，所述第一提取單元，進一步用于：
[0077] 對當前幀的兩站圖片進行圖像分割，確定圖像特征區域，并提取所述圖像特征區 域中的目標輪廓線。
[0078] 優選地，所述第一提取單元，用于：
[0079] N01、確定所述當前幀的兩站圖片的目標區域、理論前景點集合和理論背景點集 合；
[0080] N02、判斷下述公式的真假，若為真，則執行N03,否則，執行N06;
[0081] isTrehold = (fgMin > bgMax) | | (fgMax < bgMin)
[0082] 其中，所述Treshold表征閾值；所述fgMin表征理論前景點集合中像素最小值； bgMax表征理論背景點集合中像素最大值；所述fgMax表征理論前景點集合中像素最大值； bgMin表征理論背景點集合中像素最小值；
[0083] N03、確定圖像分割閾值；
[0084] N04、對所述目標區域中的所有像素點，執行判斷當前像素點是否大于所述圖像分 割閾值，如果是，則當前像素點為前景點，否則，為背景點，
[0085] N05、確定所有前景點組成的集合為圖像特征區域，并結束；
[0086] N06、確定并標記目標區域中部分前景點和部分背景點；
[0087] N07、將所述標記的部分前景點和部分背景點分別聚為K個類；
[0088] N08、初始化各個類的高斯混合模型參數；
[0089] N09、重復執行N091至N093,直至收斂：
[0090] N091 :對每個像素點分配高斯分量；
[0091] N092 :根據每一個像素的高斯分量，確定高斯混合模型的參數；
[0092] N093 :根據下述公式，計算能量函數：
[0096] 其中，E表征吉布斯能量；U表征數據項；V表征光滑項；γ表征平滑項在吉布斯能 量中所占的比重；β表征與圖像對比度相關的系數；
[0097] Ν010、當所述能量函數值收斂時，根據所述能量函數值確定圖像特征區域。
[0098] 優選地，所述第一提取單元，用于：對所述兩站圖片進行降噪；確定降噪后每一個 像素點的亮度梯度以及亮度梯度方向；根據所述亮度梯度和梯度方向，在圖像中跟蹤整個 目標的邊緣，確定目標輪廓線。
[0099] 優選地，所述第二提取單元，用于：
[0100] 確定兩站相機各自對應的像空間坐標系的原