基于随机蕨的光电成像末端制导目标初始化

摘要：

为实现光电成像末端制导中的白适应目标初始化,针对末端制导景象匹配3D视角差异,及传统方法运算量较大的问题,基于随机蕨分类器构造了一种新的景象匹配算法.算法首先利用基准图像进行分类器训练,然后基于该分类器对实时图像进行特征匹配.为剔除误匹配特征对,对初始匹配特征对中的对应区域分别进行尺度不变特征变换(SIFT)特征描述,基于马氏距离准则进行误匹配特征对剔除.根据顺序抽样一致性算法(PROSAC)对剩余的匹配特征对估计两图像的外极几何关系,最终根据外极几何关系求得目标在实时图像中的位置和尺寸信息.仿真结果表明,该算法能够在光电成像末端制导过程中实现稳定的目标初始化,在极端条件下的稳定性优于原随机蕨分类器算法.

关键词：模式识别、景象匹配、随机蕨分类器、尺度不变特征变换(SIFT)描述符、误匹配特征对剔除、外极几何关系

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：3164-3170