复杂地面背景下相对定位目标选择与识别算法

摘要：

针对相对定位技术在复杂地面背景下存在相对定位目标选取质量不高、识别难度大的问题,基于最稳定极值区域(MSER)和双层匹配矫正策略提出一种新的相对定位目标选取与识别算法.算法首先提取基准图和实时图的MSER特征,并进行椭圆拟合和规则化,然后根据特征区域的选择权重指数自适应选取相对定位目标,再利用MSER特征的尺度和仿射不变特性,基于互相关性准则提取两图像间匹配的MSER特征对,最后采用位置权重指数和随机抽样一致性(RANSAC)算法进行双层匹配矫正,剔出误匹配特征对,实现相对定位目标的准确识别.实验结果表明,针对复杂地面建筑场景,该方法的相对误识别率最大为0.125,绝对误识别率为0.028.基本满足成像末制导相对定位技术稳健性好、识别精度高、抗干扰能力强等要求.

关键词：机器视觉、最稳定极值区域、目标选取、目标识别

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61401470;二炮院校青年基金2014QNJJ023

在线出版日期：2015-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1375-1379