基于非下采样Contourlet变换的无人机景象匹配算法

摘要：

卫星导航作为无人机重要的导航方式常因受到干扰而不可用,针对此问题,提出一种同样可辅助惯性设备进行导航的景象匹配算法.首先采用非下采样Contourlet变换(NSCT)对基准图和实测图进行多层级分解,以获得不同分辨和方向的稀疏表示图像,然后以基于稳健统计量的Hausdorff距离(LTS-HD)作为相似性测度进行由粗到精的分级匹配.仿真结果表明,基于NSCT方法的图像匹配概率相对于小波分解提高了14％;景象匹配辅助惯导后,可有效抑制位置误差发散,误差被控制在30 m以内,可满足无人机中等精度导航要求.

关键词：无人机导航、景象匹配、非下采样Contourlet变换、稳健统计量Hausdorff距离、分级匹配

所属期刊栏目：14

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：航空科学基金20110896009;20100818017

在线出版日期：2014-05-07（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：137-140,171