從單幅紅外影像重建三維空間目標的算法研究.pdf

1、隨著空間利用和探索的發(fā)展，大量空間目標，比如航天飛機（太空梭）、宇宙飛船、衛(wèi)星、空間站、導(dǎo)彈、人造碎片，以及進入地外空間的彗星和小行星，受到多方面的關(guān)注，利用大型地基跟蹤成像望遠鏡(GBIT)對其進行觀測是一種常用的技術(shù)手段，其中“紅外成像”具有全天時的優(yōu)點而受到格外重視。GBIT空間觀測可以獲取空間目標豐富的特征數(shù)據(jù)，比如軌道特征、光度特征、輻射特征、光譜特征、偏振特征和成像特征等。就目標的成像特征而言，受限于GBIT探測能力和影像分

2、辨力，以往的目標成像特征研究中一般將空間目標視作點目標、面目標或者簡單的橢球目標，不能很好的滿足目標識別(SOI:SpaceObjectIdentification)、目標工作狀態(tài)判斷、目標姿態(tài)分析(PMST:PoseMeasurementsforSpaceTarget)等方面的要求。隨著GBIT技術(shù)提升和空間觀測要求的多樣化，為了促進該領(lǐng)域的研究工作，本文對空間目標紅外影像的三維(3D)重建理論和具體實現(xiàn)算法進行研究，對深入分析目標成

3、像特征具有積極意義。
　　三維重建屬于經(jīng)典的計算機視覺(ComputerVision)領(lǐng)域，其中SFS(Shapefromshading)三維重建算法于1970年由MIT的Horn提出并用于NASA月球表面圖像三維重建。在空間目標紅外成像領(lǐng)域，本文對其進行了擴展研究，新算法命名為IR-SFS(infrared-SFS)紅外三維重建算法。根據(jù)SFS理論:圖像的明暗變化隱藏三維信息。傳統(tǒng)的SFS算法假設(shè)光源為無限遠處的點光源或平行光，

4、但紅外（infrared、IR）目標除了外部光源還具有自身輻射，灰度明暗變化不僅隱藏三維信息還包括自身溫度信息。對公開文獻資料進行檢索發(fā)現(xiàn)，研究空間目標熱輻射的文獻較多，但多數(shù)假設(shè)已知目標形狀推導(dǎo)溫度變化，而未發(fā)現(xiàn)將SFS算法應(yīng)用于紅外影像（包括空間目標紅外影像）的研究文獻，缺乏可供直接應(yīng)用的理論模型。因此在對SFS三維重構(gòu)算法進行擴展研究時，需要對理論模型和具體實現(xiàn)方法進行較全面的考慮。
　　傳統(tǒng)的SFS算法是基于單幅灰度圖像的

5、非接觸式三維測量方法，無需相機標定和目標先驗信息，主要研究內(nèi)容包括:輻射模型的建立、光照和反射率估計、欠定偏微分方程組(PDEs)解法，以及與其它三維重構(gòu)方法的融合。其理論的核心思想是電磁波輻射理論與光度學(xué)，通過輻射模型將輻射源、輻亮度、物體的幾何形狀關(guān)聯(lián)在一起，求解輻射方程組可以獲得物體表面形狀。SFS輻射模型與真實輻射模型相比存在較多的簡化處理，比如光源位置和強度估計、反射率估計，欠定PDE方程組病態(tài)求解，物體形狀的光滑約束，傳感器

6、成像過程模型被忽略等等。這樣做的結(jié)果是，SFS算法的適應(yīng)性和運算速度極高，而其精度大打折扣，且數(shù)十年來被廣泛研究而尚未形成完備的理論和應(yīng)用體系。
　　本文對SFS算法進行擴展研究，首先建立空間目標輻射模型，研究自身輻射對三維重建的積極和消極影響，并進行詳細的理論推導(dǎo)和仿真;其次，成像過程的幾何參數(shù)、光度學(xué)參數(shù)進行詳細的計算以盡量避免粗略的估計導(dǎo)致的誤差;接著，設(shè)計詳細的IR-SFS算法流程;最后，仿真實驗表明該算法提高了三維重建的

7、精度。IR-SFS算法具體研究內(nèi)容涵蓋了:空間目標和地基傳感器的坐標變換，外部紅外光源的位置和強度的詳細分析和計算，自身輻射強度計算，自身輻射對SFS三維重建影響的仿真分析;依據(jù)以上理論和仿真分析結(jié)果，提出SFS紅外溫度場概念，利用離散余弦變換(DCT)估計溫度場形狀，通過自身紅外輻射能量和反射輻射能量的比例系數(shù)，獲得紅外差值圖，然后進行三維恢復(fù)。一系列分析和計算，雖使得算法比較復(fù)雜，但實驗結(jié)果具有更高的信噪比，驗證了算法的有效性。