sarins组合导航中基于surf的鲁棒景象匹配算法

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1、SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法熊智陈方王丹刘建业(南京航空航天大学导航研究中心，南京210016)摘要：在SAR/INS组合导航系统中，由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式，会引起SAR图像的严重变形，而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响，需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法，算法首先针对惯性组合导航的工作特点，对SURF特征匹配进行了改进和优化设计，然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点，最后，进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了

2、算法对SAR图像的适应性，抗斑点噪声性能，匹配精度以及实时性，并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明所提出算法性能优越，在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法，可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。关键词：惯性组合导航系统；景象匹配辅助导航；SURF；SIFT；图像匹配中图法分类号:TP391.41　文献标识码:ARobustSceneMatchingAlgorithmforSAR/INSIntegratedNavigationSystemBasedonSURFXIONGZhi，CHENFang，WANGDan，LIUJia

3、n-ye(NavigationResearchCenter,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China)Abstract:IntheSAR/INSintegratednavigationsystem,astheuseofpositiveside-lookingsyntheticapertureradar(SAR)imagingworkmethods,SARimagescancauseaseriousdistortion,andSARimagesmaybeexistingseriousspecklenoi

4、ses.ImagefeaturesmusthavehighrobustnessinordertoadaptspecklenoiseofSARimage.Inthispaper,weproposetherobustscenematchingalgorithmbasedonSURFfornavigation.Firstly,weoptimizetheprocessofSURFfeaturematchingespeciallyfortheinertialintegratednavigation.Then,weadoptedRANSACalgorithmtoremovethefalseandlow

5、precisionmatchingpoints.Finally,theleastsquarealgorithmisappliedforgettingboththeaircraftpositionerrorsandcoursedeviation.Intheexperiment,weanalyzeadaptabilityofthealgorithmforthedifferentSARimages,performanceofspecklenoiseresistance,matchingaccuracyandreal-timeperformance.Theexperimentresultdemon

6、stratesthesuperiorityofalgorithminmatchingspeed,accuracy,adaptabilityandrobustnessincontrastwithscenematchingalgorithmbasedonSIFTfetures,soitcanmeetthehighperformanceneedsformatchingnavigationintheSAR/INSintegratednavigationsystem.Keywords:inertialintegratednavigationsystem;scenematchingaidednavig

7、ation;speeded-uprobustfeatures;scale-invariantfeaturetransform;imagematching991引言目前很多飞行器都采用光学图像匹配来提高自主导航的精度，但光学传感器容易受到物候天象与光照条件的影响，因而工作效率受到一定的限制。合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)是一种主动式的微波成像传感器，SAR不仅可以获得类似于光学图像的高