基于稀疏表达的深空探测车多源影像变分辨率制图研究

Planetary rover has obtained a set of images covering the landing area. Precision terrain mapping is critical for rover exploration and scientific research. As the image scale in close-range photogrammetry varies with distance, and the resolution of different kinds of cameras is different, the traditional digital elevation model can't provide precise mapping product effectively..The objective of this research project is to develop systematic methods and techniques for construction of a kind of variable resolution DEM using rover images from multiple cameras based on sparse representation. Systematic methods and key techniques will be proposed and developed, including variable terrain modeling of multiple-mission rover images, feature extraction and matching among multi-mission rover data, sparse representation method of reconstruction of variable resolution DEM, solving large-scale sparse matrix, etc. Based on the developed method and techniques, a new kind of digital elevation model can be constructed. It will be of great scientific significance and also valuable for engineering applications in the future.

深空探测车携带各相机获取了着陆区区域的一系列影像，根据这些数据进行精细制图对探测车的安全行驶和相关科学目标研究具有重要意义。由于近景摄影测量影像比例尺不均一，不同相机间存在较大的分辨率差异，使用所有影像数据生成传统的数字高程模型难以满足精细制图的需求。为了更好的综合利用探测车不同相机数据进行月球科学研究，需要研究对应方法生成新的数字高程模型。.本项目结合探测车各相机影像，充分利用稀疏表达方法建立着陆区变分辨率数字高程模型，突破探测车多影像的变分辨率地形建模、探测车多源影像高精度特征匹配、变分辨率地形重建的稀疏表达方法、大规模稀疏矩阵的求解与优化计算等关键技术，并利用真实探测车数据和移动测量平台对建立的模型、方法和精度进行实验验证。通过本项研究，将实现深空探测车影像的变分辨率制图，研究成果将进一步推动和促进探测车影像的实际应用。

由于近景摄影测量影像比例尺不均一，不同相机间存在较大的分辨率差异，使用所有影像数据生成传统的数字高程模型难以满足精细制图的需求。本项目完成了既定科学目标，利用稀疏表达方法建立了着陆区变分辨率数字高程模型，集成探测车多源影像数据实现了高精度制图；研究了利用RGB-D相机的深度影像和序列影像进行高精度制图的方法,为探测车集成深度和序列影像进行制图提供了可能。通过改进的SIFT算子和空间一致性约束进行中分辨率和高分辨率影像间的自动配准，提高了中分辨率和高分辨率影像间的配准精度；开发了基于视觉的决策支持方法，包括为探测车生成障碍物地图和评估路径；结合物方匹配及半全局约束实现月球多视影像的匹配，充分挖掘多视影像信息，解决多视影像几何定位不确定条件下的匹配问题，进而生成高精度的 DEM；提出了改进去错误点的方法，使用了分层随机选择的最佳空间设计同名点方法，将这种方法集成到RANSAC框架中去除SIFT初始匹配中的错误匹配点；将月球表面的三维地形与采样面积、平面度、坡度、坡向、机械臂远端的可及性以及采样条件的安全性五个参数结合，提出了嫦娥五号月面可采性评估方法；通过将共线方程纳入成像辐照度模型，将光度立体概念扩展为摄影测量光度立体测图方法，实现了对探测车不同光照下获取多张图像的高精度重建；提出了使用同一位置不同光照条件的立体影像进行增强月面地形制图的方法。将每对立体图像生成的点云融合成一个全局优化的月球表面点集；提出了基于随机械臂的运动获取的序列图像进行地形制图的方法。连接点匹配结果和从机械臂关节测量获得的影像外方位参数用来进行加权光束法平差，生成基于精确的地形图。使用多源数据轨道器、降落相机和探测车影像进行天问一号的着陆点定位，确定了天问一号着陆点的精确位置，支持了天问一号的后续任务。在本项目支持上发表SCI论文8篇，EI论文13篇，申请专利4项，软件著作权5项。