基于立体匹配和明暗恢复形状集成的嫦娥影像月球精细制图

China's Chang'E project has obtained orbital data covering the entire lunar surface. Precision lunar terrain mapping is critical for the followup landing and rover exploration and scientific research. As lunar surface is of poor texture, the traditional photogrammetric mapping method can't provide precise mapping product effectively. This project proposes an integration of photogrammetric method and shape from shading (SFS) method for precise lunar mapping. Based on the SFS principle and initial DEM derived from stereo images, a novel method is developed to separate the surface under into regions with constant albedo and variable albedos.Then geometrical constrained SFS is developed by taking line sensor geometry into consideration. Accuracy evaluation of the proposed method is performed to using laser altemeter data as reference. Terrain data from international lunar missions will be used for cross validation. We expect to achieve a pixel level 3D reconstruction of lunar terrain. The research results will be valuable for precise lunar mapping from Chang'E orbital imagery and other lunar orbital data.

嫦娥计划获取了覆盖全月范围的轨道器数据，根据这些数据进行精细制图对嫦娥二期工程的着陆巡视探测和相关科学目标研究具有重要意义。由于月表纹理贫乏，目前基于摄影测量的传统制图方法难以满足精细制图的需求，影响了该数据的进一步实际应用。针对上述问题，本项目探讨基于立体匹配和明暗恢复形状算法集成的嫦娥数据的精细制图。在分析明暗恢复形状算法理论基础的前提下，使用开发的自适应马尔科夫算法利用嫦娥立体数据生成初始的DEM，将研究区域进行常量反照率和变化反照率区域的划分。对现有利用多幅影像提取地形的明暗恢复形状算法进行改进，最终提出一种结合线阵立体几何约束条件的明暗恢复形状制图方法。通过本项研究，将实现嫦娥数据的像素级精细制图，研究成果将进一步推动和促进嫦娥影像和其他月球探测轨道器数据的实际应用。

由于月表纹理贫乏，目前基于摄影测量的传统制图方法难以满足精细制图的需求，影响了该数据的进一步实际应用。本项目完成了既定科学目标，提出了自适应马尔科夫算法实现了深空探测影像的密集匹配，开发了结合线阵立体几何约束条件的明暗恢复形状制图方法；开发了嫦娥二号影像的自检校光束法平差方法，将嫦娥二号CCD多轨影像的平差精度提高到子像素级，实现了嫦娥三号着陆区多源影像数据综合地形制图；同时使用了嫦娥三号探月数据，对嫦娥三号导航相机的三维测图能力进行分析，利用多线程技术实现了导航相机立体影像的地形快速重建，并将该技术应用于嫦娥三号任务中，支持了嫦娥三号遥操作路径规划相关任务；结合中国嫦娥三号月球车探测的科学应用目标, 提出了一种基于投影变换的机械臂探测点定位方法。在本项目支持上发表SCI论文5篇，另有2篇文章已经投到SCI期刊，另有4篇文章发表在核心期刊上，会议论文2篇。