基于空间平台的空间目标成像与识别关键技术及片上系统研究

To address the issue on space target imaging and recognition on a space platform, referring to the imaging theory on intensified charge-coupled device, this project realizes the lowlight image quantitative model and image quality enhancement mechanism specific to lowlight imaging technology. Also, this project figures out the loss of information of target imaging in an asymmetrical and fast variable illumination environment, and implement the target imaging compensation under low illumination and over saturation. Next, the project studies on the representation method on space target own characteristics and perception; and studies on the space platform joint observation mechanism, to construct large-scale, ultra length and multi-space joint observation model, and realize the framework of cooperative observation; to establish a space target model based on multi-source information integration, make use of multi-source pixel level integration to rebuild the target's structure, using multilevel integration strategy to realize the robust target recognizing and structural analysis, to evaluate the target motion and gesture based on feature level integration; According to the multi-kernel chip system design, the project realizes the chip system verification of the key technologies in the project and provides technical support for the spatial environment application. Through the organization and implementation of this project, it is possible to provide the imaging, perception and analysis approach for the space target imaging and recognition system under a space environment, and play a great important role on the research and development on the space observation of our country.

本项目旨在围绕空间环境下基于空间平台的空间目标成像与识别相关科学问题，借鉴增强型光电耦合器件的成像机理，针对微光成像技术展开研究，实现微光图像量化模型与像质增强机制技术；研究在照明不均且变化快的空间光照环境中，解决目标成像信息损失的问题，实现低照度和过饱和情况下目标成像补偿方法；研究空间目标自身特征与感知的数据表达方法；研究空间平台联合观测机制，建立大范围、超长距的多空间联合观测模型，实现协同观测和跟踪的框架；建立基于多源信息融合的空间目标模型，利用多源像素级融合进行目标结构重建，采用多级融合策略实现目标鲁棒识别与结构分析，在特征级融合的结果上进行目标运动与姿态的估计；基于多核片上系统设计思路，实现该项目关键技术的片上系统验证，为空间环境应用提供技术支撑。通过本项目的组织与实施，可为空间环境下的空间目标成像与识别系统提供成像与感知分析的手段，对我国空间观测领域的研究和发展具有重大意义。

本项目针对天基平台和空间环境的特点，并结合国家重大航天任务，在空间目标探测的基础应用平台、算法和计算架构方面开展深入的研究工作。主要研究内容如下：（1）针对空间环境光照强度变化大、目标表面反光及弱纹理特性对获得高质量目标图像带来的困难，围绕复杂空间环境中的目标新型成像与成像质量改善的关键技术问题，提出了一种有效消除ICCD的高强度随机噪声和结构噪声方法，并通过扩展双色反射模型改善了彩色目标成像质量；应用分形或压缩感知的图像编码技术改善了目标成像质量和存储传输性能；并通过单目相机和多激光源的信息融合，构建了一种面向弱纹理空间目标的成像系统平台；（2）在面向空间目标操作的目标检测与识别的基础算法方面，针对空间目标相对运动速度快、机动特性复杂等问题，给出了连续视频数据时空关系和空间目标关联模型，通过利用目标数据间的关联性质，改善了目标检测与识别的准确率;提出了空间目标机动运动估计的递归神经滤波器建模方法，并采用广义最大互信息熵作为损失函数克服非高斯噪声对模型的影响，提高了跟踪算法精度和抗干扰能力；给出了一种基于消失点和EKF的相机自动标定算法，简化了标定流程并提高空间目标形态测量与位姿估计的精度；实现了一种鲁棒的位姿估计方法，较好的解决了位姿估算歧义性问题；（3）为了兼顾空间应用对载荷的苛刻要求与空间目标形态的测量精度的需求，针对空间目标探测任务复杂、运算量大的特点，在空间目标视觉信息在轨处理片上系统设计方面，提出并实现了一种双总线集成芯片架构，能有效解决在轨信息处理任务级的并行处理问题；利用该架构验证了弱纹理目标三维重建的单目视觉方法，采用动态可重构的卷积器阵列可以进行实时快速的卷积运算，并支持模版大小和参数的动态配置；针对超越函数和浮点矩阵运算，设计了专用处理器核及指令集，能够完成复杂的空间目标视觉感知与识别任务。项目的部分成果已在我国“载人航天”等重大空间任务中得到成功应用。