空間交會對接近距離段通常采用視覺圖像處理的方法實現追蹤航天器與目标航天器之間的位姿測量。一般情況下，追蹤航天器上安裝有視覺傳感器（攝像機）和位姿測量系統，目标航天器上安裝有特征靶标。交會對接過程中，需實時獲取視覺傳感器與特征靶标之間的位姿關系，進而轉換為目标航天器與追蹤航天器之間的位姿關系，并以此作為追蹤航天器中伺服系統的輸入端，及時調整其運動軌迹^[1-3]。因此，位姿測量系統的測量精度和測量效率直接影響着整個對接系統的控制精度和效率，其重要性顯而易見；而目标航天器上特征靶标的準确、快速識别又是實時位姿測量的前提條件。

目前，美國、日本和中國均已實現航天器之間交會對接過程。美國航天局使用兩種不同波長的激光照射特征靶标，根據靶标對不同波長激光束反射情況的區别确定前景和背景圖像，從而識别标識點，該方案的靶标制作較複雜，實現難度較大。日本通常采集不同顔色的标識燈圖像，識别特征點，實現了視覺測量，但該方法受光照等影響較大。中國天宮與神舟飛船對接時采用十字靶标，靠人眼觀測為主的方式完成了對接過程，對接過程自動化程度不高，效率較低。

視覺測量或跟蹤系統中用于檢測目标的圖像處理算法是計算成本最高的算法之一。其對精度和效率的要求均較高，是影響後續位姿測量精度和效率的關鍵因素之一。本文提出一種簡單特征靶标的快速識别方法，本方案在不影響特征靶标識别精度的前提下，簡化了圖像處理過程，極大程度提升了算法的運行效率。

1 特征靶标确定

為實現特征靶标的快速、準确地識别，要求安裝于目标航天器上的靶标的設計應盡可能簡單，便于快速識别。文獻[4]中CATRELL L B等人在1991年提出采用顔色鮮明的同心圓環作為檢測目标物，提取同心圓環的圓心信息作為特征點。因同心圓環具有如下重要特性：圓環的圓心不會随着圖像旋轉和變換而改變；圓環的面積和其内部的面積比例不會随着圖像的旋轉而變換；通過檢測同心圓環輪廓和面積，可以确定相應的圓心。借鑒該文的方法，本文将目标圓環作為特征靶标，圓環圓心作為特征點。

在位姿測量系統中，若已知目标靶标圖像坐标，依據相機成像模型求解目标與相機之間的位姿關系，是典型的PNP(Perspective N Points)問題。文獻[5]研究發現，PNP問題中，若已知4個共面的點，且任意3點不在一條直線上，能确定視覺傳感器相對特征靶标之間唯一的位姿關系，從而得到兩航天器之間的位姿關系。

綜上，特征靶标确定為4個共面同心圓環。為了區分各個特征點之間的位置關系，同心圓環的内環直徑大小不一，中心對稱，如圖1所示。特征靶标的尺寸可配合視覺傳感器的參數按比例放縮。

2 特征靶标識别

特征靶标識别過程主要包括三部分：圖像分割、輪廓提取、識别圓環提取圓心坐标。

2.1 圖像分割

圖像分割就是結合圖像的特征通過某種方法确定一個合理的阈值，對圖像的像素點進行分類，實現目标與背景之間的分離，該過程可簡化後續圖像分割和特征提取的數據計算量^[6]。

通常圖像中目标信息衆多，如何合理地确定一個阈值，将關鍵目标信息從背景中分離尤為重要。阈值的确定通常有兩種方法：自适應阈值法和全局阈值法。自适應阈值法将整個圖像細分為一定大小的區域，單獨計算每個區域的阈值。該方法對光照不均勻、背景灰度變換很大或者突然的噪聲都能取得很好的效果，但是算法複雜，處理所需的時間較多，一般不适合位姿測量這類實時系統。

全局阈值法是指用固定阈值對圖像中所有像素點進行分類。固定阈值法實現過程簡單，但其對不同的圖片往往會取得不同的效果，在視覺測量過程中，當光照或拍攝角度以及距離變化時，即使是拍攝同一個物體，其灰度變化也會很大。

綜合考慮圖像分割的效果和算法花費時間，采用最大類間方差法(Otsu)進行阈值分割，該方法将圖像像素分為兩類，計算兩類之間的方差，選取方差最大時相應的灰度值作為阈值，在目标物和背景灰度差較大的情況下效果較好^[7]。該方法的計算原理如下：

假設圖像大小為M×N，圖像上像素點的坐标為(i，j)，相應地其灰度值可用f(i，j)表示。p(k)表示整幅圖像中灰度值為k的點出現的頻率，則p(k)可用式(1)表示。

假設理想的阈值為t，整個阈值範圍為0～m-1，目标部分可表示為{f(i，j)≤t}，背景部分可表示為{f(i，j)>t}。w₀(t)為目标部分占整幅圖像的比例，N₀(t)為目标部分的點數，則有：

用該方法進行圖像分割時，需要先計算阈值，再根據計算的阈值對圖像進行分割，這兩步分别要遍曆一次圖像，頻繁地遍曆圖像，會降低算法運行效率。本應用環境中系統圖像采集過程中相鄰兩幀間的時間間隔較短，前後幀圖像差别很小，阈值相差也會很小。結合算法的應用環境，本文對該過程進行如下改進：圖像分割過程中，采用上一幀計算好的阈值進行分割，同時對這幀圖像計算阈值，這樣僅需遍曆一次圖像同時進行計算阈值和二值化，即計算阈值與二值化邏輯并行。對于第一幀數據，圖像二值化時沒有已經計算好的阈值，此時可将第一幀的阈值設置為一個常數。這可能造成接入相機後，第一幀的處理結果不理想，但對後續的采集和計算沒有影響。

為測試處理效果，選用圖2進行實驗，采用改進後的最大類間方差法進行阈值分割，得到的效果對比如圖3所示。

2.2 輪廓提取

為識别同心圓環中心坐标，需檢測圖像邊緣輪廓。計算機中根據前後兩像素灰度是否發生跳變判斷該處是否為圖像邊緣。Canny算子為邊緣檢測中最常用方法，實現效果也相對較好^[8]。本文先選用Canny算子對圖像進行邊界檢測，其效果如圖4所示。從圖可以看出，檢測出來的除了邊界線外，還包含很多小邊界，這些小邊界對圖像中圓邊界的識别幾乎不會有影響，但是在運行中大量時間會浪費在處理這些小邊界上。

邊緣檢測的目的是為輪廓提取做準備的。由圖4可以看出，提取的輪廓通常是非閉合的，而且檢測時間較長。由于特征靶标是圓環形狀連通域，為了簡化算法，本文提出對分割後的圖像直接提取閉合輪廓。

首先，确定第一個邊界點。從圖像像素坐标系的坐标原點開始，先沿Y軸方向，再沿X軸方向，依次掃描像素點，找到第一個目标點E₀，E₀是離原點最近的邊界點。定義一個方向變量dir，用于記錄上一個邊界點移動到這一個邊界點過程中的方向。4連通區域dir可取0、1、2、3這4個值，8連通區域dir可取0、1、…、7這8個值。其方向變化如圖5所示，dir=0為水平向右的方向，沿逆時針方向dir的值依次增加。

然後，計算搜索方向。确定目标點後，以逆時針方向掃描目标像素點的3×3鄰域。搜索過程中，與目标像素點灰度值相同的第一個像素點更新為新邊界E₀，dir的方向随之更新，其更新的原則是将其逆時針旋轉90°。

最後，确定所有邊界點。按照上述方法依次搜索所有邊界點，直到當前點等于第二個邊界點，且當前點的前一個邊界點等于第一個邊界點，停止搜索。根據該搜索準則，從圖像的左上角到圖像的右下角遍曆一遍圖像，将搜素到所有輪廓數據存儲到相應的數據結構中，搜索完成後，可獲得圖像全部輪廓數據。

該方法獲取的是目标圖像的内邊界，對于圖像中的孔洞結構，還需要采用駐點掏空的方法剔除内部點，得到邊緣輪廓。如得到的目标圖像中有一點像素值為0，且它的8連通域的像素值都為0，則說明該點為内部黑點，可将其濾除。對所有目标圖像像素點執行上述操作，便可得到如圖6所示的閉合輪廓效果圖。由圖6可以看出，直接搜到輪廓可以有效剔除非連續的細小邊緣，得到目标圖像的關鍵輪廓。

2.3 識别圓提取圓心

從圖6可以看到，提取的閉合輪廓總數還是很多的，因此，須先剔除非圓輪廓。

由圓的性質可知：半徑為r圓的面積S和周長C存在着如式(10)所示的比例關系，通過該公式可确定某一輪廓是否為圓。但提取的輪廓存在噪聲點，不會嚴格滿足該式，因此，需将該比例關系設置為一個範圍。通過大量實驗測試發現，式(10)中比例關系在0.8～1.2範圍内能較準确識别到目标圓。

準确識别出圓輪廓後，需要對圓輪廓進行拟合，進一步計算圓心。圓拟合在視覺圖像處理和識别中有着廣泛應用價值。圓拟合最小二乘法圓曲線拟合是最常用的圓拟合方法，該方法求解速度快、易實現。最小二乘法的求解過程可理解為，按某種規律尋找一組數據的最佳匹配，求得的匹配數據與該組數據間誤差的平方和盡可能小。對于圓輪廓拟合過程即為尋找與圓輪廓上像素點最匹配的圓方程表達式。圓拟合後的效果如圖7所示。

圖7表明，該方法能準确提取特征圓心，拟合效果較好。上述特征點提取算法流程如圖8所示。

3 特征靶标提取算法評價試驗

本系統中圖像采集模塊采用Pixoel公司型号為UI-1540SE的COMS相機，采集到的圖像為1 280像素×1 024像素的灰度圖片，像元尺寸為5.2 μm。在Visual studio 2010軟件平台中，從0.5~2 m距離采集特征靶标圖案的圖像信息進行運算，均成功實現對靶标圖案的提取。

3.1 重複性

為驗證算法的穩定性，本測量中對同一測量點重複測量10次，獲得4個同心圓環圓心數據，對其求平均和計算标準差後的結果如表1所示。

整個測量過程中特征點提取重複性誤差不超過0.2像素，标準差不大于0.1像素。

3.2 準确性

采用CAD繪圖軟件繪制上述靶标圖案，并标出同心圓環圓形，以此作為标準中心坐标。在處理後的圖像中标注圖像識别提取的中心，用畫圖軟件将處理後的圖像放至最大，對比提取中心與标準中心的差。在0.5~2 m範圍内，每間隔0.5 m采集靶标圖案信息進行處理，并與标準中心進行對比之後，X方向和Y方向上的坐标誤差均小于1像素。

3.3 算法效率分析

本文在圖像處理過程中重點關注了各種方法對特征靶标識别效率的影響，并對相關算法進行了改進和優化。采用圖1比較優化前後的效率。算法各部分運行平均時間如表2所示。

本算法在如圖1所示這類簡單背景下平均每秒可以處理20幀圖像，在如圖2所示這類複雜背景下平均每秒也至少可以處理10幀圖像，完全滿足空間對接系統應用中對算法實時性的要求。

4 結論

本文作為空間對接中位姿測量系統研究中的一部分，基于一種簡單的特征靶标，優化了特征靶标提取算法，在保證算法精度和穩定性的前提下，極大程度上提升了算法的效率，為後期空間對接過程中位姿測量打下了良好的基礎。

參考文獻

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[8] 馬豔，張治輝.幾種邊緣檢測算子的比較[J].工礦自動化，2004(1)：54-56.

作者信息:

羅小依1，張莉君2，賀曉斌1，張 琴1，施英瑩1，徐燕銘1

(1.上海航天設備制造總廠有限公司，上海200245；2.中國地質大學(武漢)，湖北 武漢430070)

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