吉林大学学报(工学版)

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月面巡视探测器的图像分割及识别方法

石德乐1,叶培建2,贾阳2,王荣本3,郭烈3   

  1. 1.中国空间技术研究院513所,山东 烟台 264000;2.中国空间技术研
    究院,北京 100086;3.吉林大学 交通学院,长春 130022
  • 收稿日期:2006-01-05 修回日期:2006-09-02 出版日期:2007-01-01 发布日期:2007-01-01
  • 通讯作者: 王荣本

Image segmentation and recognition of lunar rover

Shi De-le1,Ye Pei-jian2,Jia Yang2,Wang Rong-ben3,Guo Lie3   

  1. 1.No.513 Institute of Chinese Space Technology Academy,Yantai
    264000,China;2.Chinese Space Technology Academy,Beijing 100086,China; 3.College of Transportation,Jilin University,Changchun 130022,China
  • Received:2006-01-05 Revised:2006-09-02 Online:2007-01-01 Published:2007-01-01
  • Contact: Wang Rong-ben

摘要: 针对月面巡视探测器的识别技术,通过彩色图像识别的办法解决了在月面环境存在较强阴影区域对月面巡视探测器识别带来的影响,进行了多种彩色图像分割方法的比较,提出了多通道彩色分量融合的图像分割方法,并用线性分类器的模式识别理论对其原理进行了分析,用形态学滤波方法对分
割后的图像进行了滤波,并用分割区域标识算法进行了识别区域的标识。试验表明,该方法
能够适应各种光照条件的影响,具有较强的鲁棒性,对各种噪声有明显的抑制作用。该方法
使彩色图像分割技术变得简单、可靠,并具有一定的通用性,可以应用到未来的月球探测
中去。

关键词: 航天器结构与设计, 月面巡视探测器, 定位, 识别, 图像分割, 多通道彩色分量融合

Abstract: In lunar exploration, the lunar rover should be recognized by the lunar lander, and the technique of lunar rover recognition from the lunar lander was studied. In order to eliminate the effect of the strong shadow in the lunar illumination condition on the rover recognition, the color segmentation method was used to perform the grey image processing. Based on the comparison of several color image segmentation algorithms, a technique of multichannel color threshold fusion was proposed, and its principle was analyzed by the mode recognition theory of linear classifier. The segmented image was filtered by the morphologic operator and the recognized region was labelled by the label algorithm. The experimental results show that the proposed technique is robust and compatible with the varied illumination, can restrain the background noises, may be used in future lunar exploration. It makes the color segmentation simple and reliable and can also be generalized to common color segmentation application.

Key words: spacecraft structure and design, lunar rover, location, recognition, image segmentation, multichannel color threshold fusion

中图分类号: 

  • V44
[1] 刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850.
[2] 刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937.
[3] 宋军, 石雪飞, 阮欣. 大体积混凝土热学参数识别的优化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1418-1425.
[4] 刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599.
[5] 刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613.
[6] 董惠娟, 于震, 樊继壮. 基于激光测振仪的非轴对称超声驻波声场的识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1191-1198.
[7] 王柯, 刘富, 康冰, 霍彤彤, 周求湛. 基于沙蝎定位猎物的仿生震源定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 633-639.
[8] 罗养霞, 郭晔. 基于数据依赖特征的软件识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(6): 1894-1902.
[9] 江海宇, 刘玉海, 孙海林, 徐克彬, 白田增, 陈祖斌. 微地震地面监测层状起伏速度模型校正算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(6): 1969-1975.
[10] 杨越东, 陈吉清, 兰凤崇, 周云郊. 基于焊点参数识别的白车身动态特性[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1379-1386.
[11] 肖明尧, 李雄飞, 张小利, 张刘. 基于多尺度的区域生长的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1591-1597.
[12] 马淼, 李贻斌. 基于多级图像序列和卷积神经网络的人体行为识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1244-1252.
[13] 刘仲民, 李战明, 李博皓, 胡文瑾. 基于稀疏矩阵的谱聚类图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1308-1313.
[14] 鄢永耀, 刘伟, 付锦江. 高定位精度转台检测系统调整误差补偿[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 855-860.
[15] 赵夫群, 周明全, 耿国华. 基于GA-Otsu法的图像阈值分割及定量识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 959-964.
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