暗弱环境下小天体陨石坑智能检测算法

针对小天体环境暗弱、存在自旋情况下,陨石坑难以检测的问题,提出了一种陨石坑智能检测算法。通过局部方差均衡算法增强暗弱环境下图像中的陨石坑特征,然后利用多视角重投影模拟小天体自旋及相机视角变化,并进行数据增强。对于陨石坑漏标或标注错误问题,采用YOLOv4结合自学习的网络结构更新数据集标注信息,有效提高标注率。同时,对于小陨石坑漏检问题,将预测图像切分成若干个有重叠区域的子图像并合并预测结果。实验结果表明,该算法与现有主流检测网络相比具有更好的效果。

小天体表面纹理曲线精准匹配算法

探测器着陆过程中可将不规则曲线作为视觉导航陆标,曲线精准匹配是进行视觉导航的重要前提。针对曲线描述符算法难以精准匹配、曲率匹配算法仅能处理两条曲线的问题,提出一种曲线描述符与曲率相结合的曲线精准匹配算法。通过Edge Drawing算法完成曲线提取后,对曲线及支撑区域构建描述符,根据最近邻距离比率原则完成粗匹配;之后计算曲线无符号曲率积分,以等积分间隔对曲率采样,并基于归一化互相关算法完成曲线精准匹配。实验结果表明,该算法在尺度、旋转与光照变换下可以达到84%以上精准匹配率。