杨 帅，程 红，李 婷，赵 鹤



基于图像配准的无人机目标精确定位算法

杨 帅1，程 红2，李 婷3，赵 鹤4

（1.78102 部队，四川 成都 610036；2.空军航空大学，吉林 长春 130022；3.94701 部队，安徽 安庆 246000；4.93787 部队，北京 100071）

为了满足“察打一体化”无人机精确打击目标的要求，针对现有目标定位算法的准确率低、实时性差的特点，本文提出了一种基于图像配准的无人机目标精确定位算法。该算法主要分为两个阶段：特征点检测阶段和目标精确定位阶段。首先采用基于侧抑制竞争的特征点检测算法，实现局部图像中目标特征点的检测工作；然后利用图像局部信息的配准算法，完成目标所处的局部区域图像的精确配准工作，最终实现了目标的高精度定位。实验结果显示该算法的定位精度可以达到0.21m，能够满足精确作战时的目标情报保障需求。

无人机侦察图像；目标定位；特征点检测；侧抑制竞争；图像配准

0 引言

近些年来，无人机（Unmanned Aerial Vehi-cle）在侦察作战中的应用越来越广泛，相对有人飞机，无人机既能承担同样的侦察作战任务，又能避免人身伤亡情况的出现。而且随着“察打一体化”无人机装备部队，作为无人机目标打击的前期工作，目标定位的重要性日益突出[1]。图1为无人机执行目标侦察任务时的示意图。因此研究无人机侦察图像目标的定位技术，对于提高信息化战争中的目标精确打击能力具有非常重要的意义[2]。

无人机侦察目标定位是指利用摄影测量、图像处理和信息处理等技术，通过对无人机侦察获得的图像进行处理与分析，最终得到目标的精确三维坐标[3]。……