本发明涉及一种地外天体表面快速安全评估与着陆点优选方法，特别涉及一种基于地外天体单幅图像的表面区域快速安全评估与着陆点优选方法，属于深空探测领域。
背景技术：
1、地外天体探测是最具有挑战性与技术综合性的领域之一。其中，利用小型航天器，如立方体航天器，进行地外天体探测是未来深空探测发展的重要方向，符合航天产业低成本、规模化的发展要求。在探测任务中，由于通信时间长、深空动力学环境复杂，采用基于地面遥控的导航、控制模式已无法满足实时性与高精度要求，因此探测器必须具有自主导航与控制能力。其中，地外天体表面特征提取与识别技术是实现航天器自主化的关键技术。随着计算机硬件技术的突破和光学敏感器件的发展，使得基于星载计算机和光学导航相机的自主星表地形纹理特征识别与提取技术成为研究热点。
2、在不断接近地外天体的过程中，探测器需要实时地对目标天体的表面区域进行安全评估，搜索潜在的着陆区域，并确定其中的最佳着陆点。地外天体表面存在着大量的陨石坑、岩石、纹理等形貌特征，在光照充足的情况下，光学相机可以捕获较清晰的星表图像，能够为星表安全评估与着陆点选取提供大量有效信息。因此，实现基于单幅图像的目标天体表面区域快速安全评估与着陆点的优选是探测器自主系统运行的关键。
3、在已发展的平坦安全区与着陆点选取方法中，在先技术[1](cheng y,johnson ae,mattheis l h,et al.passive imaging based hazard avoidance for spacecraftsafe landing[c].international symposium on artificial intelligence androbotics&automation in space:i-sairas.2001.)，提出了基于局部灰度标准差法的着陆点选取方法，通过计算同一图片各局部窗口灰度均值和标准差，通过选取具有最小局部标准差的点位作为预选着陆点，对于不同分辨率的图片具有趋同的选取结果。该方法在小邻域内的操作效果类似于边缘检测，但由于在局部邻域内操作所以对全局光照变化有一定的抵抗能力。但该方法仅选取了着陆点，没有针对安全区域进行分割。
4、在先技术[2](woicke,s.and mooij e.stereo-vision algorithm for hazarddetection during planetary landings[c].aiaa guidance,navigation,and controlconference,2014-0272,2014.)，提出了针对着陆器的立体视觉显著性检测方法，通过对地表明显的凸起凹陷进行有效的检测之后通过模糊逻辑决策的方式评估拍摄区域的粗糙程度，提高了平坦安全区域评估的准确性。但该方法使用立体视觉技术为算法基础，需要双目相机等立体成像设备，在探测器与目标天体形成的大尺度几何下难以应用。
5、现有的针对地外天体表面区域安全评估与着陆点选取的方法，没有很好实现对潜在着陆区的快速安全评估与完整分割，导致着陆区信息提取不充分，计算量较大，着陆点优选处理速度较慢。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种地外天体表面快速安全评估与着陆点优选方法，该方法构建利用单幅图像特征进行天体表面安全区域快速评估的方法，引入边窗滤波方法，消除图像噪声与小于给定尺寸的岩石，实现地外天体表面图像的保边滤波；构建基于局部像素统计特性的崎岖度判别算子，算子采用区域平坦程度作为安全评估的度量，实现对预处理后的图像进行图像分割，评估出安全区域，利用形态学滤波得到筛选后的地外天体表面安全区域二值化图像；利用安全半径螺旋搜索算法计算着陆区域大小，构建综合考虑着陆点平坦程度与着陆区域大小的着陆点加权评估方法，实现着陆点的优选。
2、本发明是通过下述技术方案实现的。
3、本发明公开的地外天体表面快速安全评估与着陆点优选方法，包括如下步骤：
4、步骤1、利用边窗滤波的方法消除图像噪声及图像中小于给定尺寸的岩石，保留其他的岩石，并使用梯度锐化方法加强边缘信息，得到预处理后的图像。
5、步骤1.1、计算边窗滤波的滤波核半径，滤波核半径自主确定方法为：
6、
7、其中，r为滤波核的半径，max{a,b}表示元素a与b的最大值，表示对元素a向上取整，表示对元素b向下取整；窗口横向像素大小△u和窗口竖向像素大小△v表示为：
8、
9、其中，f为导航相机焦距值，pex与pey为导航相机像元尺寸，△x与△y为光学导航相机坐标系下岩石的给定尺寸，z为光学导航相机坐标系下岩石位置的oczc轴方向投影；
10、光学导航相机坐标系定义为：光学导航相机坐标系原点oc位于导航相机光心，oczc轴指向导航相机的光轴方向，垂直于图像平面，ocxc轴和ocyc轴构成的平面和图像平面平行，且满足右手定则。
11、步骤1.2、对光学相机获取的图像进行边窗滤波处理，边窗滤波方法通过整合不同子滤波核的滤波结果实现滤波处理，子滤波核的滤波具体方法为：
12、
13、其中：i'n为子滤波核的滤波输出值；u(mijiij,θn,ρn,r)为滤波核函数；iij为学相机获取的图像中子滤波核中点j的像素值，点i为待滤波点；mij为以点i为待滤波点的子滤波核中点j的滤波权重；mn为待滤波点i的滤波权重和；min为子滤波核内点集合；s为子滤波核集合；θn为核函数参数，定义为子滤波核与水平线之间的夹角；ρn为核函数参数，定义为子滤波核对应长度；
14、通过对比各滤波核处理后的滤波值i'n与待滤波点i的原像素值ii，得到欧氏距离最小的滤波结果i'swf为边窗滤波算法最终输出结果：
15、
16、由式(4)结果实现消除图像噪声及小于给定尺寸的岩石；
17、步骤1.3、使用梯度锐化对图像进行处理，在保留平坦区域特征的情况下加强边缘信息；得到预处理后的图像。
18、步骤2、构造崎岖度判别算子对步骤1得到的预处理后的图像进行图像分割，评估出安全区域，结合形态学滤波方法得到筛选后的安全区域二值化图像。
19、步骤2.1、采用最大类间方差法进行图像背景判别；若判别像素为背景，则不进行崎岖判别；若判别像素不为背景，则进行崎岖度判别。
20、最大类间方差法的最佳阈值为t*表示为：
21、
22、其中：
23、
24、上式中，n为图像总像素数，ni为某一灰度值对应的像素数，m为图像最大灰度值；
25、若步骤1预处理后的图像中的像素值小于t*则为背景，大于t*则不为背景；
26、步骤2.2、通过崎岖度判别算子实现对区域安全程度的快速评估。崎岖度判别算子的判别函数为：
27、
28、其中：f(p,q)为崎岖度判别算子的判别函数计算值，参数(p,q)为待估像素的坐标值，参数(p+k,q+l)为待估像素周围的像素坐标值，且-r≤k≤r，-r≤l≤r，a为算子内点集合。待估像素周围的像素值i(p+k,q+l)与待估像素值i(p,q)的差值△ipqkl为：
29、△ipqkl＝i(p,q)-i(p+k,q+l) (8)
30、因此：
31、
32、式中，rkl为判别函数中的判别式；v为像素值差阈值，该阈值由地面提前给定。
33、通过得到的f(p,q)，对图像进行二值化处理：
34、
35、式中，k为崎岖度阈值，该阈值由地面提前给定；根据式(10)计算结果，实现对预处理后的图像中的安全区域进行快速分割，得到初选二值化图像为g(p,q)。
36、步骤2.3、对步骤2.2得到的初选二值化图像进行形态学滤波开操作处理，消除较小的安全区域及毛刺，得到安全区域二值化图像
37、步骤3、通过计算得到着陆区域大小sa(p,q)和步骤2得到的安全区域的f(p,q)，构建着陆点加权评估方法对安全区域所有内点进行评估，实现安全区域内的着陆点优选。
38、步骤3.1、利用步骤2得到的f(p,q)描述着陆点区域平坦程度。
39、步骤3.2、利用步骤2得到的安全区域二值化图像通过安全半径螺旋搜索算法进行着陆区域大小计算，得到安全区域内点对应的着陆区域大小为sa(p,q)。
40、sa(p,q)由下式得到：
41、sa(p,q)＝πh(p,q)·m(p,q) (11)
42、上式中，h(p,q)为像素坐标(p,q)对应的着陆区域x方向安全半径长度，m(p,q)为着陆区域y方向安全半径长度。
43、步骤3.3、通过f(p,q)和sa(p,q)对安全区域所有内点进行评估，构建着陆点加权评估方法实现安全区域内的着陆点优选。
44、着陆点评估函数为：
45、
46、在上式中，α为评估函数权值系数，与为函数的归一化表达，具体含义如下：
47、
48、其中，samax与fmax表示函数最大值，samin与fmin表示函数最小值。
49、因此，由式(12)计算得到最大值点所对应的坐标为安全区域内的最优着陆点坐标(p,q)*：
50、
51、其中，hs为所选取的安全区域内点集合。
52、至此，完成地外天体表面快速安全评估与着陆点优选。
53、有益效果：
54、1、本发明公开的地外天体表面快速安全评估与着陆点优选方法，引入了边窗滤波方法，能够去除图像噪声与小于给定尺寸的岩石，实现地外天体表面图像的保边滤波，保留了图像中更多有用信息。
55、2、本发明公开的地外天体表面快速安全评估与着陆点优选方法，通过构建崎岖度判别算子，对地外天体表面区域进行快速安全评估，通过计算天体表面区域的崎岖度判别函数计算值进行阈值判别，实现天体表面安全区域分割，为后续着陆点优选提供依据。
56、3、本发明公开的地外天体表面快速安全评估与着陆点优选方法，利用安全半径螺旋搜索算法对安全区域内的着陆点进行着陆区域面积计算，并综合考虑以上得到的崎岖度判别函数计算值与着陆区域面积，构建着陆点加权评估方法，得到安全区域内的优选着陆点。本发明能够提高安全区域评估与优选着陆点的精度和效率，为深空探测器后续任务阶段提供更多信息。
1.地外天体表面快速安全评估与着陆点优选方法，其特征在于：包括如下步骤，
2.如权利要求1所述地外天体表面快速安全评估与着陆点优选方法，其特征在于：步骤1的具体实现方法为，
3.如权利要求2所述地外天体表面快速安全评估与着陆点优选方法，其特征在于：步骤2的具体实现方法为，
4.如权利要求3所述地外天体表面快速安全评估与着陆点优选方法，其特征在于：步骤3的具体实现方法为：
