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申请/专利权人：中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站

摘要：本发明公开一种具有飞行目标识别功能的全天区气象监测方法及系统，包括以下步骤：采集全天区范围图像数据；采用柱面投影坐标系对图像数据进行坐标转换；通过SIFT算法进行配准；采用HIS图像融合法将图像融合；采用阈值判别法得到全天空云分布；采用Camshift算法对飞行目标进行识别与跟踪。本发明的技术方案能够通过采集覆盖全天区范围的图片，并通过图像配准和融合，得到全天区图像，可以帮助工作人员直观判断当前的云分布，并合理规划观测天区，提高观测效率和数据质量。有助于识别和跟踪较小的飞行目标，进而主动对飞行目标进行规避，系统还具有雨、雪天气的预警功能，当探测到有雨、雪天气发生时，及时警示工作人员采取应急保护措施。

主权项：1.一种具有飞行目标识别功能的全天区气象监测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集全天区范围图像数据；采用柱面投影坐标系对图像数据进行坐标转换；通过SIFT算法进行配准：构建不同的尺度空间，得到高斯差分金字塔；对原始图像进行降采样，不断缩小图像的尺寸，将不同尺寸的图像构成图像金字塔的每一层，采用不同程度的高斯模糊模板对图像金字塔的每一层进行不同程度的模糊处理；设Ix,y是图像的像素坐标点亮度，σ是高斯模糊模板的尺度因子，则模板尺度公式为： 将图像与高斯模板做卷积运算，得到图像的尺度空间；Lx,y,σ＝Gx,y,σ*Ix,y；将高斯金字塔每组中上下两层图像相减，得到高斯差分图像，构成差分金字塔；在每一组高斯差分金字塔中寻找相邻图层的极值点；将高斯差分金字塔的每一组中相邻两层图像作比较，即一图层中的待检测点与该点邻域进行比较，若满足该点是最大值或最小值，则该点是一极值点；通过拟合三维二次函数来精确确定关键点的位置和尺度；对检测到的极值点各梯度方向的值进行统计，将其中最大值作为主方向，并将坐标轴旋转为该主方向，使该极值点邻域像素点的各梯度方向均旋转至主方向坐标系中，使极值点具有旋转不变形；在该极值点所在空间的4*4邻域范围内，插值计算每个像素点8个方向的梯度，共同描述该极值点，生成极值点的特征描述符；在经过特征描述符的匹配后，采用特征点之间的欧氏距离作为筛选匹配的标准，计算特征点至另一图像对应的特征点的欧氏几何距离，选取几何距离最小的和第二小的两个特征点，通过计算二者欧氏几何距离的比值，若比值小于一定阈值，则认可这一对匹配点；采用HIS图像融合法将图像融合；采用阈值判别法得到全天空范围的云分布；采用Camshift算法计算目标质心位置和尺寸，对目标进行识别与跟踪。

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