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近年来,精确制导武器得到了越来越广泛的应用,如何提高制导武器的精度成为了研究的重点。景象匹配末制导是提高制导武器精度的一个重要的手段。在景象匹配制导系统中,匹配算法对系统的实时性和准确性起着至关重要的作用。本文围绕电视捷联导引头景象匹配制导算法而展开,在深入分析了景象制导技术的特点及其对匹配算法的特殊要求的基础上,提出了景象匹配制导算法解决方案,并对此方案进行了仿真实验验证。本文深入研究了景象匹配制导技术的特点,指出制导这一特殊的应用场合要求匹配算法对复杂的几何和光学畸变具有鲁棒性,并且精度高、速度快、易于硬件实现。针对这些特定的要求,结合对当前各种图像匹配算法的性能分析,本文提出了景象匹配制导算法解决方案,即当实时图和基准图拍摄时视角偏差小于等于30o时,使用尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform)匹配算法(简称为SIFT特征匹配算法)进行图像匹配;当实时图和基准图拍摄视角偏差大于30o时,使用最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions)匹配算法(简称为MSER特征匹配算法)进行图像匹配。文章详细介绍了SIFT特征匹配算法,在吸收了SIFT特征匹配算法的精髓的基础上,借鉴尺度空间理论和平面几何学理论的思想,提出了基于D2OG特征点检测算子的SIFT特征匹配算法。改进算法保持了原算法优良的尺度和旋转不变性和匹配精度,在运算速度上有一定的提高,增强了算法的实时性。针对实时图与基准图成像视角偏差较大的情况,提出了MSER特征检测算子与SIFT描述符算子相结合的MSER特征匹配算法,详细讨论了如何用SIFT描述符对MSER区域进行描述的思路和方法。最后,设计一系列的仿真实验验证了本文提出的景象匹配制导算法解决方案的正确性。通过对标准测试库图像和实际航拍图像的仿真实验,分析总结了SIFT特征匹配算法、改进的SIFT特征匹配算法以及MSER特征匹配算法各自的优缺点,指出将改进的SIFT特征匹配算法与MSER特征匹配算法组合起来,可以起到优势互补的作用,是一种行之有效的解决方案。