基于多光谱旋转点扩散函数的空间碎片三维定位与材质分类联合方法
图像与视频处理
2020-01-08 v1 计算机视觉与模式识别
数值分析
数值分析
摘要
我们考虑利用多光谱旋转点扩散函数(RPSF)对未分辨空间碎片进行三维(3D)定位与材料分类的联合问题。由于每个点源图像绕其x、y位置的旋转量取决于其轴向距离z，使用RPSF可通过单个2D传感器阵列获取的旋转图像估计点源的3D位置。利用多光谱图像(每个光谱带一个RPSF)，我们不仅能够定位空间碎片的3D位置，还可对其材料组成进行分类。我们提出一种三阶段方法以实现联合定位与分类。阶段1中，我们采用一种优化方案进行定位，其中假设每种材料的光谱特征均匀，这显著提高了效率并比单光谱带获得更好的定位结果。阶段2中，我们通过交替方法估计光谱特征并细化定位结果。我们在最后阶段进行处理分类。我们考虑了泊松噪声和高斯噪声模型，并讨论了各自的实现。使用NASA多光谱数据的数值测试显示了我们三阶段方法的效率，并说明了利用多波段相较单波段在点源定位与光谱分类上的改进。
引用
@article{arxiv.1906.04749,
title = {Joint 3D Localization and Classification of Space Debris using a Multispectral Rotating Point Spread Function},
author = {Chao Wang and Grey Ballard and Robert Plemmons and Sudhakar Prasad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.04749},
year = {2020}
}
备注
25 pages