Une méthode de localisation passive basée sur la correspondance d'images est proposée, qui, grâce à l'introduction d'une stratégie de correspondance en deux étapes basée sur le renforcement des caractéristiques avec Transformer et la sélection par clustering MiHo, atténue la diminution de la précision de localisation des algorithmes passifs traditionnels sous conditions de grande obliquité en altitude élevée due à de petites erreurs angulaires. Sur la base des résultats de localisation grossière et des paramètres de vol, une transformation orthorectifiée approximative est appliquée aux images aériennes, et la zone correspondante des images satellites est extraites. RepVGG est utilisé pour extraire les caractéristiques grossières des images, le jumelage initial est réalisé par voisins mutuels les plus proches, et les paires de points appariés sont filtrées par MiHo et la corrélation croisée normalisée (NCC). Enfin, la correspondance fine est réalisée à l'aide du module Transformer, puis une matrice de correction des erreurs angulaires est construite sur la base du résultat de correspondance fine, corrigeant plusieurs fois les erreurs systémiques. Les résultats expérimentaux montrent que la précision de localisation de la méthode proposée est significativement améliorée par rapport aux méthodes traditionnelles, avec une amélioration d'environ 70 % dans les scénarios d'application typiques, et une précision maintenue à environ 120 m pour une distance oblique de 90 km. Cette méthode surmonte la forte dépendance des méthodes passives traditionnelles à la précision angulaire et valide la faisabilité et l'efficacité de la localisation passive basée sur la correspondance d'images.

correspondance d'images; localisation d'objectifs; système optronique aérien; localisation passive; grande obliquité; Transformer