Une méthode de localisation passive basée sur la correspondance d'images est proposée, qui, en introduisant une stratégie de correspondance en deux étapes basée sur l'amélioration des caractéristiques par Transformer et le filtrage par clustering MiHo, réduit la dégradation de la précision de localisation causée par de petites erreurs angulaires dans des conditions de grand angle de vue à haute altitude dans les algorithmes traditionnels de localisation passive. Sur la base des résultats de localisation approximative et des paramètres de vol, une transformation orthorectifiée approximative des images aériennes est effectuée et une zone correspondante de l'image satellite est découpée. RepVGG est utilisé pour extraire les caractéristiques brutes des images, un appariement initial est réalisé par les plus proches voisins mutuels, puis les paires de points appariés sont filtrées avec MiHo et la corrélation croisée normalisée (Normalized Cross Correlation, NCC). Enfin, une correspondance affinée est réalisée à l'aide du module Transformer, puis une matrice de correction des erreurs angulaires est construite en fonction des résultats de l'appariement précis, avec une correction itérative multiple des erreurs systémiques. Les résultats expérimentaux montrent que la précision de localisation de la méthode proposée est nettement améliorée par rapport aux méthodes traditionnelles, avec une augmentation d'environ 70 % dans les scénarios d'application typiques, et à une distance oblique de 90 km, la précision de localisation peut être maintenue à environ 120 m. Cette méthode dépasse la forte dépendance des méthodes de localisation passive traditionnelles à la précision angulaire et valide la faisabilité et l'efficacité du chemin de localisation passive basé sur la correspondance d'images.

correspondance d'images;localisation de cibles;système aérien optoélectronique;localisation passive;grand angle de vue;Transformer