Se propone un método de localización pasiva basado en la coincidencia de imágenes, que mediante la introducción de una estrategia de coincidencia en dos pasos basada en el refuerzo de características con Transformer y selección por agrupación MiHo, reduce la disminución de la precisión de localización de los algoritmos pasivos tradicionales bajo condiciones de gran oblicuidad en altura debido a pequeños errores angulares. Según los resultados de localización gruesa y los parámetros de vuelo, se realiza una transformación ortorrectificada aproximada sobre las imágenes aéreas y se recorta la imagen satelital correspondiente. Se utiliza RepVGG para extraer características gruesas de la imagen, se realiza una coincidencia preliminar mediante vecinos mutuos más cercanos y se filtran los pares de puntos coincidentes mediante MiHo y la correlación cruzada normalizada (NCC). Finalmente, con la ayuda del módulo Transformer se completa la coincidencia fina, y luego sobre la base de los resultados de coincidencia fina se construye una matriz de corrección de error angular, corrigiendo repetidamente el error sistémico. Los resultados experimentales muestran que la precisión de localización del método propuesto mejora significativamente respecto a los métodos tradicionales, con una mejora aproximada del 70% en escenarios de aplicación típicos, y una precisión mantenida en alrededor de 120 m en una distancia oblicua de 90 km. Este método supera la alta dependencia de la precisión angular de los métodos pasivos tradicionales y valida la factibilidad y efectividad de la localización pasiva basada en la coincidencia de imágenes.

coincidencia de imágenes; localización de objetivos; sistema optrónico aéreo; localización pasiva; gran oblicuidad; Transformer