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    基于區(qū)域生長(zhǎng)法的星圖中星的提取方法*

    2015-04-01 12:19:38王宏力崔祥祥陸敬輝
    傳感器與微系統(tǒng) 2015年12期
    關(guān)鍵詞:星圖星體矢量

    柯 衛(wèi),王宏力,袁 宇,崔祥祥,陸敬輝

    (1.第二炮兵工程大學(xué),陜西 西安710025;2.第二炮兵駐航天十院代表室,北京100854)

    0 引 言

    從CCD 星敏感器拍攝的恒星圖像中提取星體目標(biāo)是進(jìn)行星圖識(shí)別和姿態(tài)確定的前提和基礎(chǔ),它不僅影響到星圖識(shí)別的效率,更關(guān)系到姿態(tài)計(jì)算的精度[1]。因此,如何準(zhǔn)確地從星圖中提取星體目標(biāo)十分重要。目前,星提取的主要方法有掃描法和矢量法[2]。掃描法通常采用全局背景閾值或局部背景閾值對(duì)星體目標(biāo)和背景進(jìn)行分離,然后基于連通域[3]分析獲得星體目標(biāo),計(jì)算較為復(fù)雜,提取精度不高。矢量法可以看作是掃描法的改進(jìn)算法,它通過(guò)引入2 個(gè)整數(shù)矢量,僅需一次CCD 掃描就可以得到所有候選星的位置信息,但整數(shù)矢量存儲(chǔ)的是所在行、列的灰度最大值,當(dāng)某行(列)存在多個(gè)候選星點(diǎn)時(shí),就會(huì)將目標(biāo)星像誤判為背景。當(dāng)星圖中包含較多噪聲時(shí),矢量法提取的星數(shù)會(huì)迅速達(dá)到上限,且容易提取到偽星。

    本文針對(duì)掃描法和矢量法存在的問(wèn)題,在分析星圖特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,將區(qū)域生長(zhǎng)法[4]引入到星提取中,提出了基于區(qū)域生長(zhǎng)法的星圖中星的提取方法。

    1 星圖的特點(diǎn)

    星敏感器以恒星為觀測(cè)目標(biāo),拍攝的恒星可視為無(wú)窮遠(yuǎn)處具有一定光譜特性的點(diǎn)光源。由于星敏感器分辨率不可能無(wú)限制提高,工程中常采用散焦技術(shù)使星體目標(biāo)分布在有限個(gè)像素上,通過(guò)細(xì)分定位[5]算法使星體目標(biāo)定位精度達(dá)到亞像素級(jí)。理想情況下,采用散焦技術(shù)后,恒星在星敏感器光敏面上的像為分布在較暗背景上的點(diǎn)狀光斑,其灰度反映了恒星的星等。一般星體目標(biāo)灰度較高,星圖背景灰度較低。星體目標(biāo)灰度值近似呈高斯分布,直徑一般為3 ~5 個(gè)像素,且星體目標(biāo)中心為灰度值最大的星體目標(biāo)點(diǎn)。但星敏感器在工作過(guò)程中,不可避免要受到噪聲等各種干擾因素[6]的影響,主要包括:1)圖像傳感器的噪聲,如光子散粒噪聲、暗電流散粒噪聲、固定模式噪聲;2)電子線路噪聲,如芯片放大器噪聲。這些噪聲會(huì)導(dǎo)致星圖背景的灰度值發(fā)生變化,并且會(huì)導(dǎo)致星圖中形成虛假星體目標(biāo)。

    2 傳統(tǒng)的星提取方法

    傳統(tǒng)的星提取方法主要有掃描法和矢量法[2],其中,矢量法可以看作是掃描法的改進(jìn)方法。矢量法的過(guò)程為:

    1)設(shè)定Ix和Iy兩個(gè)矢量,其大小分別為kx和ky,其中,Ix,Iy兩個(gè)矢量的大小分別表示CCD 陣列的行數(shù)和列數(shù);

    2)掃描CCD 陣列,用Ix中的元素存儲(chǔ)相應(yīng)行灰度值最大星體目標(biāo)點(diǎn)的列數(shù)、Iy中的元素存儲(chǔ)相應(yīng)列灰度值最大星體目標(biāo)點(diǎn)的行數(shù);

    3)按灰度值大小對(duì)存儲(chǔ)的星體目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行排序,選取灰度值大于背景閾值的前n 個(gè)星體目標(biāo)點(diǎn)作為可能的星體目標(biāo)中心。

    通過(guò)分析知,矢量法存儲(chǔ)的是各行、各列灰度值最大的星體目標(biāo)點(diǎn),當(dāng)某行(列)存在兩個(gè)或兩個(gè)以上候選星體目標(biāo)點(diǎn)時(shí)會(huì)造成漏提取,當(dāng)星圖中包含噪聲時(shí),提取的星體目標(biāo)點(diǎn)會(huì)迅速達(dá)到上限,并會(huì)提取到較多虛假星體目標(biāo)點(diǎn),造成誤提取。

    3 基于區(qū)域生長(zhǎng)法的星提取方法

    區(qū)域生長(zhǎng)法的基本思想是根據(jù)事先定義的相似性準(zhǔn)則,將圖像中滿足相似性準(zhǔn)則的像素或子區(qū)域聚合成更大區(qū)域的過(guò)程;基本方法是首先在需要分割的區(qū)域中找一個(gè)“種子”像素作為生長(zhǎng)的起點(diǎn),其次將種子像素周圍鄰域中與種子像素有相同或相似性質(zhì)的像素合并到種子像素所在區(qū)域中,再以合并成的區(qū)域中的所有像素作為新的種子像素,繼續(xù)上面的相似性判別與合并過(guò)程,直到最后沒(méi)有滿足相似性條件的像素可被合并進(jìn)來(lái)為止。

    由于星體目標(biāo)直徑一般為3~5 個(gè)像素,本文首先以2×2鄰域單位塊為種子像素,其次根據(jù)星體目標(biāo)具有較強(qiáng)相關(guān)性的特點(diǎn)制定相似性準(zhǔn)則,提取星體目標(biāo)點(diǎn)。由于不設(shè)提取上限,且考慮了星體目標(biāo)的特點(diǎn),因此,基于區(qū)域生長(zhǎng)法的星提取方法能克服矢量法容易漏提取和誤提取的不足。

    基于區(qū)域生長(zhǎng)法的星提取方法的過(guò)程如下:

    1)以2×2 鄰域?yàn)閱挝粔K,從左到右,從上到下掃描星圖,記錄各塊內(nèi)星體目標(biāo)的灰度值。

    2)求取各塊的灰度平均值,將灰度平均值最大的塊作為種子“塊”。

    3)從左到右,從上到下,依次掃描種子像素周圍的像素,用種子像素灰度平均值減去相鄰像素灰度值,若差值小于或等于閾值t1(閾值t1可根據(jù)精度要求設(shè)定),則跳到第4 步;否則,剔除該像素,返回第3 步。

    4)掃描該相鄰像素上、下、左、右的像素(種子像素不用掃描),分別減去種子像素灰度平均值,若其絕對(duì)值全都小于等于閾值t1,則將該相鄰像素合并到種子像素中,形成新的種子像素;否則,剔除該像素,返回第3 步。

    5)重復(fù)第3 步,直到?jīng)]有像素滿足相似性條件為止。當(dāng)整幅星圖都進(jìn)行生長(zhǎng)判斷后,星體目標(biāo)也被定位。

    基于區(qū)域生長(zhǎng)法的星提取方法的流程如圖1 所示。

    圖1 算法流程圖Fig 1 Flow chart of algorithm

    4 仿真結(jié)果與分析

    為了驗(yàn)證本文算法的效果,采用Matlab 進(jìn)行仿真,比較矢量法和本文算法的性能。星提取圖像選用計(jì)算機(jī)模擬星圖,模擬條件:視場(chǎng)大小為8°×8°,CCD 像元數(shù)為512×512,星表選用SKY2000 為主星表,選用其中星等低于6.0的恒星,剔除其中的雙星和變星,共4 908 顆。理論上星點(diǎn)目標(biāo)成像近似呈高斯分布,因此,要產(chǎn)生模擬的星體目標(biāo)點(diǎn),需要按照式(1)所示二維高斯函數(shù)做灰度擴(kuò)散,將星體目標(biāo)點(diǎn)擴(kuò)散到3~5 個(gè)像素上,以模仿散焦的效果[7]

    式中 I0為曝光時(shí)間內(nèi)恒星投射到星敏感器光敏面的總能量,(x0,y0)為星像能量中心坐標(biāo),σ 為高斯彌散半徑,仿真中σ=0.5。實(shí)驗(yàn)中,星敏感器光軸指向赤經(jīng)60°、赤緯40°,視場(chǎng)范圍內(nèi)包含7 顆星。星圖背景加上均值為0、方差為δ2的高斯白噪聲。比較兩種算法的提取結(jié)果(矢量法提取星像數(shù)N 上限設(shè)定為30),如表1。

    表1 本文算法與矢量法的比較Tab 1 Comparison of this algorithm and vector algorithm

    從表1 可以看出:隨著噪聲方差的增加,矢量法提取星數(shù)迅速達(dá)到上限30 顆,提取了較多偽星,提取性能迅速下降,而本文算法仍能較好地提取星像,具有較強(qiáng)的抗噪能力。從提取速度來(lái)看,矢量法的速度更快一些;但從提取精度上看,當(dāng)不給星圖加背景噪聲時(shí),兩算法提取精度相當(dāng),一旦給星圖加上噪聲,矢量法的提取精度迅速下降,而本文算法仍能保持較高的提取精度。因此,本文算法比矢量法具有更高的精度和更強(qiáng)的抗噪能力,并具有較好的穩(wěn)定性。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文在分析星圖特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,將區(qū)域生長(zhǎng)法運(yùn)用到星提取中,根據(jù)星體目標(biāo)的特點(diǎn)選定種子星體目標(biāo)、制定相似性準(zhǔn)則、提取星體目標(biāo),克服了矢量法每行(列)只存儲(chǔ)一個(gè)星體目標(biāo)的缺點(diǎn)。仿真結(jié)果表明:本文算法具有較強(qiáng)的抗干擾能力和較高的提取精度。

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    [6] 蹤 華,高曉穎,汪 渤.一種三角形星圖識(shí)別算法的改進(jìn)與實(shí)現(xiàn)[C]∥第33 屆中國(guó)控制會(huì)議論文集,西安:中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)控制理論專業(yè)委員會(huì),2013:5182-5186.

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