加门限的滑动窗口一阶矩质心计算方法技术

本发明专利技术涉及一种加门限的滑动窗口一阶矩质心计算方法，包括以下步骤，1)使用一阶矩质心算法计算全局图像的质心，得到初始质心位置x0,y0；2)以x0,y0为中心选取边长为r的方形区域作为窗口，再次使用一阶矩质心算法计算此窗口内的质心，得到质心坐标x1,y1；窗口尺寸略大于光斑尺寸；3)定义g＝|x1-x0|为x方向的质心偏差量，l＝|y1-y0|为y方向的质心偏差量；4)判断质心偏差量g和l是否小于门限阈值T，T为0.1pixel,如果小于则将x1,y1作为光斑的质心坐标；否则，令x0＝x1，y0＝y1，转入步骤2)。本发明专利技术大大提高了光斑目标的质心计算精度，适用于对精度要求较高的自适应光学系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理技术，是一种针对自适应光学系统部分校正图像的盲图像复 原技术，具体是。
技术介绍
在自适应光学系统中，通常采用精度高、可靠性高的CCD相机作为探测器件来探 测光斑阵列各孔径的质心位置，并根据质心位置复原波前信息，因此，光斑的质心探测精度 和计算精度是影响系统精度的最主要因素。目前，一阶矩质心计算方法也称重心法是最基 本的质心估计方法也是目前应用最为广泛的质心计算方法，该算法由于计算较为简单，目 前被广泛的采用。采用以上质心计算方法，质心探测精度由以下几个因素所决定： (1)信号的总光电子数 (2)暗背景的总和及信噪比 (3)每个象素读出噪声方差 (4) CCD的探测窗口大小 (5)光斑的强度分布及其等效高斯宽度 (6)暗背景的质心位置 (7)实际信号光斑质心与暗背景质心位置的距离 改变以上任何一个因素都会对质心的探测误差造成影响，因此很多学者从以上因 素着手提出了各种方法来提高质心的探测精度，以下将对几种具有代表性方法进行介绍。 1.减阈值法。减阈值算法可以有效降低读出噪声、背景暗电流噪声等对质心探测 误差的影响，但是过低的阈值不能完全的将噪声去除，过高的阈值会减掉部分有效光斑信 号，在实际应用中，受外界条件以及相机本身增益等变化的影响较大。 2.加窗法。加窗法可以有效的降低窗口以外的噪声对质心探测精度的影响，通 过适当改变探测窗口面积大小来降低远离光斑质心位置的像素的影响，以提高质心探测精 度。但是窗口的尺寸并不能一味的减小，当光斑像素点不能全部在计算窗口内时，误差也将 增大，因此在进行加窗法进行质心计算时，窗口尺寸的选取至关重要。 3.加权一阶矩方法。利用光斑信号的高斯形态分布以及光斑信号的灰度值与背景 及噪声信号灰度值的差别，该方法在实际计算实现时具有较大的困难。
技术实现思路
针对以上质心计算方法的缺陷，本专利技术提出加门限的滑动窗口一阶矩质心计算方 法，该方法充分利用了自适应光学系统及目标的特点，质心具有较强的收敛性，收敛精度较 高，适用于对计算精度要求较高的自适应光学系统。 为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：加门限的滑动窗口一阶矩质心计算 方法，其特征在于，包括以下步骤： 1)使用一阶矩质心算法计算全局图像的质心，得到初始质心位置X。，y。； 2)以x。，y。为中心选取边长为r的方形区域作为窗口，再次使用一阶矩质心算法 计算此窗口内的质心，得到质心坐标 Xl，Y1;窗口尺寸略大于光斑尺寸； 3)定义g = Ix1-XqI为X方向的质心偏差量，I = Iy1ItiI为y方向的质心偏差量； 4)判断质心偏差量g和1是否小于门限阈值T，T为0. lpixel，如果小于则将Xl，yi 作为光斑的质心坐标；否则，令X。= X i，y。= y :，转入步骤2)。 所述一阶矩质心算法离散形式的计算表达式为 其中L为（i, j)坐标处的灰度光强，X i, y_j为（i, j)处的X，y的坐标，L、M分别是 图像的行和列。 本专利技术大大提高了光斑目标的质心计算精度，适用于对精度要求较高的自适应光 学系统。【附图说明】 图1为本专利技术的流程图； 图2为采用图1的方法计算质心的示意图； 图3为不同的读出噪声水平下本专利技术与一阶矩算法计算的质心偏差曲线； 图4为不同的等效高斯宽度下不同的窗口滑动次数时的质心偏差曲线； 图5为光斑质心与暗背景之间的质心距离不同时，不同的窗口滑动次数下质心偏 差的变化曲线图。【具体实施方式】 为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并 不用于限定本专利技术。 实施例1 光斑大小为3pixelX3pixel，按照图1所示的流程，首先使用一阶矩质心算法计 算全局图像的质心，公式如下 得到初始质心位置X。，y。;以X。，y。为中心选取边长r为5pixel的方形区域作为窗 口，即窗口大小为5pixel X 5pixel，再次使用一阶矩质心算法计算此窗口内的质心，得到质 心坐标X1,又^令g = |x「xQ|为X方向的质心偏差量，I = Iy1-Yol为y方向的质心偏差量； 判断质心偏差量g和1是否小于门限阈值T，T为0. lpixel，如果小于则将X1, yjt为光斑 的质心坐标；否则，令X。= X ^ y。= y i，重复上述步骤。 实施例2 光斑大小为3pixel X3pixel，首先使用一阶矩质心算法计算全局图像的质心，公 式如下 得到初始质心位置X。，y。;以X。，y。为中心选取边长r为7pixel的方形区域作为窗 口，即窗口大小为7pixel X 7pixel，再次使用一阶矩质心算法计算此窗口内的质心，得到质 心坐标X1,又^令g = |x「xQ|为X方向的质心偏差量，I = Iy1-Yol为y方向的质心偏差量； 判断质心偏差量g和1是否小于门限阈值T，T为0. lpixel，如果小于则将X1, yjt为光斑 的质心坐标；否则，令X。= X ^ y。= y i，重复上述步骤。 在具体实施过程中，窗口的大小应略大于光斑尺寸，过大会降低计算精度。 在图2中可以直观的看到，（a)使用一阶矩算法计算得到质心位置，并为以此质心 位置为窗口的中心加窗；(b)在窗口范围内再次使用一阶矩算法的计算出的质心位置；（C) 两次计算的质心偏移量；（d)以η次计算的质心位置作为窗口的质心，滑动窗口，在窗口内 再次使用一阶矩算法计算质心，按以上的方法进行窗口的滑动；（e)最终收敛的质心位置。 密集的点集中处可以看作是离散光斑点处，而分布较稀疏的点作为噪声点。 图3是在不同的读出噪声水平下，本文的算法与一阶矩算法计算的质心偏差曲线 图，仿真条件：图像大小15pixelX15pixel，光斑为3pixelX3pixel，入射信号光子数30 个，AD转换系数是1，量子效率为1，暗背景的平均强度为100ADU，光斑质心距背景质心的距 离为2. 6pixel，截至阈值T为0. lpixel，探测的窗口大小为3pixelX3pixel，所添加的噪声 是均值为〇,方差分别为〇、2、4ADU。可以看出在读出噪声的方差为0时，经过3次的加窗之 后达到收敛，质心探测的偏差趋于0。在读出噪声水平增大时，最终收敛的质心计算偏差明 显增大。第0次加窗即一阶矩方法计算的质心，可以看出随着多次窗口的滑动，质心计算的 精度有了明显的提尚。 图4是在不同的光斑尺寸大小下，本文的算法与一阶矩算法计算的质心偏差曲 线图。仿真条件：图像大小15pi XelX15pixel，入射信号光子数30个，AD转换系数是 1，量子效率为1，添加均值为〇,方差为IADU的读出噪声，暗背景的平均强度为100ADU， 光斑质心与暗背景质心的距离为2. 6pixel，截至阈值T为0.1 pixel，探测的窗口大小为 3pixelX3pixel，图中的R表示光斑在X方向上像素点的个数，R = 1表示光斑大小为 IpixelX lpixel。可以看出质心计算精度并未随着光斑尺寸的减小而单一的减小，当光斑 大于窗口尺寸时，由于光斑的有效信息并未完全统计在内，导致质心有所偏差；当光斑小于 窗口尺寸时，计算窗口范围内噪声增本文档来自技高网...

【技术保护点】
加门限的滑动窗口一阶矩质心计算方法，其特征在于，包括以下步骤：1)使用一阶矩质心算法计算全局图像的质心，得到初始质心位置x0,y0；2)以x0,y0为中心选取边长为r的方形区域作为窗口，再次使用一阶矩质心算法计算此窗口内的质心，得到质心坐标x1,y1；窗口尺寸略大于光斑尺寸；3)定义g＝|x1‑x0|为x方向的质心偏差量，l＝|y1‑y0|为y方向的质心偏差量；4)判断质心偏差量g和l是否小于门限阈值T，T为0.1pixel,如果小于则将x1,y1作为光斑的质心坐标；否则，令x0＝x1，y0＝y1，转入步骤2)。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张艳艳，张玉涛，陈苏婷，朱艳萍，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32