杂光干扰下星敏感器星点提取方法技术

本发明专利技术提供一种杂光干扰下星敏感器星点提取方法。该方法包括：对星图进行滤波处理，得到滤波处理后的像素点的灰度值，根据滤波处理后的像素点的灰度值计算像素点的相对梯度值，根据像素点的相对梯度值确定出候选星点像素和背景像素，从候选星点像素中确定出星点像素。本发明专利技术提供的杂光干扰下星敏感器星点提取方法，充分考虑了星点的图像特征，能够在消除杂光背景像素的同时保留尽可能多的星点信息，解决了杂光干扰下传统星点提取算法容易提取出星图中的杂光高频噪声点和易丢失星点中灰度值较低的像素点的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及星敏感器
，尤其涉及一种杂光干扰下星敏感器星点提取方 法。
技术介绍
星敏感器是一种以恒星作为观测基准的高精度飞行器姿态测量敏感器，通过对恒 星的观测、识别、计算得到空间飞行器的姿态信息。星敏感器的工作过程主要包括三个过 程：星点提取、星图识别和姿态计算。其中，星点提取是星敏感器工作的基础，直接决定着星 敏感器的测量精度。 当星敏感器拍摄出的星图未受杂光干扰时，星点像素和背景像素在灰度上区别较 大，可用一个全局阈值将星点像素和背景像素有效的区分开来。当星敏感器拍摄出的星图 受到杂光干扰时，由于杂光背景像素灰度值与星点像素灰度值接近，因此，全局阈值方法无 法有效提取出星点，此时可使用局部阈值方法提取星点。现有的一种杂光干扰下的星敏感 器星点提取方法中是采用以像素点为中心的窗口邻域灰度均值加一固定值的方法确定出 该像素点的自适应阈值，若该像素点的灰度值大于自适应阈值，则该像素点为星点像素；反 之，则为背景像素。 然而，由于杂光高频噪声点的灰度值远远大于其临近像素点的灰度值，因此其灰 度值也远远大于采用上述方法确定的自适应阈值，因此该方法会提取出部分杂光高频噪声 点。由于星点的部分灰度值较低，其灰度值低于采用上述方法确定的自适应阈值，因此该方 法容易丢失星点中灰度值较低的像素点。
技术实现思路
本专利技术提供一种，以解决杂光干扰下传统星点 提取算法容易提取出星图中的杂光高频噪声点和易丢失星点中灰度值较低的像素点的问 题。 本专利技术提供的，包括： 对星图进行滤波处理，得到滤波处理后的像素点的灰度值； 根据滤波处理后的像素点的灰度值计算像素点的相对梯度值； 根据像素点的相对梯度值确定出候选星点像素和背景像素； 从所述候选星点像素中确定出星点像素。 进一步地，所述对星图进行滤波处理，得到滤波处理后的像素点的灰度值，包括： 通过如下公式计算，得到滤波处理后的星图像素点的灰度值/,+/+1): = /,,/0 + gfA+ 02). ， 其中，为当前像素点（i,j)的灰度值，c(t)为边缘函数，g(t)为当前像素点的相邻像素点的灰度差，ε的取值范围为，t为预设的循环 次数，>s) 以像素点（i，j)为中心的窗口灰度均值， a取值3或4,λ取值 范围为。 进一步地，所述根据滤波处理后的像素点的灰度值计算像素点的相对梯度值，包 括： 根据滤波处理后的像素点的灰度值通过如下公式计算，得到像素点的相对梯度值 D(i,j): 其中，G'（i，j)为滤波处理后像素点（i，j)的梯度幅值： 进一步地，所述根据像素点的相对梯度值确定出候选星点像素和背景像素，包 括： 采用迭代法确定星图像素点相对梯度的门限值； 将以相对梯度值大于所述门限值的像素点为中心的（2n+l)X(2n+l)邻域窗口内 的所有像素点确定为候选星点像素，剩余像素点确定为背景像素，η为1或2。 进一步地，所述从所述候选星点像素中确定出星点像素，包括： 若所述候选星点像素的灰度值大于自适应阈值Tw(i，j)，则确定所述候选星点像 素为星点像素，否则确定为背景像素； 其中，Tw(i，j) =mw(i，j)+0.2 · 〇w(i，j)，〇w(i，j)为所述星图中以像素点（i，j) 为中心的邻域窗口灰度标准差。 本专利技术提供的，通过对星图进行滤波处理，得 到滤波处理后的像素点的灰度值，进而再计算像素点的相对梯度值、根据像素点的相对梯 度值确定出候选星点像素和背景像素从而来区分星点和杂光高频噪声点，为准确提取星点 像素，最后从候选星点像素中确定出星点像素，即最终提取出星点像素。充分考虑了星点的 图像特征，能够在消除杂光背景像素的同时保留尽可能多的星点信息，因此解决了杂光干 扰下传统星点提取算法容易提取出星图中的杂光高频噪声点和易丢失星点中灰度值较低 的像素点的问题。【附图说明】 为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术 描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一 些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这 些附图获得其他的附图。 图1为本专利技术实施例一的流程图； 图2为本专利技术杂光干扰下星敏感器星图中四种类型图像示意图； 图3为滤波前后星点与杂光像素点灰度对比示意图； 图4为月光进入星敏感器视场中星图和星图中第691行每列元素的相对梯度值的 示意图； 图5为候选星点像素的两种情况示意图； 图6为杂光像素的实验结果示意图； 图7为星点像素的实验结果示意图。【具体实施方式】 为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本 专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例， 而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳 动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。 图1为本专利技术星敏感器星点提取方法实施例一的流程图，如图1所示，本实施例的 方法可以包括： S101、对星图进行滤波处理，得到滤波处理后的像素点的灰度值。 其中，为实现在杂光干扰下的星图中去除杂光高频噪声点并且保留星点像素 信息，需要分析杂光干扰下的星图图像特征，如像素点的灰度值Iu、像素点的梯度幅值 G(i，j)、以像素点为中心的窗口灰度均值％(W)，G0·,/)=如'2+g'2 '；〇. 具体地，通过如下公式计算，得到滤波处理后的像素点的灰度值 W，A) + +C^l+C^r). 其中，/,/1为当前像素点（i,j)的灰度值，C(t)为边缘函数，g(t)为当前像素点的相邻像素点的灰度差，ε的取值范围为，t为预设的循环 mi,sr^r-kr,g-：n=ur-^\g.：n=i,,.r-i,r,-v) 以像素点（i，j)为中心的窗口灰度均值， a取值3或4,λ取值 -i 范围为。 S102、根据滤波处理后的像素点的灰度值计算像素点的相对梯度值。 具体地，根据滤波处理后的像素点的灰度值通过如下公式计算，得到像素点的相 对梯度值D(i，j): mj)= 其中，G'（i，j)为滤波处理后像素点（i，j)的梯度幅值： S103、根据像素点的相对梯度值确定出候选星点像素和背景像素。 具体地，采用迭代法确定星图像素点相对梯度的门限值。可采用现有技术中的迭 代法确定星图像素点相对梯度的门限值。 接着将以相对梯度值大于门限值的像素点为中心的（2n+l)X(2n+l)邻域窗口内 的所有像素点确定为候选星点像素，剩余像素点确定为背景像素，η为1或2。 S104、从候选星点像素中确定出星点像素。 具体地，若候选星点像素的灰度值大于自适应阈值Tw(i，j)，则确定候选星点像素 为星点像素，否则确定为背景像素； 其中，Tw(i，j) =mw(i，j)+0.2· 〇w(i，j)，〇w(i，j)为星图中以像素点（i，j)为中 心的邻域窗口灰度标准差。 本实施例提供的星敏感器星点提取方法，通过对星图进行滤波处理，得到滤波处 理后的像素点的灰度值，进而再计算像素点的相对梯度值、根据像素点的相对梯度值确定 出候选星点像素和背景像素从而来区分星点和杂光高频噪声点，为准确提取星点像素，最 后从候选星点像素中确定出星点像素，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种杂光干扰下星敏感器星点提取方法，其特征在于，包括：对星图进行滤波处理，得到滤波处理后的像素点的灰度值；根据滤波处理后的像素点的灰度值计算像素点的相对梯度值；根据像素点的相对梯度值确定出候选星点像素和背景像素；从所述候选星点像素中确定出星点像素。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：魏新国，张广军，杨宵，王啸林，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11