一种星敏感器伪星目标滤除方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种星敏感器伪星目标滤除方法及系统，该方法包括：基于目标背景区域灰度对目标背景进行曲面拟合，计算背景区域像素的灰度方差，根据背景区域的灰度方差和目标区域像素灰度值计算目标区域像素的分割阈值，对目标区域进行阈值分割，通过目标聚类确定目标成像像素；基于星目标二维高斯分布成像模型估算目标成像参数，若目标成像参数sigma值大于设定阈值，则将该目标作为伪星目标进行滤除，根据估计的目标成像参数计算目标灰度的拟合残差，利用拟合残差计算目标恒星能量分布置信度，若置信度值大于阈值，则作为伪星目标进行滤除。通过该方案可以有效滤除复杂光环境下非恒星能量分布的伪星目标，目标漏检率低、可靠性高且运算速度快，能保障真实星目标的准确输出，提高星敏感器姿态输出效率和准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种星敏感器伪星目标滤除方法及系统
本专利技术涉及天文导航领域，尤其涉及一种星敏感器伪星目标滤除方法及系统。
技术介绍
在天文光电观测系统中，测星图像存在不同程度上的伪星目标问题，伪星目标是由于发动机羽流或非恒星空间目标等经太阳光照射，使得少部分能量被光学系统聚集到探测器靶面上形成的斑点状目标，图1为某型星敏感器实际飞行试验遥测图像数据。大视场、高灵敏度星敏感器大大提高了探测能力，能够探测到更多尺寸小的空间目标，然而，测星图像中的伪星目标会影响星敏感器输出有效真实星目标，降低星敏感器姿态输出效率，无法满足控制系统的使用需求。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种星敏感器伪星目标滤除方法及系统，以解决伪星目标会影响真实星目标的准确输出，降低星敏感器姿态输出效率的问题。在本专利技术实施例的第一方面，提供了一种星敏感器伪星目标滤除方法，包括：S1、基于目标周边局部背景灰度信息对目标背景进行曲面拟合，得到背景区域像素的拟合灰度和目标区域像素的背景灰度，根据背景区域各像素的真实灰度和拟合灰度，计算背景区域本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种星敏感器伪星目标滤除方法，其特征在于，包括：/nS1、基于目标周边局部背景灰度对目标背景进行曲面拟合，得到背景区域像素的拟合灰度和目标区域像素的背景灰度，根据背景区域各像素的真实灰度和拟合灰度，计算背景区域像素的灰度方差；/nS2、根据背景区域像素的灰度方差与目标区域像素的背景灰度值计算目标区域各像素的分割阈值，对目标区域进行阈值分割得到目标的真实灰度信息，并将目标从背景中分割出来；/nS3、将阈值分割后的目标区域进行目标聚类处理，以目标中心像素为起点进行八连通域区域生长聚类，确定目标成像像素；/nS4、获取目标的灰度信息，基于星目标二维高斯分布成像模型估算目标成像参数，得到目标拟合灰...

【技术特征摘要】
1.一种星敏感器伪星目标滤除方法，其特征在于，包括：
S1、基于目标周边局部背景灰度对目标背景进行曲面拟合，得到背景区域像素的拟合灰度和目标区域像素的背景灰度，根据背景区域各像素的真实灰度和拟合灰度，计算背景区域像素的灰度方差；
S2、根据背景区域像素的灰度方差与目标区域像素的背景灰度值计算目标区域各像素的分割阈值，对目标区域进行阈值分割得到目标的真实灰度信息，并将目标从背景中分割出来；
S3、将阈值分割后的目标区域进行目标聚类处理，以目标中心像素为起点进行八连通域区域生长聚类，确定目标成像像素；
S4、获取目标的灰度信息，基于星目标二维高斯分布成像模型估算目标成像参数，得到目标拟合灰度信息，若目标成像参数sigma值大于第一阈值，则该目标作为伪星目标进行滤除；
S5、获取目标真实灰度信息和目标拟合灰度信息，通过计算目标真实灰度与目标拟合灰度之差得到目标灰度的拟合残差，并根据目标灰度的拟合残差计算目标恒星能量分布置信度；
S6、若目标恒星能量分布置信度值大于第二阈值，则判定目标不服从恒星能量分布，并作为伪星目标进行滤除。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标周边局部背景灰度对目标背景进行曲面拟合，得到背景区域像素的拟合灰度和目标区域像素的背景灰度包括：
目标背景信息的拟合方程为z＝a0+a1x+a2xy+a3y，令z≡p(x,y)，p(x,y)表示像素位置[x,y]的灰度值，则有：









式中，a表示目标背景灰度拟合参数向量，H表示目标背景像素位置系数矩阵，表示目标背景像素灰度向量。采用最小二乘算法计算出系数a，估算得到目标的背景灰度信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据背景区域各像素的真实灰度和拟合灰度，计算背景区域像素的灰度方差包括：
获取背景区域像素的真实灰度值和目标区域像素的真实灰度值；
根据估计得到的背景灰度拟合系数，计算背景区域各像素的背景拟合灰度，并计算目标区域各像素的背景拟合灰度；
计算背景区域像素的真实灰度值与拟合灰度值的差值，将差值作为背景灰度拟合残差；
根据背景灰度拟合残差计算背景区域像素的灰度方差。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据背景区域像素的灰度方差计算目标区域各像素的分割阈值包括：
根据公式T(i,j)＝G(i,j)+σ×std计算目标区域各像素的分割阈值，其中，T(i，j)表示目标分割阈值，G(i,j)表示目标区域像素的背景拟合灰度，σ为阈值分割系数，std表示背景区域像素的灰度方差；
计算阈值分割后的目标灰度f(i,j)，计算公式如下：



式中，F(i,j)表示目标区域像素的真实灰度值，i，j表示目标区域像素的位置坐标。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于星目标二维高斯分布成像模型估算目标成像参数，得到目标拟合灰度信息包括：
星目标成像符合二维高斯分布模型，成像模型为：



其中，X＝[x,y]T为像素位置坐标；XC＝[xc,yc]T为星点质心位置坐标，G表示星目标能量，R为2×2对称协方差矩阵，σx、σy表示星目标x方向和y方向的标准差，ρ表示x方向和y方向的相关性，协方差矩阵结构为：

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【专利技术属性】
技术研发人员：王亮，朱生国，黄海，尹伟，李奇，
申请(专利权)人：华中光电技术研究所中国船舶重工集团公司第七一七研究所，
类型：发明
国别省市：湖北;42