星星检测方法、移动终端及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种星星检测方法、移动终端及计算机可读存储介质，所述星星检测方法包括：从星空图像中确定候选星星区域组；基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域；基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组；基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域；从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域；从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。通过本发明专利技术，基于邻域分析、形态学处理以及颜色分析等方式，确定并剔除异常星星区域，使得最终确定的真实星星区域的可靠性更高，即提高了星星区域识别准确度。即提高了星星区域识别准确度。即提高了星星区域识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
星星检测方法、移动终端及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及星星检测方法、移动终端及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在对拍摄到的星空图像做处理时，首先要确定星空图像中的星星区域，然后对星星区域进行相关图像处理。
[0003]目前，一般是通过亮度识别星空图像中的星星区域，但是由于飞机灯光、路灯等干扰因素的存在，导致容易将飞机灯光、路灯等识别为星星区域，即现有技术中星星区域识别准确度不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种星星检测方法、移动终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中星星区域识别准确度不高的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种星星检测方法，星星检测方法包括：
[0006]从星空图像中确定候选星星区域组；
[0007]基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域；
[0008]基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组；
[0009]基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域；
[0010]从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域；
[0011]从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。
[0012]可选的，所述从星空图像中确定候选星星区域的步骤包括：
[0013]从星空图像中选取亮度以及尺寸满足预设条件的区域为候选星星区域，构建得到候选星星区域组。
[0014]可选的，所述基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域的步骤包括：
[0015]获取候选星星区域组中每个候选星星区域的邻域；
[0016]对每个候选星星区域的邻域进行二值化处理，得到每个候选星星区域的二值化图像；
[0017]基于每个候选星星区域的二值化图像，计算得到每个候选星星区域在其邻域中的占比；
[0018]以占比大于预设占比的候选星星区域为第一类异常星星区域；
[0019]从候选星星区域组中剔除第一类异常星星区域。
[0020]可选的，所述基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组的步骤包括：
[0021]对新的候选星星区域组中每个候选星星区域的二值化图像进行形态学处理，得到
新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像；
[0022]基于新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像，得到新的候选星星区域组中每个候选星星区域的最小外接矩形；
[0023]计算每个最小外接矩形的长宽比；
[0024]以长宽比大于预设长宽比的最小外接矩形对应的候选星星区域为可能异常星星区域，构建得到可能异常星星区域组。
[0025]可选的，所述基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域的步骤包括：
[0026]确定可能异常星星区域组中各个可能异常星星区域包含的颜色；
[0027]以包含非星星颜色的可能异常星星区域为第二类异常星星区域。
[0028]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种移动终端，所述移动终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的星星检测程序，所述星星检测程序被所述处理器执行时实现如上所述的星星检测方法的步骤。
[0029]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有星星检测程序，所述星星检测程序被处理器执行时实现如上所述的星星检测方法的步骤。
[0030]本专利技术中，从星空图像中确定候选星星区域组；基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域；基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组；基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域；从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域；从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。通过本专利技术，基于邻域分析、形态学处理以及颜色分析等方式，确定并剔除异常星星区域，使得最终确定的真实星星区域的可靠性更高，即提高了星星区域识别准确度。
附图说明
[0031]图1为实现本专利技术各个实施例的移动终端的硬件结构示意图；
[0032]图2为本专利技术实施例提供的一种通信网络系统架构图；
[0033]图3为本专利技术星星检测方法第一实施例的流程示意图；
[0034]图4为本专利技术星星检测方法一实施例中星空图像的示意图；
[0035]图5为图3中步骤S20的细化流程示意图；
[0036]图6为本专利技术星星检测方法一实施例中二值化图像的示意图；
[0037]图7为图3中步骤S30的细化流程示意图；
[0038]图8为飞行物的灯光区域形态学图像的示意图。
[0039]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0040]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。
[0041]在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本专利技术的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
[0042]本专利技术实施例方案中，星星检测方法应用于移动终端，该终端可以以各种形式来实施。例如，本专利技术中涉及的移动终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等移动终端。
[0043]后续描述中将以平板电脑为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本专利技术的实施方式的构造也能够应用于其它类型的移动终端。
[0044]请参阅图1，图1为实现本专利技术各个实施例的移动终端的硬件结构示意图，该终端100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0045]下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：
[0046]射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile commu本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种星星检测方法，其特征在于，所述星星检测方法包括：从星空图像中确定候选星星区域组；基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域；基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组；基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域；从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域；从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。2.如权利要求1所述的星星检测方法，其特征在于，所述从星空图像中确定候选星星区域的步骤包括：从星空图像中选取亮度以及尺寸满足预设条件的区域为候选星星区域，构建得到候选星星区域组。3.如权利要求1所述的星星检测方法，其特征在于，所述基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域的步骤包括：获取候选星星区域组中每个候选星星区域的邻域；对每个候选星星区域的邻域进行二值化处理，得到每个候选星星区域的二值化图像；基于每个候选星星区域的二值化图像，计算得到每个候选星星区域在其邻域中的占比；以占比大于预设占比的候选星星区域为第一类异常星星区域；从候选星星区域组中剔除第一类异常星星区域。4.如权利要求3所述的星星检测方法，其特征在于，所述基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组的步骤包括：对新的候选星星区域组中每个候选星星区域的二值化图像进行形态学处理，得到新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像；基于新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像，得到新的候选星星区域组中每个候选星星区域的最小外接矩形；计算每个最小外接矩形的长宽比；以长宽比大于预设长宽比的最小外接矩形对应的候选星星区域为可能异常星星区域，构建得到可能异常星星区域组。5.如权利要求4所述的星星检测方法，其特征在于，所述基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域的步骤包括：确定可能异常星星区域组中各个可能异常星星区域包含的颜色；以包含非星星颜色的可能异常星星区域为第二类异常星星区域。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐爱辉，王秀琳，
申请(专利权)人：努比亚技术有限公司，
类型：发明
国别省市：