【技术实现步骤摘要】
本专利技术特别涉及一种能够自适应点面目标的实时处理方法。
技术介绍
1、当前，卫星的应用越发广泛与深入，而空间态势感知的能力建设是太空攻防的基础与保障，其中太空目标的探测识别是空间态势感知的重要一环。
2、大小不同的太空目标在不同距离条件下，在探测器成像差异较大，可分为点目标与面目标。点目标在探测器上主要呈现为3×3像素左右大小的光斑，例如恒星和远距离条件下的卫星等；面目标大小可达到200×200像素及以上，例如空间站等大型目标、近距离条件下的航天器等。当图像中同时存在大小差异较大的点面目标时，如果没有相关算法策略，无法同时对点目标与面目标进行实时目标提取与质心定位，很难保证目标的稳定跟踪和保证测量精度达到要求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种能够自适应点面目标的实时处理方法，以实现视场内同时存在大小不一的点面目标时，对每个目标均能实现稳定提取与质心定位，减少虚警率和数据存储空间需求，且实时性较好。
2、为了实现以上目的，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、一种能够自适应点面目标的实时处理方法，其特点是，包括如下步骤：
4、步骤s1，对探测器原图像p(x,y)作压缩处理，得到压缩图像q(m,n)；
5、步骤s2，分别对探测器原图像p(x,y)和压缩图像q(m,n)进行图像预处理，得到目标聚类信息p,q；
6、步骤s3，通过对目标聚类信息p,q进行灰度加权的质心计算得到原图像p(x,y)的目标
7、步骤s4，将压缩图像的目标质心坐标转换至原图，并与原图像的目标质心集合合并，得到最终结果。
8、进一步地，所述的步骤s1具体包括：假设探测器原图像p(x,y)尺寸为k1×k2，将其分为预设大小数目的子区域，计算子区域灰度均值，以子区域灰度均值作为图像q的像素灰度值，得到压缩图像q(m,n)：
9、x∈(0,k1),y∈(0,k2),m∈(0,k1′),n∈(0,k2′)
10、其中，k′1＝k1/m，k′2＝k2/n，m为子区域长，n为子区域宽。
11、进一步地，所述步骤s2中对图形预处理包括：采用阈值分割法分割图像前后景，包括分割图像p(x,y)的前后景和分割图像q(m,n)的前后景；
12、所述分割图像p(x,y)的前后景包括：
13、
14、式中，t为分割阈值，为图像背景灰度均值加阈值偏移量，即
15、t＝meanblg+δt
16、meanbkg为图像p(x,y)背景灰度均值，阈值偏移量δt为定值；
17、所述分割图像：
18、q(m,n)的前后景包括：
19、
20、式中，t为分割阈值，为图像背景灰度均值加阈值偏移量，即
21、t＝meanbkg+δt
22、meanbkg为图像q(x,y)背景灰度均值，阈值偏移量δt为定值；
23、以图像前景为目标像素，采用八连通域法对目标像素作聚类合并，得到聚类集合p1,2,…,i,聚类集合q1,2,…,j，其中i为图像p的聚类目标数，j为图像q的聚类目标数；
24、pi＝{(xi1,yi1),(xi2,yi2),…,(xia,yia)},x∈(0,k1),y∈(0,k2)
25、式中，a为聚类i的像素个数；
26、qj＝{(mj1,nj1),(mj2,nj2),…,(mjb,njb)},m∈(0,k1′),n∈(0,k2′)
27、式中，b为聚类j的像素个数。
28、进一步地，所述的步骤s4包括：按式(1)、(2)将cq坐标cq(m,n)换算至原图像p坐标系下，得到集合cpq；
29、cpq(x)＝cq(m)×m (1)
30、cpq(y)＝cq(n)×n (2)
31、其中，m、n分别为子区域长、宽；
32、对集合cp作筛选，得到集合cp′若cp中存在点满足如下条件：
33、xp∈(xpq-m,xpq+m),yp∈(ypq-m,ypq+m)
34、式中，(xpq,ypq)∈cpq；
35、则从集合中删除(xp,yp)；
36、将cpq与cp′合并，最终目标集合c。
37、本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：
38、1.本专利技术在面对视场内同时存在大小不一的点、面目标时(目标大小包括几像素至几万像素)，通过对原始图像和压缩图像同时作图像处理提取质心集合，并采用特定方法将两类集合作合并处理，能够实现大小不一各类目标的稳定提取与质心定位；
39、2.本专利技术采用压缩图像的方式，可将大目标(几千像素以上)图像信息压缩若干倍(与子区域大小相关)，减少图像处理过程中的数据存储空间需求；
40、3.本专利技术提出的目标实时处理方法为流水线形式，易于软件实现，且实时性较好。
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1.一种能够自适应点面目标的实时处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的能够自适应点面目标的实时处理方法，其特征在于，所述的步骤S1具体包括：假设探测器原图像p(x，y)尺寸为K1×K2，将其分为预设大小数目的子区域，计算子区域灰度均值，以子区域灰度均值作为图像q的像素灰度值，得到压缩图像q(m，n)：
3.如权利要求1所述的能够自适应点面目标的实时处理方法，其特征在于，
4.如权利要求1所述的能够自适应点面目标的实时处理方法，其特征在于，所述的步骤S4包括：
【技术特征摘要】
1.一种能够自适应点面目标的实时处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的能够自适应点面目标的实时处理方法，其特征在于，所述的步骤s1具体包括：假设探测器原图像p(x，y)尺寸为k1×k2，将其分为预设大小数目的子区域，计算子区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：练达，王楠，潘迪，马有为，石峰源，孙少勇，马英超，关涛，谢廷安，
申请(专利权)人：上海航天控制技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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