[发明专利]空间碎片星点提取与定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种空间碎片星点提取与定位方法。

背景技术

文献“基于能量累加的空间目标星像质心定位，《光学精密工程》，2011，第12期，p2043-3048”提出了基于能量累积的插值求解质心方法。该方法使用插值方式降低离散采样点和实际感光区域光线照度的不一致性；利用弥散光斑能量累加自适应地确定空间碎片目标的有效窗口。由于这种自适应确定空间碎片目标有效窗口的方法仅适用于单个独立的空间碎片进行定位，当多个空间碎片由于距离较近，而使得图像上的星点光斑相互黏连或重叠时就会难以分割提取和定位。

发明内容

为了克服现有方法对相邻空间碎片目标分割困难的不足，本发明提供一种空间碎片星点提取与定位方法。该方法通过MSER算法在候选空间碎片区域内，通过构建数据结构树，提取出该区域内空间碎片像素集合并确定空间碎片星点个数，为利用高斯混合模型对星点光斑建模和利用最大期望EM算法求解是的初始化提供了基础。在MSER算法得到的像素点树形结构中，通过检测该候选空间碎片区域中最大的MSER可以为生成后续拟合GMM模型生成训练样本。在基于GMM的定位过程中，通过EM算法迭代求解混合模型中高斯成分的均值与协方差，对应的均值就是各个空间碎片星点光斑的质心。该方法结合MSER和GMM模型的特点，通过GMM模型对近距离弥散光斑质心进行共同求解，避免了在空间碎片目标的弥散光斑靠近、黏连甚至部分重叠时分割的困难。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种空间碎片星点提取与定位方法，其特点是包括以下步骤：

步骤一、对于星空图像I，首先对针对星空图像中每个像素统计图像的灰度直方图，根据像素值按升序对图像中的像素点进行排序，去除像素灰度值最小的λ₁％的像素点，以减弱暗噪声对背景的影响，去除像素灰度值最高的λ₂％的像素点，以减弱强噪声和恒星对背景估计的影响，其中λ₁,λ₂为设定的背景阈值参数。利用剩余的(100-λ₁-λ₂)％像素点，求得背景的灰度均值μ和灰度标准差σ，使用阈值μ+κσ对图像 进行二值化处理，κ为需要设置的分割系数。二值化处理公式为：

B(x,y)=1I(x,y)>μ+κσ0I(x,y)≤μ+κσ---(1)]]>

式中，I(x,y)表示在坐标为(x,y)处的图像I中像素的灰度值，B(x,y)就是(x,y)处像素点的二值化结果，把二值化的后的图像记为B。这一步为星图的二值化粗分割，因此每个B(x,y)＝1的连通区域中可能包含多于一个的星点。

步骤二、对空间碎片区域进行粗分割。根据上一步图像二值化的结果，当B(x,y)＝1时表示该像素为空间碎片星点区域，当B(x,y)＝0时表示该像素为非有效空间碎片星点区域，即背景区域。对B中B(x,y)＝1的点进行广度优先搜索，提取到所有满足B(x,y)＝1的点的连通域，所有连通域集合为其中一个连通域表示为Ω。Ω为一个空间碎片星点区域，包含了一系列二值化结果为1的像素点坐标，并且他们相互连通，而且对于任一个Ω中的坐标为(x,y)的点，它在原始图像中的灰度值为I(x,y)。