[发明专利]一种空间弱小目标相对导航图像二值化图像生成方法

说明书

一种空间弱小目标相对导航图像二值化图像生成方法，涉及在轨运动目标与背景分割提取领域；包括如下步骤：步骤一、将相机获得的空间弱小目标图像按像素尺寸划分为M行*N列个方格；步骤二、按照像素的亮度级别进行统计，计算第k级亮度的占比H(ω_k)；步骤三、对k级亮度的占比H(ω_k)进行积分，计算第k级亮度对应的小于等于第k级亮度的有效像素比M(ω_k)；步骤四、根据空间弱小目标占图像的面积比P_t确定有效亮度分割值；步骤五、根据步骤四得到的有效亮度分割值，对图像进行二值化处理；得到二值化图像；本发明适合星上处理能力严重受限的情况下采用，同时对光照条件较差，目标成像面积较小的空间弱小目标具有较高的检测识别率。

技术领域

本发明涉及一种在轨运动目标与背景分割提取领域，特别是一种空间弱小目标相对导航图像二值化图像生成方法。

背景技术

随着航天器研制技术进步，智能化正成为未来航天器发展的趋势。航天器智能化的前提就是要求航天器具备周围环境感知能力，可以对周围目标进行空间相对导航。空间相对导航是指航天器利用自身携带的感知测量装置对周围目标进行的感知、测量、辨识，获取目标位置、轮廓和运动状态等信息的过程。常用的感知测量装置包括可见光相机、红外相机、TOF相机、激光雷达等，其中可见光相机由于成本低廉，分辨率高的优势得到了普遍应用。实施在轨相对导航时，由航天器携带的可见光相机对相对导航目标进行成像，并利用星上处理器对图像进行实时处理，获取相对导航目标的位置信息。当目标距离较远时，相机获得的图像质量较差，亮度较低，为目标提出带来了困难。

阈值处理是目标提取常用的处理方法，主要根据图像的亮度变化来寻找目标。常用的阈值处理主要有两种形式：均一阈值和自适应阈值。均一阈值对灰度图像进行固定阈值分割，大于给定阈值的像素置为1，小于等于给定阈值的像素置为0。很明显，均一阈值需要大量的先验知识，如果阈值选择不当可能会导致目标信息丢失。

自适应阈值处理是一种高级阈值处理方法，通过目标和背景亮度不同，计算出一个最有分割阈值，将目标和背景分离，其中大津法(OTSU法)是最受欢迎的阈值处理方法之一。但是由于空间弱小目标占图像的面积比例小，目标亮度低，在计算阈值时很容易被忽略，造成目标丢失，从而导致目标提取失败。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的上述不足，提供一种空间弱小目标相对导航图像二值化图像生成方法，适合星上处理能力严重受限的情况下采用，同时对光照条件较差，目标成像面积较小的空间弱小目标具有较高的检测识别率。

本发明的上述目的是通过如下技术方案予以实现的：

一种空间弱小目标相对导航图像二值化图像生成方法，包括如下步骤：

步骤一、将相机获得的空间弱小目标图像按像素尺寸划分为M行*N列个方格；M为正整数，N为正整数；

步骤二、按照像素的亮度级别进行统计，计算第k级亮度的占比H(ω_k)；

步骤三、对k级亮度的占比H(ω_k)进行积分，计算第k级亮度对应的小于等于第k级亮度的有效像素比M(ω_k)；

步骤四、根据空间弱小目标占图像的面积比P_t确定有效亮度分割值；

步骤五、根据步骤四得到的有效亮度分割值，对图像进行二值化处理；最终得到二值化图像。

在上述的一种空间弱小目标相对导航图像二值化图像生成方法，所述步骤一中，像素的标准采用8位像素。

在上述的一种空间弱小目标相对导航图像二值化图像生成方法，所述步骤二中，第k级亮度的占比H(ω_k)的计算方法为：