[发明专利]基于小天体不规则度的导航信息提取方法

权利要求书

1.基于小天体不规则度的导航信息提取方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤1：根据小天体成像特点，当小天体为不规则图形时，计算形状不规则度判别系数，得到小天体的形状不规则度，判别小天体外形的不规则程度；

步骤2：根据小天体成像特点，当小天体为一个亮点时，计算亮度不规则度判别系数，得到小天体的亮度不规则度，判别小天体亮点灰度值分布的不规则程度；

步骤3：根据步骤1和步骤2求得的形状不规则度和亮度不规则度，求得小天体不规则度；

步骤4：根据步骤3求取的小天体不规则度，基于小天体不规则度和拟合残差实现不同图像处理方法的筛选，并根据筛选的图像处理方法对拍摄的目标小天体图像进行图像处理，实现小天体形心或光心提取；

步骤1实现方法为，

步骤1.1：对目标不规则小天体图像进行预处理，通过图像滤波得到既去除噪声又能保护图像的边缘的图像，通过图像校正对相机拍摄产生的图像畸变进行校正，得到校正后的图像；

对目标不规则小天体图像进行预处理，所述预处理包括图像滤波、图像校正，通过图像滤波得到既去除噪声又能保护图像的边缘，从而获得达到预设阈值的复原效果；由于中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效，步骤1.1中图像滤波方法选择中值滤波；

步骤1.2：根据步骤1.1预处理之后的图像，通过坎尼Canny边缘检测方法提取图像中目标小天体边缘；

对预处理之后的小天体图像进行边缘提取，考虑坎尼Canny边缘检测具有提取速度快的特点，采用坎尼Canny边缘检测的方式进行边缘提取图像中目标小天体边缘；

步骤1.3：根据步骤1.2检测出的小天体边缘，计算图像中小天体的凸包；

凸包是指覆盖平面坐标系内若干点的面积最小的凸多边形，根据步骤1.1预处理之后的图像，采用格雷厄姆扫描Graham-Scan算法进行小天体图像边缘的凸包计算；

步骤1.4：根据步骤1.3中得到的小天体凸包，分别计算轴对称判别系数R_s，尺寸不规则判别系数R_d，角度不规则判别系数R_a和拟合残差系数FR；

首先计算轴对称判别系数R_s，对称轴MN为过三角形ABC重心O点的轴线，三角形ABC为平面投影图形，三角形A₁B₁C₁为ABC的轴对称图形，S_a为投影三角形ABC的面积，s是投影与其轴对称图形重合部分的面积；通过旋转对称轴MN能够得到阴影区面积的最大值s_max，进而得到投影图形的轴对称判别系数R_s，如公式(1)所示：

R_s＝(1-s_max/S_a) (1)

接着计算尺寸不规则判别系数R_d，如公式(2)所示：

其中d_i为凸包第i个顶点到等效中心的距离，等效中心通过计算凸包顶点的一阶矩得到；d₀是由当前图像所求得凸包的等效直径；

然后计算形状不规则判别系数R_a，如公式(3)所示：

其中θ_i是凸包多边形的第i个内角，θ₀为凸包对应的相同边数的正多边形的内角；

随后计算不同模板的拟合残差系数FR，下面以椭圆拟合残差为例对拟合残差系数进行说明；定义椭圆拟合残差如下：

定义各边缘点到椭圆中心点(x₀,y₀)的距离为各边缘点到椭圆中心的连线与椭圆相交于点到椭圆中心的距离为所以椭圆上这些点到相应边缘点的距离为反映椭圆拟合与中心提取的目标天体边缘点的匹配程度，所述距离之和越小则拟合的精度越高，定义椭圆拟合残差FR_e，如公式(4)所示：

同样给出矩形模板拟合残差FR_r和三角形模板的拟合残差FR_t，如公式(5)所示：

最后根据各个判别系数计算小天体形状不规则度AI_s，其表达式如公式(6)所示：

其中τ₁,τ₂,τ₃为各判别系数的权重系数，k₁,k₂,k₃为各残差权重系数；

步骤2实现方法为，

偏斜度是对统计数据分布偏斜方向及程度的度量；统计数据的频数分布有的是对称的，有的是不对称的，即呈现偏态；在偏态分布中，当偏斜度为正值时，分布不对称，即众数位于算术平均数的左侧或右侧；峭度是无量纲参数或统计量，用于量化信号相对于高斯分布的分布形状；信号分布的形状分类为“更尖锐”、“更平坦”或者与高斯分布相同；当信号形状与高斯分布相同时，峭度值为零；当信号形状比高斯分布更尖锐时，峭度值为正值；当信号形状比高斯分布更平坦时，峭度值为负值；以x方向上偏斜度系数R_cx和峭度系数R_kx为例，具体表达式如公式(7)所示：

其中x_i为小天体第i个像素点x方向的灰度值，为所有亮点x方向的灰度均值；同样得到y方向的偏度系数R_cy和峭度系数R_ky，然后根据公式(8)计算得到小天体的亮度不规则度AI_L：

AI_L＝(m₁R_cx+m₂R_kx+m₃R_cy+m₄R_ky) (8)

其中m₁,m₂,m₃,m₄为各个判别系数的权重系数。