[发明专利]一种基于双谱域主成分分析的高动态星敏感器运动参数估计方法

权利要求书

1.一种基于双谱域主成分分析的高动态星敏感器运动参数估计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤(1)对图像I进行双谱变换，图像I第一次傅里叶变换得到对取2范数得到再进行第二次傅里叶变换得到最后对做归一化处理：

步骤(2)由于零均值的高斯噪声在双谱上集中在零值，因此对步骤(1)得到的双谱图进行高斯高通滤波去除图像中心的尖峰，由于图像中心为具有方向特征的椭圆亮斑，但亮斑较小，方向特征不如直线明显，直接提取易产生较大的误差，且角度估计的精度对运动长度估计的影响很大，因此提出阈值分割后使用主成分分析方法提取出椭圆亮斑中方向特征，能够精准的估计出角度信息，可保证一定噪声下角度估计精度在0.5°以内，且算法鲁棒性、实时性好；主成分分析求角度θ的具体过程为：

a、阈值分割后图像中心的亮区域像素设为x_k(i_k，j_k)共有n个像素，那么X＝{x_k，k＝0，1，2.....n}，X为n*2的矩阵，每一行是每个像素的坐标值；

b、计算协方差矩阵C＝E[X^TX]，首先对矩阵X做去中心化处理，即每一列减去列均值，将数据调整为以中心对称的，然后通过去中心化的后的X^TX计算得到协方差矩阵C；

c、对矩阵C进行特征值分解，得到最大特征值λ_k对应的特征向量v_k＝(w₁，w₂)后，即可通过计算得到运动角度；

步骤(3)将图像顺时针旋转θ角，在水平方向上对图像进行Radon变换得到类似sinc函数的曲线；

步骤(4)步骤(3)中对图像G(x，y)旋转θ后，此时点扩散函数PSF的离散傅里叶变换为：

其中，N为图像宽度，L为运动模糊的模糊长度，可见L与零点有关，即图像G(x，y)中的暗条纹，由H(u)＝0可得：

式中，λ表示从中心开始第几条暗条纹，取d＝u(λ+1)-u(λ)，即相邻暗条纹间距，同样的也是中心主瓣的一半，那么L可由以下式子计算得到：

而步骤(3)中Radon变换后即得到了模糊方向上的形如sinc函数的曲线，求取主瓣宽度2d，计算得到模糊长度L。

2.根据权利要求1所述的一种基于双谱域主成分分析的高动态星敏感器运动参数估计方法，其特征在于：由于噪声的影响，随着噪声水平增强明暗条纹，即sinc函数的波峰波谷，逐渐减弱，使用一种增强的微分积分方法寻找曲线的第一极小值，对曲线做微分积分处理，将寻找第一极小值转换为寻找最小值，大大的抑制了噪声对估计模糊长度L的影响，增强了算法的鲁棒性。