[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

说明书

本发明公开了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，包括：步骤(1)、对图像进行双谱变换；步骤(2)、主成分分析估计运动模糊角度θ；步骤(3)、旋转图像θ角进行Radon变换；步骤(4)、估计运动模糊长度L；该方法运用图像处理手段估计星敏感器运动参数，解决了高动态下星敏感器去除运动模糊时参数估计困难导致的星点提取精度不高、提取失败等问题，提高了星点提取数目及星点质心精度从而提高了星敏感器的动态性能，使得星敏感器能够在高动态环境中正常工作。

技术领域

本发明涉及星敏感器去除运动模糊领域，尤其涉及一种基于双谱域主成分分析的高动态下星敏感器图像运动参数估计的方法。

背景技术

星敏感器在工作过程中受到了各种环境因素的干扰，其中，外界环境干扰主要是指星敏感器工作过程中将会受到日、月、地等天体的光环境和星空背景、人工天体等影响；星敏感器本身的干扰主要是指力学环境引起的影响和自身设备电磁环境等干扰因素的影响。复杂环境因素使得星敏感器像面背景增强，星图成像产生模糊，成像质量下降，从而影响到星敏感器成像系统的可靠性和星提取以及星图识别的准确性，甚至会导致星敏感器无法正常工作，采用后端图像复原技术以尽量减少复杂环境对星敏感器性能带来的负面影响研究具有重要意义。

目前星点质心提取，对于拖尾的应对方法一般为直接计算整个星点区域的中心作为质心，这降低了质心的精度，特别是在高动态情况下会造成星点的提取失败，从而导致星敏感器无法正常工作。因此引入图像复原是很有必要的。

图像复原分为盲复原与非盲复原，盲复原是指图像退化函数未知的情况，难度较大。星图模糊可以近似为由匀速直线运动引起，对于这种匀速运动产生的运动模糊，盲复原一般采用参数估计与非盲复原相结合的方式进行处理。目前退化函数的参数估计方法十分丰富，有基于频谱、倒谱、双谱、Radon变换或多种方法相结合的方法。通过图像的频域特征估计出模糊角度与尺度，再进行图像反卷积恢复图像。

Oliveria等人的《Parametric Blur Estimation for Blind Restoration ofNatural Images:Linear Motion and Out-of-Focus》使用频谱、Radon变换进行参数估计，但是并未涉及双谱变换，Mishra等人的《Efficient Motion Blur Parameters Estimationunder Noisy Condition》基于双谱变换改进了算法对噪声的鲁棒性，但其使用的是Radon变换求角度信息，仍然保留了Radon变换求角度时精度不高、对噪声鲁棒性差的缺点，综上所述，以上均未涉及基于双谱域的主成分分析法估计运动参数。

发明内容

本发明解决的技术问题是：基于双谱域主成分分析法的高动态星敏感器运动参数估计方法。步骤包括：(1)对图像进行双谱变换；(2)主成分分析估计运动模糊角度θ；(3)旋转图像θ角进行Radon变换；(4)估计运动模糊长度L。该方法运用图像处理手段解决了高动态下星图运动模糊去除时的参数估计困难问题，能有效改善星图运动拖尾问题，提高星点质心提取精度。

本发明采用的技术方案如下：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，包括：

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：