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船用星敏感器星象提取方法

2014-07-31 20:18:01王安國
艦船科學技術 2014年3期
關鍵詞:背景

佟 帥,王安國,李 輝,張 磊

(海軍大連艦艇學院 航海系,遼寧 大連 116018)

船用星敏感器星象提取方法

佟 帥,王安國,李 輝,張 磊

(海軍大連艦艇學院 航海系,遼寧 大連 116018)

從星空圖像中提取星象是星敏感器工作的重要基礎,也一直是星敏感器研究領域的研究重點。針對船用星敏感器所獲取的星空圖像噪聲情況復雜的特點,提出一種新的閾值分割星圖星象提取方法。經實驗驗證,能夠很好的在高噪聲條件下提取星象,適用于船用星敏感器星象提取。

船用星敏感器;星象提取;閾值分割

0 引 言

作為一種高精度的自主測姿定位設備,星敏感器一直是天文導航的重要研究方向。其基本工作原理是以恒星為參照物,圖象傳感器(CCD或CMOS)拍攝恒星圖象,對所拍攝圖象進行處理,提取出所需的星象位置和亮度信息與導航星庫進行星圖匹配,最后經過姿態估算計算出星敏感器(載體)的三軸姿態。目前的星敏感器已經發展至第二代,已能夠在無初始姿態信息的情況下完全獨立工作,輸出高達角秒量級的姿態信息,因而被廣泛應用在衛星、導彈、飛機、艦船等載體的定位測姿上[1]。

相對其他深(太)空載體星敏感器,船用星敏感器受限于所處位置——海平面,不可避免的要受到大氣擾動、地表雜光以及塵埃顆粒等影響,難以獲得高質量的星空圖像。在固定的光學系統及圖像傳感器等硬件條件下,星敏感器系統在軟件層面上對星象的提取能力在很大程度上決定了星敏感器測量精度[2-3],因而一直以來都是船用星敏感器研究的重點之一。

第二代星敏感器對星象進行提取主要采用閾值分割方法[4-5],但由于目前星敏感器的應用研究主要集中在高速航空航天設備上,星空圖像的拍攝條件較為理想,受噪聲影響較小,因此各種星象提取算法更注重實時性,而在抗噪聲方面沒有做過多考慮,并不適用于噪聲條件復雜的船用星敏感器應用。本文針對船用星敏感器星象提取的特殊性,提出新的快速閾值分割方法,以滿足船用星敏感器快速準確提取星象的需求。

1 閾值算法理論

1.1 基本原理與常見算法

一般認為影響星圖中各個像素點灰度值的基本因素有背景亮度、圖像噪聲和星體亮度3個,其中背景像素灰度由前兩部分構成,星象像素灰度則包括了全部3個因素。因此,圖像中星象像素與背景像素的灰度值可表示為:

GS=G1+G2+G3,

(1)

GB=G1+G2。

(2)式中:GS為星象像素灰度值;GB為背景像素灰度值;G1為背景亮度;G2為圖像噪聲;G3為星體亮度。

對于一般星圖圖像,可認為背景亮度固定,噪聲為高斯白噪聲,則星體像素灰度直接由星體亮度決定[6],以背景像素灰度GB作為閾值T,即可將星體像素提取出來。實際情況中,無法直接確定背景像素灰度值,故使用其他方法進行估算。

基于統計的閾值算法是目前星圖星象提取算法最常用的方法[7],通過計算全圖像素灰度值的均值和均方差。根據高斯分布理論以及期望的背景濾除的概率確定閾值。這種方法的優點是計算簡單,易于實現,實時性好,能滿足大多數情況下星圖星象提取的需求;但是該方法對暗星提取效果較差,易產生提取星數量過少或誤提取的情況,尤其在噪聲較強的時候,基于統計的方法已無法對星象進行提取。

1.2 基于局部窗口的閾值算法

相比于導彈衛星等深(太)空設備,船用星敏感器在拍攝星空圖像時要更多的受到大氣及周圍雜光的影響,所拍攝的星空圖像具有更強的噪聲,嚴重影響對星圖中星象的提取。從實際海上拍攝的星圖圖像中可以發現,由于噪聲較強,噪聲像素灰度值較高,噪點的灰度值已經接近甚至高于一些低亮度星象的灰度值,在視場內亮星較少的情況下,采用基于一般統計或者基于灰度直方圖的閾值計算方法難以對暗星進行提取,提取到的星象數量明顯減少,無法滿足后續辨識及定位計算的需求。

但當視場內星象較少時,也意味著不包含星象的背景區域相應增加,因此可以通過使用小窗口對圖像進行掃描,尋找背景區域,根據背景區域灰度情況計算出分割閾值,保證在濾除背景噪聲的同時更好的保留暗星。

根據星圖尺寸在40×40~80×80范圍內選取合適的窗口尺寸對全圖進行窗口掃描,對每個掃描窗口區域計算灰度值均值μ與方差δ:

(3)

(4)

由于圖像噪聲的主要成分是白噪聲,基于白噪聲特性,任何出現在窗口內的高灰度值點(包括星象和尖峰噪聲)都會增大窗口灰度值方差,因此,可以認為灰度值方差最小的窗口區域為單純的背景區域。

(6)

根據高斯分布理論,該閾值TB將背景及白噪聲濾除的概率P(GB99.7%。

實際計算中,可能出現星圖非常理想,亮星較多的情況,這時閾值分割的重點是濾除背景而不再是保留暗星,因此可適當提高閾值,如令TB=μ+6δ。這樣對背景及噪聲的濾除概率可達到99.9997%以上,能夠更好地濾除背景,有利于亮星的提取。

1.3 基于星象灰度連續性的噪點剔除方法

經過上一步的閾值分割后,星象被較好地保留下來,但是同時也保留了很多灰度值較高的噪聲點(尖峰噪聲等),需要進一步對這些噪點進行剔除。要剔除噪點,首先要區分星象與噪點在圖像灰度分布上的不同。

從朝向已知天區拍攝的星圖中分別提取暗星區域和灰度值較高的噪點區域,對其放大并使用Matlab繪制灰度分布,如圖1和圖2所示。

圖1 放大的暗星區域及其灰度分布Fig.1 Magnified dark star and gray distribution

從圖1和圖2可知,暗星星象雖然灰度值較低,但是其灰度分布具有明顯的面積特征和連續性;而噪點雖然灰度值較高,但其周圍像素的灰度值較低,不具有面積特征和連續性。因此,可以根據這一特征對噪點進行剔除。

在灰度圖像中某個暗區域出現尖峰噪聲時,會明顯提高該區域灰度均值,但對區域像素的中值影響很小,甚至沒有影響,因此,可以計算高亮點周圍小區域內均值與中值的比例,如式(6)。

圖2 放大的噪點區域及其灰度分布Fig.2 Magnified noise and gray distribution

(6)

式(6)表示對圖像中點(x,y)周圍d×d區域計算均值μ和中值med的比值k,當k大于預設的閾值時則認為(x,y)點為噪點,予以剔除。

2 實驗分析

實驗使用真實星空圖像,分別使用一般的全局閾值分割方法和局部窗口閾值分割及噪點剔除方法對圖像進行處理,處理結果如圖3所示。從圖中可明顯看到,全局閾值分割方法受噪聲影響嚴重,基本無法正常提取星象。而本文方法對于噪聲有很好的濾除效果,能夠正確提取出星象,同時能夠很好剔除噪點,避免將噪點誤提取為星象,能夠為后續的星圖匹配打下良好基礎。

圖3 實驗圖像Fig.3 Experiment images

3 結 語

由于大氣等各種因素的干擾,在海上實拍效果清晰的星圖非常困難。在這種情況下,傳統分割方法受噪聲影響較大,無法很好地提取星象。經實驗驗證,本文提出的方法能夠較好地在高噪聲條件下提取出星圖中星象,具有較強的應用價值。

[1] 劉壘,張路,鄭辛,等.星敏感器技術研究現狀及發展趨勢[J].紅外與激光工程,2007,36(S2):529-533.

[2]LIEBIECC.Accuracyperformanceofstartracker-atutorial[J].IEEETransactiononAerospaceandElectronicSystems,2002,38(2):587-599.

[3] 李德良,阮錦.一種適用于星敏感器的星點提取方法[J].激光與紅外,2009,39(12):1348-1350.

[4] 劉太陽,王仕成,劉志國,等.一種高噪聲情況下的星點聚心算法[J].光電工程,2010,37(12):6-10.

[5] 王兆魁,張育林.一種CCD星圖星點快速定位算法[J].空間科學,2006,26(3):209-214.

[6] 王學偉,張春華,趙釗,等.低信噪比星象質心定位算法分析[J].紅外技術,2009,31(6):342-347.

[7] 原玉磊,鄭勇.一種大視場星圖星點提取的閾值算法[J].海洋測繪,2011,31(5):41-43.

YUANYu-lei,ZHENGYong.Athresholdsegmentationmethodofstarextractioninlargefieldstarimage[J].HydrographicSurveyingandCharting,2011,31(5):41-43.

Research on star extraction method for shipboard star sensor

TONG Shuai,WANG An-guo,LI Hui,ZHANG Lei

(Department of Navigation, Dalian Naval Academy,Dalian 116018,China)

As an important basis of star sensor,star extraction from star image has long been a key point in this field.As for the complicated noise condition of offshore star image,a new star image threshold segmentation method for star extraction is proposed.The algorithm has been proved in actual experiments that it is effective for shipboard star sensor.

shipboard star sensor;star extraction;threshold segmentation

2013-02-28;

2013-04-07

國家科技支撐計劃資助項目(2012BAH36B00)

佟帥(1987-),男,博士研究生,主要研究方向為天文導航。

TP75

A

1672-7649(2014)03-0083-03

10.3404/j.issn.1672-7649.2014.03.017

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