低了算 法的時間開銷。
[0107] 對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，可以根據(jù)以上的技術(shù)方案和構(gòu)思，作出各種相應(yīng)的 改變和變形，而所有的這些改變和變形都應(yīng)該包括在本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種快速的星圖圖像星點提取方法，其特征在于，包括如下步驟： 第一步，采用多窗口抽樣方法確定星圖圖像閾值分割方法中的閾值，根據(jù)圖像分割的 思想，將星點像素與背景像素進(jìn)行分離； 第二步，選取一部分星點像素并用于進(jìn)行分類，將同屬于一個星點的像素視為一個類 另IJ，每個類別中像素的平均坐標(biāo)作為對應(yīng)星點彌散區(qū)域的中心坐標(biāo)，從而實現(xiàn)觀測星點的 粗定位； 第三步，將星點彌散區(qū)域的中心坐標(biāo)作為種子，利用種子點區(qū)域生長法，自動選取對應(yīng) 觀測星點的像素； 第四步，根據(jù)星點能量分布的特點，采用不同的策略對星點像素的灰度值進(jìn)行修正； 第五步，觀測星點的精確定位：使用插值算法提高星點的分辨率，使用選取的星點像素 和插值的星點像素，利用質(zhì)心計算公式得到觀測星點的質(zhì)心坐標(biāo)，從而完成觀測星點的提 取。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速的星圖圖像星點提取方法，其特征在于，第一步中，星圖 圖像的分割具體采用單一閾值分割法，而分割閾值的確定方法具體為：選取大小合適的窗 口，在星圖圖像上隨機(jī)確定窗口的位置并計算窗口內(nèi)星圖圖像像素的均值和方差，通過統(tǒng) 計多個抽樣窗口的結(jié)果，根據(jù)下式得到分割的閾值：其中，Nw為抽樣窗口的個數(shù)，μ JP σ 別為第i個抽樣窗口內(nèi)的像素的均值和方差， a為常數(shù)，設(shè)為4或者5 ;當(dāng)像素的灰度值大于分割閾值時，視其為星點像素，否則視其為背 景像素。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速的星圖圖像星點提取方法，其特征在于，在第二步中，用 于進(jìn)行分類的該部分星點像素的確定方法為：設(shè)在星圖圖像中位于（x，y)處的像素的灰度 值為I (X，y)，則 S = {(X，y) 11 (X，y)# T s+(l-Ts)/k = Ts+v，i = 1，2，…，Nj ; 像素集合S為星圖圖像中所有觀測星點的部分像素，其中，k為一常數(shù)，V為隨著分割閾 值Ts變化而變化的變量，N s為像素集合S中像素的個數(shù)，I (X，y) S中第i個像素的灰度 值。4. 根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的快速的星圖圖像星點提取方法，其特征在于，第二步中， 每一星點的像素視為一個分類，將選取出來用于進(jìn)行分類的該部分星點像素的集合S中所 有的像素歸類，從而將星圖圖像中的每一觀測星點一一區(qū)分開，這一分類過程如下： 1) 首先，任意選取像素集合S中的某一像素（X，W1作為第一個分類(^中的第一個像 素，即 Cp= {(x, y) J , (x, y)! e S, p = 1 ； 其中，P為分類的類別個數(shù)，然后將像素（x，W1從像素集合S中刪除； 2) 將像素集合S中的像素（X，y)s與已經(jīng)確定的類別Cj (j = 1，…，p)中的像素進(jìn)行 比較，如果像素（x，y)s與分類q中的像素為毗鄰的關(guān)系，則這一像素（x，y) Jl于分類(^.中 的像素；然后將像素（x，y)s從集合S中刪除，像素（x，y) s與分類q中的像素是否屬于毗鄰 關(guān)系通過下式確定：其中，d。為像素（X，y) s和分類q中的像素（X，y)的平面距離，T。為預(yù)定義的閾值，用 于判定兩像素是否是毗鄰的關(guān)系； 若像素（X，y)s與已經(jīng)確定的類別C 士 = 1，. . .，p)中的任意像素都不存在毗鄰的關(guān) 系，即對于y/，/?， V(U)，(x、v) e C1i.，有 dc= Il〈 (x，y) s，（x，y)〉Il 2> T c，則認(rèn)為像 素（x，y)Jl于新的分類中的一個像素，對于已經(jīng)確定的類別的個數(shù)增加1，并且將像素（χ， y)s從集合S中刪除，這一描述可以表示如下： p = p+1，Cp= {(x, y) J ； 3)如果像素集合S非空，即集合S中有像素沒有被歸類，則重復(fù)步驟2)的操作，直到集 合S中的所有像素已歸類。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速的星圖圖像星點提取方法，其特征在于，第二步中，每一 類別中的所有像素的坐標(biāo)的均值為所對應(yīng)的觀測星點的彌散區(qū)域的中心坐標(biāo)，即 (xe, ye)j= mean{(x, y) ···, (χ, y)NjI, (x, y) j e C j, j = I, ···, p ； 其中，（xe，ye\為第j個分類所對應(yīng)的觀測星點的彌散區(qū)域的中心坐標(biāo)，\為類別Cj中 像素的個數(shù)，（x，y)i為類別q中的像素在星圖圖像上的坐標(biāo)，p為分類類別的個數(shù)，即星點 彌散區(qū)域的個數(shù)，也即星圖圖像上觀測星點的個數(shù)。6. 根據(jù)權(quán)利要求1或5所述的快速的星圖圖像星點提取方法，其特征在于，如果某一類 別C^j e p)中所包含的像素較少，則這一類別視為噪聲點并舍棄。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速的星圖圖像星點提取方法，其特征在于，第三步中，第二 步中得到的星點彌散區(qū)域的中心坐標(biāo)作為種子點，當(dāng)種子點附近的像素（X，y)滿足以下條 件時，被視為該種子點所對應(yīng)的星點的像素：其中，（^，^)為星點彌散區(qū)域種子點的坐標(biāo)，R為該種子點對應(yīng)的觀測星點的直徑， I(x，y)為像素（x，y)的灰度值，第一步中所得的分割閾值。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速的星圖圖像星點提取方法，其特征在于，第四步中，根據(jù) 星點能量分布的特點，分別采用兩種不同的策略來對星點像素的灰度值進(jìn)行修正： 第一種策略：位于星點彌散區(qū)域邊緣的星點像素，其修正后的灰度值由其本身的灰度 值以及其與該星點彌散區(qū)域的種子點的平面距離的大小決定，即其中，I(X，y)為星點像素（X，y)本身的灰度值，"（X，y)為該星點像素所對應(yīng)的修 正后的灰度值，為相應(yīng)星點彌散區(qū)域的種子點的坐標(biāo)； 第二種策略：靠近星點彌散區(qū)域種子點的星點像素，其修正后的灰度值由其本身的灰 度值以及其四鄰域中的像素的灰度值決定，BP I'(x, V) =-X ?/(χ, ν) + 1(χ, ν -1) + /(χ, ν +1) + 1{χ -1, ν) + Ι(χ +1, ν)1; 5 其中，r (X，y)為該星點像素（X，y)所對應(yīng)的修正后的灰度值，I(X，y)為星點像素 (x，y)本身的灰度值，I (x，y-1)、I (x，y+1)、I (χ-l，y)、I (χ+l，y)分別為星點像素（x，y)所 對應(yīng)的四鄰域的像素的灰度值。9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速的星圖圖像星點提取方法，其特征在于，第五步中，采用 雙線性插值算法往星點彌散區(qū)域中插入更多的像素以提高觀測星點的分辨率并用于計算 觀測星點的質(zhì)心坐標(biāo)，具體是往兩個星點像素間插入一個像素來達(dá)到插值的目的。10. 根據(jù)權(quán)利要求1或9所述的快速的星圖圖像星點提取方法，其特征在于，設(shè)根據(jù)自 動種子點生長區(qū)域算法選取的星點像素的集合標(biāo)記為Ω。，利用雙線性插值算法得到的內(nèi) 插像素的集合標(biāo)記為，而內(nèi)插像素（i，j)所對應(yīng)的灰度值標(biāo)記為Iint (i，j)，則觀測星 點測量的質(zhì)心坐標(biāo)（xm，ym)可以通過以下公式得到：其中，r (x，y)為Ω。中像素（x，y)修正后的灰度值。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種快速的星圖圖像星點提取方法，借鑒聚類的思想利用一部分星點像素實現(xiàn)對星點進(jìn)行粗定位，從而得到星點彌散區(qū)域中心坐標(biāo)的粗略估計；將星點彌散區(qū)域的中心坐標(biāo)作為種子點，使用種子點區(qū)域生長法自動地篩選星點像素；根據(jù)星點能量分布的特點，對星點像素的灰度值進(jìn)行修正；使用質(zhì)心計算公式對星點進(jìn)行精度定位。本發(fā)明中對星點進(jìn)行粗定位，將星點的提取操作集中在星點彌散區(qū)域的局部范圍內(nèi)，有利于提高星點的提取速度；對星點像素的灰度值進(jìn)行修正，簡單易行，能夠達(dá)到圖像濾波的效果，而比圖像濾波更能節(jié)省算法的時間開銷。
【IPC分類】G06T7/00
【公開號】CN104899892
【申請?zhí)枴緾N201510373665
【發(fā)明人】許錄平, 羅麗燕, 張華 , 孫景榮, 程鵬飛, 趙聞博, 王光敏, 簡閱
【申請人】西安電子科技大學(xué)
【公開日】2015年9月9日
【申請日】2015年6月30日