CN103077502A - 一种星敏感器星点去噪方法 - Google Patents

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刘达
黄欣
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李春江
李晓
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程会艳
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Abstract

本发明公开了一种星敏感器星点去噪方法，本发明根据星点的高斯分布模型，首先获取星点中心区域，并分别从最大像素点和次大像素点开始计算星点的上升梯度值，发现噪点后，根据噪点所在位置判断去除噪点的方法，保证了噪点位于星光非中心区域、边缘甚至噪点为最大像素点情况下，都能检测出来该噪点，去噪方法有效、运算速度快、复杂度低；芯片噪点能随温度升高会升高，该算法对任何温度下的情况都适用，相对存储噪点信息而言，无需存储不同温度下的噪点信息，占用存储器空间小；对质心误差1像素的星点，最大将质心纠正到误差在0.1像素内，提高了处理精度。

Description

一种星敏感器星点去噪方法
技术领域
本发明涉及一种星点去噪方法，尤其涉及一种星敏感器星点去噪方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
星敏感器具有精度高、功耗低、重量轻等优点，成为当今航天器最具竞争力的姿态敏感技术。APS成像敏感器，每个像素采用单独的放大器，性能不同可能引起像素的噪声。如图1所示，星敏感器坐标(600，417)处的像素值为121，该像素值即为星敏感器芯片的噪点，此时星敏感器噪点接近星点中心区域；如图2所示，当星点的中心区域紧接该噪点，该噪点会被图像处理软件识别为星点的一部分，使得星点质心精度下降。例如，高于背景阈值78的星点能量分布如图3所示，其中横坐标为统计点个数，竖坐标为能量值，图3中能量高于阈值过多的噪声对星点质心影响较大。噪点能量及背景均值随星敏感器壳温变化而变化，从表1中可见，随着壳体温度增加噪点能量和背景均值也会相应增加。
表1噪点随温度变化统计
壳温 噪点能量 背景均值
44 97 42.4
42 81 35.6
40 69 31.2
36 55 24.6
34 45 21.9
32 38 19.7
28 29 15.2
24 21 9.2
20 16 3.5
16 8 0.2
12 3 0
8 0 0
当APS成像芯片噪声较大且接近星点时，会对星点的成像造成干扰，影响质心精度，进而影响星敏感器的精度。现阶段已有相关文献对星敏感器的噪声进行了分析。张辉等在2006年光学精密工程中发表的《电路噪声对星敏感器星点定位精度的影响》一文，提出了一种测量星敏感器电路模块带来的图像噪声的方法，在实验室条件下，用星敏感器拍摄多幅背景图像，分析表明不同背景图像上相同像素的灰度差值代表了电路模块带来的图像噪声，该噪声服从正态分布。王辰等在2008年红外与激光工程发表的《成像器噪声对星敏感器星等灵敏度的影响》结合星敏感器系统噪声模型，对成像器噪声对星敏感器星等灵敏度的影响进行了分析、计算和测试，通过对成像器噪声进行分析，推导出了系统信噪比公式。张辉等在2006年红外与激光工程中发表的《CCD噪声对星敏感器星点定位精度的影响》对CCD的噪声进行了分析，表明CCD的主要噪声有读出噪声、光子散粒噪声和光响应不均匀性引起的随机噪声，影响星敏感器星点定位精度的主要噪声是读出噪声和光子散粒噪声。
发明内容
本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种星敏感器星点去噪方法，运算速度快、复杂度低并且占用存储器空间小，处理精度高。
本发明的技术方案是：一种星敏感器星点去噪方法，步骤如下：
(1)从星敏感器拍摄的星点图像中提取星点，从行和列两个方向识别出星点的中心区域，识别的方法如下：在行方向，如果提取的星点是2个像素宽度，任取其中的一个像素宽度作为行中心，如果提取的星点是3个像素宽度，取中间的一个像素宽度作为行中心；如果提取的星点是4个像素宽度，取中间的两个像素宽度作为行中心；如果提取的星点大于等于5个像素宽度，奇数个像素宽度取中间三个像素宽度作为行中心，偶数个像素宽度取中间两个像素宽度作为行中心；列方向的识别方法与行方向的识别方法相同，利用识别出的星点行中心和星点列中心构成星点中心区域；
(2)从星点中心区域中找出最大像素值点和次大像素值点；
(3)以最大像素值点为中心计算上升梯度值，计算方法为：假设(x0，y0)为最大像素值点的坐标，将星点中心区域中其余所有星点(xi，yi)的像素值分别与坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值进行比较，如果某星点(x，y)的像素值大于坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值，则将上升梯度值加1；其中当xi＞x0时，N取值为1，xi＜x0时，N取值为-1，xi＝x0时，N取值为0；
(4)如果以最大像素点计算的上升降梯度值为0，则星点无噪点；如果以最大像素点计算的上升降梯度值不为0，则星点有噪点，执行步骤(5)；
(5)以次大像素值点为中心计算上升梯度值，计算方法为：假设(x1，y1)为次大像素值点的坐标，将星点中心区域中其余所有星点(xi，yi)处的像素值分别与坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值进行比较，如果某星点(x，y)处的像素值大于坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值，则将上升梯度值加1，其中当xi＞x1时，N取值为1，xi＜x1时，N取值为-1，xi＝x1时，N取值为0；
(6)根据以最大像素值点为中心计算的上升梯度值和以次大像素值点为中心计算的上升梯度值进行判断，其中上升梯度值为1对应的像素点为噪点；
(7)对噪点的像素值进行处理，如果噪点位于星点中心区域的最外围，直接将噪点剔除；如果噪点位于星点中心区域内，噪点的像素值＝周围相邻星点像素值总和/相邻星点的个数。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
(1)本发明根据星点的高斯分布模型，首先获取星点中心区域，并分别从最大像素点和次大像素点开始计算星点的上升梯度，发现噪点后，根据噪点位置判断去除噪点的方法，保证了噪点位于星光非中心区域、边缘甚至噪点为最大像素点情况下，都能检测出来该噪点，去噪方法有效、运算速度快、复杂度低；
(2)芯片噪点能随温度升高会升高，该算法对任何温度下的情况都适用，相对存储噪点信息而言，无需存储不同温度下的噪点信息，占用存储器空间小；
(3)对质心误差1像素的星点，最大将质心纠正到误差在0.1像素内，提高了星敏感器精度。
附图说明
图1为星敏感器噪点接近星点示意图；
图2为星敏感器噪点紧接星点示意图；
图3为星敏感器噪点能量分布示意图；
图4为星敏感器噪点随温度变化曲线图；
图5为本发明的实现流程图；
图6为星敏感器噪点能量示意图；
图7为星敏感器暗星点示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的说明：
如图5所示，本发明的实现过程如下：
(1)从星敏感器拍摄的星点图像中提取星点，从行和列两个方向识别出星点的中心区域，识别的方法如下：在行方向，如果提取的星点是2个像素宽度，任取其中的一个像素宽度作为行中心，如果提取的星点是3个像素宽度，取中间的一个像素宽度作为行中心；如果提取的星点是4个像素宽度，取中间的两个像素宽度作为行中心；如果提取的星点大于等于5个像素宽度，奇数个像素宽度取中间三个像素宽度作为行中心，偶数个像素宽度取中间两个像素宽度作为行中心；列方向的识别方法与行方向的识别方法相同，利用识别出的星点行中心和星点列中心构成星点中心区域；
(2)从星点中心区域中找出最大像素值点和次大像素值点；
(3)以最大像素值点为中心计算上升梯度值，计算方法为：假设(x0，y0)为最大像素值点的坐标，将星点中心区域中其余所有星点(xi，yi)的像素值分别与坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值进行比较，如果某星点(x，y)的像素值大于坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值，则将上升梯度值加1；其中当xi＞x0时，N取值为1，xi＜x0时，N取值为-1，xi＝x0时，N取值为0；
(4)如果以最大像素点计算的上升降梯度值为0，则星点无噪点；如果以最大像素点计算的上升降梯度值不为0，则星点有噪点，执行步骤(5)；
(5)以次大像素值点为中心计算上升梯度值，计算方法为：假设(x1，y1)为次大像素值点的坐标，将星点中心区域中其余所有星点(xi，yi)处的像素值分别与坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值进行比较，如果某星点(x，y)处的像素值大于坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值，则将上升梯度值加1，其中当xi＞x1时，N取值为1，xi＜x1时，N取值为-1，xi＝x1时，N取值为0；
(6)根据以最大像素值点为中心计算的上升梯度值和以次大像素值点为中心计算的上升梯度值进行判断，其中上升梯度值为1对应的像素点为噪点；
(7)对噪点的像素值进行处理，如果噪点位于星点中心区域的最外围，直接将噪点剔除；如果噪点位于星点中心区域内，噪点的像素值＝周围相邻星点像素值总和/相邻星点的个数。
实施例1：
以图1星点为例，实际星点不包括坐标(600，417)处的噪点121，但随着星点移动位置到图2所示时，星点和噪点连接为一体，这时候噪点被认为是星点的一部分，用该算法剔除噪点过程为：
(1)该星点3行4列，分别从行和列两个方向识别出星点的中心区域。因为行方向为跨度为3个像素(3行)，因此取中间1个像素宽度作为行中心(行坐标为416)；列跨度为4个像素，取中间2个像素为列中心(列坐标为597、598)，在行列坐标限制下，星点中心区域为坐标(416，597)、(416，598)两处的星点像素值。
(2)从星点中心区域中找出最大像素值点和次大像素值点，最大像素点为378，位于坐标(416，597)；次大像素点为226，位于坐标(416，598)。
(3)以最大像素点为中心计算上升梯度值，最大像素点坐标(416，597)，将星点区域中其余所有星点(xi，yi)的像素值分别与坐标(416+(xi-416)-N，597+(yi-597)-N)处的像素值进行比较，如果某星点(x，y)的像素值大于坐标(416+(xi-416)-N，597+(yi-597)-N)处的像素值，则将上升梯度值加1。
(4)计算到坐标点(417，600)位置处时，坐标点(417，600)位置处像素值121与坐标点(416+(417-416)-1，597+(600-597)-1)位置处像素值比较。坐标点(416+(417-416)-1,597+(600-597)-1)计算后为坐标(416，599)，其像素值为105，121大于105，因此上升梯度加1。最大像素点计算的上升降梯度值不为0，则星点有噪点，执行步骤(5)；
(5)以次大像素点为中心计算上升梯度值，次大像素点坐标(416，598)，将星点区域中其余所有星点(xi，yi)的像素值分别与坐标(416+(xi-416+0)，598+(yi-598+1))处的像素值进行比较，坐标(416，597)为378，大于坐标(416，598)处274，上升梯度加1；坐标(417，600)为121，大于坐标(417，599)处83，上升梯度加1，总上升梯度为2。
(6)对以最大像素点为中心计算的上升梯度值和以次大像素点为中心计算的上升梯度值进行判断，以最大像素点为中心，上升梯度为1；以次大像素点为中心，上升梯度为2，因此确立星点中心点为最大像素点，其中上升梯度值为1对应的像素点即坐标(417，600)为噪点；
(7)对噪点的像素值进行处理，坐标(417，600)处像素值为121的噪点位于星点最外围，因此此像素值将不被认为是星点的一部分，直接将噪点剔除。
经过星点去噪算法处理后，坐标(417，600)处像素值为121的噪点被剔除，星点质心不会发生变化；如果不用星点去噪算法，该噪点将被星点提取算法认为是星点的一部分，引起的质心误差将影响星敏感器的精度。
实施例2：
如图6所示，当星敏感器壳体温度为2度，噪点能量分别为23、45、19，图7为实际暗星点的分布图(红色区域内)，星点质心为(152.00，357.63)。
为了进一步测试去噪算法性能，假设图7中实际暗星点周围的噪点能量为29(取噪点的均值)，利用本发明去噪的结果为：
(1)噪点落在星点边缘，将直接被剔除，对星点质心没有影响；
(2)噪点落在星点内(151，357)、(151，358)、(153，358)处，去噪处理前质心为(152，357.63)；去噪处理后，星点质心偏差分别为(0，0)、(0.13，0.04)、(0.1，0.04)；如果不处理，星点质心偏差为(0.51，0.31)、(1.0，0.3)、(1.47，0.17)。
(3)噪点落在星点内(152，357)、(152，358)处，为星点中心区域，去噪方法目前默认对该位置的噪点不做处理，质心偏差分别为(0，0.3)、(0，0.16)。
处理结果对比见表2，可见遇到噪点后，本发明能将质心大幅纠正，极大提高星敏感器的精度。
表2去噪处理前后质心比较
本发明未详细描述内容为本领域技术人员公知技术。

Claims (1)

1.一种星敏感器星点去噪方法，其特征在于步骤如下：
(1)从星敏感器拍摄的星点图像中提取星点，从行和列两个方向识别出星点的中心区域，识别的方法如下：在行方向，如果提取的星点是2个像素宽度，任取其中的一个像素宽度作为行中心，如果提取的星点是3个像素宽度，取中间的一个像素宽度作为行中心；如果提取的星点是4个像素宽度，取中间的两个像素宽度作为行中心；如果提取的星点大于等于5个像素宽度，奇数个像素宽度取中间三个像素宽度作为行中心，偶数个像素宽度取中间两个像素宽度作为行中心；列方向的识别方法与行方向的识别方法相同，利用识别出的星点行中心和星点列中心构成星点中心区域；
(2)从星点中心区域中找出最大像素值点和次大像素值点；
(3)以最大像素值点为中心计算上升梯度值，计算方法为：假设(x0，y0)为最大像素值点的坐标，将星点中心区域中其余所有星点(xi，yi)的像素值分别与坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值进行比较，如果某星点(x，y)的像素值大于坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值，则将上升梯度值加1；其中当xi＞x0时，N取值为1，xi＜x0时，N取值为-1，xi＝x0时，N取值为0；
(4)如果以最大像素点计算的上升降梯度值为0，则星点无噪点；如果以最大像素点计算的上升降梯度值不为0，则星点有噪点，执行步骤(5)；
(5)以次大像素值点为中心计算上升梯度值，计算方法为：假设(x1，y1)为次大像素值点的坐标，将星点中心区域中其余所有星点(xi，yi)处的像素值分别与坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值进行比较，如果某星点(x，y)处的像素值大于坐标(x0+(xi-x0-N)，y0+(yi-y0-N))处的像素值，则将上升梯度值加1，其中当xi＞x1时，N取值为1，xi＜x1时，N取值为-1，xi＝x1时，N取值为0；
(6)根据以最大像素值点为中心计算的上升梯度值和以次大像素值点为中心计算的上升梯度值进行判断，其中上升梯度值为1对应的像素点为噪点；
(7)对噪点的像素值进行处理，如果噪点位于星点中心区域的最外围，直接将噪点剔除；如果噪点位于星点中心区域内，噪点的像素值＝周围相邻星点像素值总和/相邻星点的个数。
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