楊會(huì)玲，柳紅巖，王 軍，孫慧婷，何 昕

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漂移掃描CCD星圖的星點(diǎn)目標(biāo)快速提取

楊會(huì)玲1,2，柳紅巖1，王 軍1，孫慧婷1，何 昕2

( 1. 蘇州科技學(xué)院電子與信息工程學(xué)院，江蘇蘇州 215000；2. 中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所，長春 130033 )

在實(shí)時(shí)同步衛(wèi)星定軌系統(tǒng)中，為了提高漂移掃描CCD星圖目標(biāo)提取的實(shí)時(shí)性，提出最簡特征融合算法。通過星圖背景分割減少噪聲影響，提取局部灰度最大值與局部區(qū)域?qū)Ρ榷茸鳛樾屈c(diǎn)目標(biāo)特征，通過選取最佳權(quán)值融合上述兩種特征，突顯星點(diǎn)目標(biāo)。與傳統(tǒng)的星點(diǎn)提取算法相比，所選取的兩種特征容易提取，運(yùn)算量小，節(jié)省星點(diǎn)目標(biāo)提取時(shí)間，提高了星點(diǎn)提取精度。通過對分辨力為1 528×1 528的漂移掃描CCD星圖進(jìn)行處理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法的有效性。

漂移掃描CCD；背景分割；特征融合；星點(diǎn)提取

0 引 言

在獲取同步衛(wèi)星位置信息時(shí)，通常利用恒星定位歸算同步衛(wèi)星軌道的方法。在提取恒星目標(biāo)與同步衛(wèi)星目標(biāo)時(shí)，星象形狀為圓形則更易提取，但是，由于同步衛(wèi)星與恒星背景之間有相對運(yùn)動(dòng)，所以若只對恒星作凝視觀測，難以同時(shí)獲取兩者良好圓星象，為了克服這一技術(shù)缺陷，提出了天文望遠(yuǎn)鏡CCD漂移掃描工作模式。其工作原理為TDI模式與凝視模式交替觀測恒星與同步衛(wèi)星。TDI模式下的星圖恒星表現(xiàn)為拖長星象，衛(wèi)星表現(xiàn)為圓星象；凝視模式衛(wèi)星拖長，恒星為圓星象。

對恒星目標(biāo)的提取是同步衛(wèi)星定位中重要的基礎(chǔ)性工作，許多學(xué)者對此做出大量的研究，文獻(xiàn)[1]提出連通分析算法，即掃描星圖，儲(chǔ)存大于閾值屬于星點(diǎn)目標(biāo)的像元，分析像素灰度值特點(diǎn)及其坐標(biāo)之間的關(guān)系，建立有效星點(diǎn)的外接矩形。文獻(xiàn)[2]提出基于邊緣檢測的星點(diǎn)提取方法，即掃描星點(diǎn)區(qū)域邊緣像素，利用邊緣像素確定星點(diǎn)區(qū)域。文獻(xiàn)[3]提出靜態(tài)視框法提取星點(diǎn)目標(biāo)，即選取合適大小的視框，通過在圖像中移動(dòng)視框來搜索目標(biāo)，在提取過程中只判斷視框中的星點(diǎn)像素。在靜態(tài)視框的基礎(chǔ)上文獻(xiàn)[4]提出動(dòng)態(tài)視框法，即選取比星點(diǎn)目標(biāo)小的視框，通過移動(dòng)視框確定星點(diǎn)中心像素，以中心像素為中心，根據(jù)星點(diǎn)目標(biāo)像素分布自適應(yīng)選取不同大小的外接視框。

上述方法能夠提取星點(diǎn)，但在實(shí)時(shí)同步衛(wèi)星定軌系統(tǒng)中，需要快速提取星象，實(shí)現(xiàn)恒星的快速定位，上述方法難以滿足實(shí)時(shí)處理要求。為克服這一不足之處，本文提出一種星點(diǎn)快速提取算法，即利用自適應(yīng)最簡特征融合方法來提取星點(diǎn)目標(biāo)。特征融合多用于目標(biāo)跟蹤與圖像分類等設(shè)計(jì)中，傳統(tǒng)的特征融合主要過程為提取目標(biāo)局部特征，例如顏色、紋理、邊緣、運(yùn)動(dòng)等特征，對提取的特征加權(quán)求和，以達(dá)到區(qū)分或跟蹤目標(biāo)的目的[5]。對于漂移掃描CCD星圖，其背景結(jié)構(gòu)簡單，無需提取復(fù)雜的局部特征，雖然會(huì)受光照不均勻或薄云、月光的影響而表現(xiàn)出背景灰度不均勻，但這種不均勻性利用簡單的多項(xiàng)式擬合即可改善[6]。最簡特征融合方法在傳統(tǒng)的特征融合的基礎(chǔ)上，提取局部灰度最大值與局部區(qū)域?qū)Ρ榷葍煞N特征，兩種特征運(yùn)算簡單，能夠減少星點(diǎn)提取時(shí)間，提高星點(diǎn)提取魯棒性。

1 星圖背景分割

提取星點(diǎn)目標(biāo)之前，首先要對星圖背景與星點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行分割，常用的背景分割方法為閾值法。在實(shí)時(shí)同步衛(wèi)星定軌系統(tǒng)中，背景分割之前已對背景進(jìn)行多項(xiàng)式擬合處理，背景像素均勻分布，所以在此可以利用全局閾值法分割背景。設(shè)為背景分割之后位置像元的灰度值，為其背景分割前的灰度值，為全局閾值，則背景分割公式為[7]

閾值的選取非常重要，常用的全局閾值計(jì)算方法為基于統(tǒng)計(jì)的全局閾值算法與Otsu算法，基于統(tǒng)計(jì)的全局閾值算法運(yùn)算量小，耗時(shí)短，但對于漂移掃描CCD星圖，處理效果不佳，易受噪聲影響；Otsu算法可有效分割星圖背景，抗噪聲性強(qiáng)，但運(yùn)算耗時(shí)較長，是基于統(tǒng)計(jì)的全局閾值算法運(yùn)算時(shí)間的10倍。

為了保證有效性的同時(shí)減少耗時(shí)，在實(shí)時(shí)同步衛(wèi)星定位系統(tǒng)中，利用加權(quán)迭代閾值算法計(jì)算閾值，該算法不但能夠有效分割星圖背景，而且處理時(shí)間短，僅為Otsu算法運(yùn)算耗時(shí)的1/8。

加權(quán)迭代閾值算法引入加權(quán)迭代因子，可根據(jù)需要探測的星點(diǎn)數(shù)目或星點(diǎn)質(zhì)心探測的精度要求，確定加權(quán)因子的取值，得出最佳分割閾值，最佳分割閾值能夠完整的保留星點(diǎn)目標(biāo)所有像元，提高星點(diǎn)質(zhì)心的計(jì)算精度。其計(jì)算式為

重復(fù)迭代上述三式，直到滿足，迭代結(jié)束，得到最佳閾值。其中為灰度值大于前閾值的像素個(gè)數(shù)，為灰度值小于的像素個(gè)數(shù)，為像素點(diǎn)的灰度值，和分別為其相應(yīng)的灰度平均值。在加權(quán)迭代之前要先引入一個(gè)初始值，，其中為最大灰度值，為最小灰度值。

圖1 背景多項(xiàng)式擬合后的星圖

圖2 加權(quán)迭代閾值分割法背景分割后的星圖

2 最簡特征融合

2.1 特征提取

從圖2可以看出，背景像素已賦值為0，星點(diǎn)目標(biāo)在其背景中比較明顯，所以對于圖2所示星圖，可以提取到的特征為：局部灰度最大值、局部區(qū)域?qū)Ρ榷取⒕植快?、局部平均梯度等[8]。為減少計(jì)算量，縮小計(jì)算時(shí)間，選取運(yùn)算量最小的局部灰度最大值與局部區(qū)域?qū)Ρ榷茸鳛樘崛√卣鳌?/p>

局部灰度最大值表示為

設(shè)局部區(qū)域?yàn)?，式中表示為中坐?biāo)為處的像素的灰度值。局部區(qū)域僅包含一個(gè)星點(diǎn)目標(biāo)，漂移掃描CCD星圖中星點(diǎn)目標(biāo)最大不超過10×10，所以局部區(qū)域的大小設(shè)定為10×10。

局部區(qū)域?qū)Ρ榷缺硎緸?/p>

式中：為局部區(qū)域所有像素個(gè)數(shù)，為略大于局部區(qū)域的星點(diǎn)目標(biāo)背景區(qū)域，大小設(shè)定為15×15，為的所有像素個(gè)數(shù)，為中坐標(biāo)為的像素灰度值。

2.2 特征融合

設(shè)每個(gè)星點(diǎn)目標(biāo)的特征向量為，對特征向量中的每個(gè)元素進(jìn)行特征融合。特征融合式為

有限元計(jì)算模型如圖1所示。該模型沿11號(hào)線縱向長度為110.0 m，橫向延伸長度為100.0 m，高度為60.0 m。模型共132 008個(gè)單元、138 118個(gè)節(jié)點(diǎn)。

權(quán)值的取值非常重要，它決定了特征融合的穩(wěn)定性，權(quán)值越大，則此特征對于星點(diǎn)目標(biāo)提取的貢獻(xiàn)越大，權(quán)值滿足，權(quán)值分布越均勻，則說明該特征在目標(biāo)提取中的可靠性越低。

在計(jì)算權(quán)值之前需要對各個(gè)目標(biāo)的特征進(jìn)行歸一化，歸一化之后的特征才可以進(jìn)行加權(quán)融合，例如對于局部灰度最大值特征，其歸一化公式為

其中：為所有目標(biāo)局部灰度最大值的特征集的平均值，為其方差，其計(jì)算公式分別為：，，表示第顆星點(diǎn)目標(biāo)的局部灰度最大值特征，為星圖分辨率。所以，最終的特征融合為

權(quán)值的計(jì)算可以通過方差來推導(dǎo)[9]，例如對于局部灰度平均值，其方差為

對權(quán)重進(jìn)行歸一化得最終權(quán)重值為

圖3顯示了一個(gè)星點(diǎn)目標(biāo)以及其周圍的背景，圖4為在MATLAB環(huán)境下生成的特征融合之后目標(biāo)檢測的效果圖，圖5為圖2所示星圖特征融合之后目標(biāo)檢測效果圖。從圖4與圖5可以看出，特征融合之后的目標(biāo)相對于背景明顯突顯。

圖3 有一顆星點(diǎn)目標(biāo)的局部星圖

圖4 圖3 特征融合之后的目標(biāo)檢測效果圖

圖5 圖2 所示星圖特征融合之后目標(biāo)檢測效果圖

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證算法的有效性，利用此算法對圖6所示星圖進(jìn)行處理，并將最終的星點(diǎn)目標(biāo)提取結(jié)果寫入文件，星圖的分辨率為1 528×1 528，每個(gè)像素由12位表示，星圖最終提取出的星點(diǎn)目標(biāo)數(shù)為351顆，其部分星點(diǎn)目標(biāo)提取結(jié)果如表1所示。

圖6 漂移掃描CCD 凝視模式星圖

表1 圖6 所示星圖部分星點(diǎn)目標(biāo)提取結(jié)果

Table 1 Partial star extraction results of fig.6

利用同步衛(wèi)星實(shí)時(shí)定軌系統(tǒng)對同一同步衛(wèi)星目標(biāo)進(jìn)行6 h跟蹤拍攝，隨機(jī)抽取100幅漂移掃描CCD凝視模式下拍攝的星圖，分別用邊緣像素搜索算法、動(dòng)態(tài)視框搜索算法、四特征融合算法與最簡特征融合算法對星圖進(jìn)行處理，星圖中恒星為圓星象，衛(wèi)星拖長，每幅星圖中星等亮度大于12的恒星目標(biāo)不超過400顆。天文望遠(yuǎn)鏡的視場角為0.5°×0.5°，軟件的開發(fā)平臺(tái)為Microsoft Visual Studio 2012，運(yùn)行環(huán)境為Win 7，硬件配置為Intel Core i7，4 GB內(nèi)存，分別比較其處理時(shí)間、星點(diǎn)、坐標(biāo)誤差均值與星點(diǎn)提取率。

圖7為星點(diǎn)坐標(biāo)誤差的計(jì)算原理[10]，點(diǎn)為鏡頭，軸為CCD成像平面，設(shè)為星點(diǎn)提取算法所得的計(jì)算位置，為星點(diǎn)真實(shí)位置，誤差。的計(jì)算方法為：設(shè)為角度測量的起始線，為一標(biāo)定點(diǎn)，其測量角為，真實(shí)值的測量角為，真實(shí)值，其中為焦距，與可利用自準(zhǔn)直儀等角度測量設(shè)備得到。類似可計(jì)算坐標(biāo)誤差均值。

圖7 X 軸星點(diǎn)提取誤差的計(jì)算原理

星點(diǎn)提取率計(jì)算方法為真實(shí)恒星數(shù)除以提取出的目標(biāo)總數(shù)。真實(shí)恒星的判斷可通過將所提取出的目標(biāo)與CCD星圖所在天區(qū)的子星表中的參考星相匹配，若匹配成功則為真實(shí)恒星目標(biāo)，反之為噪聲點(diǎn)。

表2為四種星點(diǎn)目標(biāo)提取算法的比較結(jié)果，從表中可以得出，在相同條件下，提取相同數(shù)量的星點(diǎn)目標(biāo)，最簡特征融合算法所耗時(shí)間最少并且所得質(zhì)心的坐標(biāo)精度最高。

表 2 四種提取算法比較

產(chǎn)業(yè)在線監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示：2018年10月微波爐行業(yè)總產(chǎn)量607.4萬臺(tái)，同比增長3.1個(gè)百分點(diǎn)；總銷量609.8萬臺(tái)，同比增長2.4個(gè)百分點(diǎn)。其中，內(nèi)銷出貨106.3萬臺(tái)，同比下滑4.8個(gè)百分點(diǎn)；出口出貨503.5萬臺(tái)，同比增長4.1個(gè)百分點(diǎn)。

Table 2 Comparison of four extraction method

四特征融合所用的特征為顏色、局部灰度最大值、局部變化量與紋理[11]，通過多幀積累檢測目標(biāo)，四特征融合沒有考慮到不同特征對目標(biāo)提取的貢獻(xiàn)程度，多幀積累時(shí)間較長，實(shí)時(shí)性差，所以四特征融合算法耗時(shí)最長，最簡特征融合只需檢測單幀即可提取星點(diǎn)目標(biāo)，耗時(shí)最短，具有很好的實(shí)時(shí)性。相比于基于邊緣像素搜索算法與動(dòng)態(tài)視框搜索算法，最簡特征融合更能突顯目標(biāo)，魯棒性更好。

4 結(jié) 論

本文針對漂移掃描CCD星圖提出最簡特征融合法提取星點(diǎn)目標(biāo)，利用加權(quán)迭代閾值算法分割星點(diǎn)目標(biāo)與背景像素，提取局部灰度最大值與局部區(qū)域?qū)Ρ榷葍煞N特征，融合這兩種特征，突顯并提取星點(diǎn)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在實(shí)時(shí)同步衛(wèi)星定位系統(tǒng)中，與基于邊緣像素搜索算法、動(dòng)態(tài)視框搜索算法、四特征融合算法相比，此方法在保證高提取精度的基礎(chǔ)上節(jié)省了提取時(shí)間，具有很好的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性，適合星圖的實(shí)時(shí)處理，在實(shí)時(shí)同步衛(wèi)星定軌系統(tǒng)中取得了成功的應(yīng)用。

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Rapid Star Extraction from Star Image Taken by Drift-scan CCD

YANG Huiling1,2，LIU Hongyan1，WANG Jun1，SUN Huiting1，HE Xin2

( 1. Electronic and Information Engineering Faculty, Science and Technology University of Suzhou, Suzhou 215000, Jiangsu Province, China;2. Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Science, Changchun 130033, China )

In the system of real-time orbit determination of synchronous satellite, an algorithm based on simple features fusion is proposed to reduce the consuming time on star extraction from star image of CCD drift-scan. Firstly, segment star targets and background to decrease the influence of noise and improve the contrast of star image. Then, compute part maximum pixel gray value and mean contrast of partial region as star target feature and fuse the features, by counting optimum weights, to make the star target be sharper. The precision of star extraction is higher than traditional star extraction method. The amount of calculation of the algorithm which can be easily fulfilled is small, star extraction time is saved and the accuracy of star extraction is improved. The experiment results of processing the star image whose resolution is 1 528×1 528 taken by drift-scan CCD proves the validity of the algorithm.

drift-scan CCD; background segmentation; feature fusion; star extraction

TP202

A

10.3969/j.issn.1003-501X.2016.04.003

2015-04-01；

2015-06-18

國家自然基金項(xiàng)目(61472267)；上海市自然科學(xué)基金(Y256501001)；江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(KYLX15_1311)

楊會(huì)玲(1976-)，女(漢族)，河南開封人。講師，碩士，主要研究工作是光電測控技術(shù)與數(shù)字圖像處理。E-mail：281109685@qq.com。

柳紅巖(1990-)，女(漢族)，山西晉中人。碩士研究生，主要研究工作是數(shù)字圖像處理。E-mail：522096420@qq.com。