| |
| [
论文中心|计算机应用 ]基于恒星配准的空间点目标检测算法 |
 0.00 |
|
|
| 原文： |
1 引言
空间点目标图像以星空为背景，人造卫星及其残骸碎片等太空物体为目标，目的是从连续的若干帧图像中检测出太空中飞行物体以及主要恒星的质心坐标，以便对其进行监视和定轨。空间目标的检测难点在于：（1）常见的红外点目标图像中的点不是目标即是噪声，而在
空间目标图像中，还存在大量恒星；（2）由于相机距离目标远，图像中目标只占几个像素，而且目标是靠反射天体光成像，灰度远远低于恒星，因此不能单帧检测；（3）由于搭载相机的平台的相对运动，获取的序列图像具有移动背景，使得图像中的恒星和目标都处于运动之中，而且都满足运动的连续性和一致性。目前序列图像的点目标检测主要是针对背景相对平缓的红外点目标，通常的算法是通过
多帧累积、时频分析、小波变换、形态学等手段抑制背景和增强目标，从单帧中提取出可疑目标，然后通过时间序列分析分离出真实目标，文献[1]将其称为空间—时间滤波算法。例如文献[2]先将经过白化预处理的图像作形态膨胀运算之后再进行累加，获取可疑目标点，
再采用最近邻法航迹关联，根据航迹点数判决真实轨迹，但是该算法没有考虑到轨迹断点时同一轨迹的关联，而且按照点数判断将丢失后入场目标。文献[3]根据目标经过像素点时灰度序列的特殊波形找出可疑目标点，通过判断共线点数消除残留的背景点。文献[4]首先通
过多帧累积增强目标，利用顺序形态滤波抑制背景，再通过提取目标边缘和门限分割来定位可疑目标。文献[5]首先通过归一化小波变换第一层系数的方差来白化噪声，利用门限过滤第二层小波变换系数去除白噪声，然后经过形态学膨胀及多帧平均得到可疑目标。这类算法
在处理空间目标图像时，由于无法区分目标和恒星因此不能得到检测结果。
...... |
| 目录： |
1 引言
2 利用恒星配准图像
3 改进帧差法获取目标
4 航迹关联确认目标
5 仿真实验
6 结论 |
| 参考资料： |
[1] 卓宁, 孙华燕, 张海江. 红外图像中弱点目标检测算法概述[J]. 光学仪器,2005,27(4):83-86.
[2] 熊辉, 沈振康, 魏急波等. 低信噪比运动红外点目标的检测[J]. 电子学报,1999,27(12):26-29.
[3] 夏永勤,刘志刚,于跃龙.基于时域滤波的点目标检测算法[J].系统工程与电子技术,2006,28(1):133-137.
[4] 叶斌,彭嘉雄.基于能量累积与顺序形态滤波的红外点目标检测[J].中国图象图形学报,2002,7(3):251-255.
[5] 牟松涛,苏锦鑫,吴建东.基于小波变换的红外图像弱点目标检测研究[J].红外与激光工程,2004,33(5):488-492.
[6] 程德杰,李晓峰,李在铭.基于场景运动分析的弱点目标形态学检测算法[J].电子测量与仪器学报,2006,20(3):1-5.
[7] 王卫华, 何艳, 陈曾平. 光电图像序列运动弱目标实时检测算法[J]. 光电工程,2006,33(4):14-18.
[8] 刘辉, 周锦松, 胡柄 |
| 简单介绍： |
| 针对以往文献在处理空间目标图像时使用的配准帧差方法，存在不能配准旋转背景以及没有充分利用目标运动特征等问题，提出了一种基于恒星配准的检测方法。该方法以恒星为控制点，利用刚体变换模型配准相邻帧，再通过帧差分离出可疑目标，最后通过最近邻航迹关联法确认真实目标，其中为了有效区分相邻帧中的目标点，对原始帧法做了一些改进。最后利用增加了人工仿真点的实摄观测图像对算法进行实验，结果表明，该方法能较好地配准旋转背景序列图像，可以有效检测出空间点目标。 |
 点评资料 :
|
|
