基于局部熵的星敏感器星图提取方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.comVo1.37NO.8第37卷第8期哈尔滨工业大学学报Aug.20052005年8月JOURNALOFHARBININSTITUTEOFTECHNOLOGY基于局部熵的星敏感器星图提取方法田玉龙。,王广君,房建成,田金文。(1.华中科技大学图像识别与人工智能研究所,湖北武汉430074;2.北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100083,E·mail:gjwang2002@sina.con)摘要:提出了一种新的星图图像提取方法,根据星图图像局部熵的

2、变化,得到恒星在星敏感器中成像的目标区域,然后利用求质心的方法,得到亚像素的恒星位置.给出了图像局部熵的快速计算方法.图像的局部熵具有平滑滤波作用,并且能消除背景照度不均匀产生的灰度起伏现象.仿真实验结果表明.这种方法适合于含有系统噪声和随机噪声的点目标图像提取;在最大随机噪声<5%的情况下.利用这种方法提取的质心位置的误差<1/20.关键词:星图;局部熵;天文导航;星敏感器;质心中图分类号:TP75文献标识码:A文章编号:0367—6234(2005)08—1068—03Anewmethodofsta

3、rimagehighprecisionextractionbesedonlocalentropyTIANYu.1ong,WANGGuang-jun,FANGJian.cheng,TIANJin.wen(1.InstituteforPatternRecognitionandArtificialIntelligence,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan43074,China;2.SchoolofInstrumentScienceandPhotoel

4、ectricityEngineering,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronantics,Beijing100083.China,E·mail:Sjwanga002@sina.con)Abstract:Anewmethodofstarimagehighprecisionextractionhasbeenintroduced.Thenewmethodisbasisofthevarietyoflocalentropyofthestarsensorimage,gai

5、nedtheobjectiveregionofstarimaging.andthenu—singthecentroidmethod,gettingthesubpixelpositionofnavigationstar.Thefastcalculatemethodofthelocalentropywasprovided.Thelocalentropymethodhasthefunctionoffiltertorandomnoiseandcanelinfinatethebackgroundgreywavyp

6、henomena,therefore,themehodisfitforapointobjectiveimageextract,whichin.cludestherandomandsystemnoise.Thesimulationexperimentialresultindicatesthatthestarlocatingpreci—sionlessthan1/20usingthemethodinrandomnoiselessthan5%.Keywords:starimage;localentropy;A

7、utonomousnavigation;starsensor;centroid从星敏感器中提取高精确度的星图,是基于往往是被各种噪声污染的二维灰度图像,要进行星敏感器的自主天文导航的关键技术之一,而天有效的星图提取,必须对星图进行滤波.熵是信文导航是实现自主导航的一种有效方法¨.由于息论中事件出现概率的不确定性的量度,它能有星敏感器的分辨率有限,从确定的星敏感器中很效反映事件包含的信息,所以,用图像熵值作目标难进一步提高星图识别分辨率.一种常用的方法分割是一种有效的手段,同时,对随机噪声图像具是通过散焦

8、使星图成像一个光斑,然后再求光斑有一定的滤波作用.本文提出了一种基于局的质心位置.然而,从星敏感器中得到的星图部熵的星图提取方法.星敏感器图像经过局部熵处理后,含噪声的点目标变成了比较平滑的目标收稿日期:2004—10—12.斑点,然后通过求斑点质心的方法提取恒星的质基金项目:国家自然科学基金资助项目(60174031);国家民用航心,从而得到亚像素的恒星位置.天预研资助项目;国家高技术研究发展计划资助项目.1图像的局部熵作者简介:田玉龙(

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