星空圖像目標軌跡檢測方法技術

本發明專利技術公開了一種星空圖像目標軌跡檢測方法，首先對序列圖像中的連續５張圖像進行幀差累加，并采用自適應閾值ｔ對累加后的圖像進行０和１的二值化處理；將１０２４×１０２４大小的圖像Ｉ進行均勻劃分為３２×３２的小塊，對圖像塊上所有像素逐個組合連線并進行計算θ和ρ，建立參數空間的非均勻量化累加器數組Ｈ（ρ，θ）；并將相應的累積器數組Ｈ（ρ，θ）的位置加１，即Ｈ（ρ，θ）＝Ｈ（ρ，θ）＋１，直到所有的點均變換完畢；尋找參數空間上累加器數組Ｈ（ρ，θ）的局部極大值，找到直線參數θ和ρ值，確定直線。本發明專利技術通過將目標軌跡劃分為較小的子塊，采用非均勻化對傳統的Ｈｏｕｇｈ變換進行改進，實現了星空背景下的弱小目標檢測，減少了計算量和存儲量。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種天文圖像處理方法，特別是星空背景圖像中弱小動目標運動軌跡檢測 方法。
技術介紹
星空背景下成像目標由于距離成像設備很遠，使得目標在成像圖像的面積較小，且沒有 形狀結構信息和紋理信息，同時由于探測設備自身影響，圖像的信噪比較低。因此在低信噪 比的條件下進行運動目標檢測具有重要的研究意義。文獻"一種快速序列圖像低信噪比點目標的檢測與跟蹤方法，西安電子科技大學學報, 1999.12, 732-736"公開了一種基于多級假設空間軌跡搜索方法，此方法借助于序貫分類的思 路，通過將潛在目標的灰度與其在下一幀的鄰域內的可能位置的灰度進行疊加，并通過序貫 閾值來判斷是否是目標。該方法在設定檢測率和虛警率下，檢測效果比較好，但是由于需要 進行空間的搜索，計算量和存儲量大，實時性差，且一般要求目標運動速度小于1個像素， 否則搜索范圍變大，計算量呈指數級上升。
技術實現思路
為了克服現有技術計算量和存儲量大的不足，本專利技術提供一種星空圖像目標軌跡檢測方 法，通過將目標軌跡劃分為較小的子塊，采用非均勻化對傳統的Hough變換進行改進，可以 實現星空背景下的弱小目標檢測，減少計算量和存儲量。本專利技術解決其技術問題所采用的技術方案 一種，其特點 是包括下述步驟(a) 對序列圖像中的連續W張圖像進行幀差累加，并采用自適應閾值/對累加后的圖像 進行0和1的二值化處理，iV = 5;(b) 將1024X 1024大小的圖像/進行均勻劃分為32x32的小塊，并對每個大小為32x32 小塊5^中值為1的點數進行統計；/是小塊在圖像中的橫坐標，B/S32， /是小塊在圖像中的縱坐標，lsy。2;(c) 依據統計的值為1的點數，找出小塊^j及其八鄰域內u一，《—u，《_1J+1，5,J+1，A+^.+,)的極大值塊，根據極大值與指定的閾值,——比較，初步判斷鄰域塊內是否存在目標軌跡，若大于等于閾值，則可能存在目標軌跡，若小 于閾值，則不存在目標軌跡；f wwm owas=20;3(d) 對可能存在目標軌跡的小塊，對局部極大值塊，分別計算其八鄰域內位于四個直角處的三個塊'即5,.—^+5^.+^,,，塊~—i+^+iji+Jei+i,,塊^—^5,々w+u口塊5,^ + ^+1,7. +《+1,川值為1的點數，找出其中點數最大的塊，并與g》.進行合并，形成64x64 的圖像塊；(e) 設圖像塊上空間線段起點坐標為0。，K)，終點坐標為(x,，乂)，且;c。^x,，根據t-0,一^)/0廣Xo) (1) 6> = arctan(A:) (2) P二Oo-^))cos(9 (3) 對圖像塊上所有像素逐個組合連線并進行計算S和/7 ，根據計算結果分別對參數空間水平方 向進行角度的量化及豎直方向距離的量化，建立參數空間的非均勻量化累加器數組//(/ "); (f)將累加器數組置零，對步驟(c)中選取的與《》.進行合并后形成的64x64的塊中值為1的點進行變換，找到這些點在參數空間對應的^和p值，并將相應的累積器數 組/Z(p")的位置加1，即= 。 + l，直到所有的點均變換完畢；(g)尋找參數空間上累加器數組//(/ ")的局部極大值，找到直線參數^和P值，確定直線。本專利技術的有益效果是由于通過將目標軌跡劃分為較小的子塊，采用非均勻化對傳統的Hough變換進行改進，實現了星空背景下的弱小目標檢測，減少了計算量和存儲量。下面結合附圖和實施例對本專利技術作詳細說明。 附圖說明附圖是本專利技術方法分塊合并示意圖。 具體實施例方式累加圖像分塊并初步判斷。星空背景下的序列幀差累加圖像中目標軌跡長度取決于圖像幀數和目標的運動速度。通常目標光斑大小一般為4x4象素左右，其運動速度不確定。若假設圖像上目標的水平運動速 度和豎直運動速度均為1象素/幀，則光斑所形成的軌跡長度約為25 36象素，而星空背景 圖像一般為1024x1024，相對于圖像大小，目標的軌跡非常短。同時圖像上又存在著大量的 隨機噪聲，其數目和灰度都超過目標。如果直接對星空背景下的幀差累加圖像進行Hough變 換，很難找到目標軌跡。本專利技術將目標軌跡劃分到較小的子塊中進行檢測，解決了由于目標軌跡相對于整幅圖像 過短以及大量噪聲的存在導致的軌跡檢測失效的問題。首先對序列圖像中的連續iV張圖像進行幀差累加，并采用自適應閾值"寸累加后的圖像 進行0和1的二值化處理。iV = 5 。其次，將1024X 1024大小的圖像/進行均勻劃分為32x32的小塊，合計32x32塊，并 對每個大小為32x32小塊《」.中值為1的點數進行統計。Z是小塊在圖像中的橫坐標，1^/^32， y'是小塊在圖像中的縱坐標，1^_/、32。然后，依據統計的值為l的點數，找出小塊B^.及其八鄰域內ly—,, A—ly， ^_1;+1，AJ+1， A+i,i， A+1,y， )的極大值塊，根據極大值與指定的閾值L""W — OW"a —做m — owM =20)比較，初步判斷鄰域塊內是否存在目標軌跡，若大于等于閾值，則可能存在目標軌跡，若小于閾值，則不存在目標軌跡；最后，對可能存在目標軌跡的小塊，即極大值大于閾值f —m/m—owes "一m^—o"^=20)，則對局部極大值塊，分別計算其八鄰域內位于四個直角處的三個塊，即 , + u + '塊+ A+U-i + ,塊S卜u + ^川+ A川和塊A,^ + A+U +《AW值為1的點數，找出其中點數最大的塊，并與Ad進行合并，形成64x64 的圖像塊，合并之后大小為64x64圖像塊即為后續軌跡檢測的處理對象，見附圖。 目標軌跡檢測。傳統Hough變換采用的是參數空間的均勻量化，即在參數空間水平方向對角度^在 區間內進行均勻量化，豎直方向對距離參數p在Lo,，^J (具體數值和圖像表達相關)區 間內進行均勻量化，參數均勻量化時A0和Ap是不變的；其中在圖像進行坐標表示的時候將原點置于圖像的中心，而不是圖像的左上角或者左下 角，線段傾角"，"e[-W2,W2)，假設圖像寬度為W，高度為//，圖像的中心位于橫坐標最左側和最右側分別為乂oX一 "*~*^0 義+一 &0+1縱坐標最下側和最上側分別為n y+叫 ，『是偶數 『是奇數//是偶數 //是奇數當圖像的寬度和高度足夠大時，A+l和x。之間的差別就很小，可以都用JC。表示JC+,同 A表示凡，可見P e ° 參數空間均勻量化導致在參數空間累加器的相鄰角度內出現峰值，造成峰值模糊，而非 均勻量化就是對尋找合適的AP和A/ ，以避免峰值模糊化。本專利技術采用非均勻化對傳統的Hough變換進行改進，具體步驟如下 設圖像上空間線段起點坐標為(x。,力)，終點坐標為(JC,，力)，且x。^x,，貝U"Ul)/0廣A) (4) 6 = arctan(;A:) (5) P = O0-Axq)cosS (6) 依據公式(1)(2)(3)，對圖像上所有像素逐個組合連線并進行計算P和戶，根據計算結果所 得的^和p，分別對參數空間水平方向進行角度的量化及豎直方向距離的量化，從而建立參數空間的非均勻量化累加器數組//(戶")；將累加器數組/Z(A。置零，對步驟一中選取的與^j進行合并后形成的64x64的塊中值為l的點進行變換，找本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種星空圖像目標軌跡檢測方法，其特征在于包括下述步驟：?。ǎ幔π蛄袌D像中的連續Ｎ張圖像進行幀差累加，并采用自適應閾值ｔ對累加后的圖像進行０和１的二值化處理，Ｎ＝５；?。ǎ猓ⅲ保埃玻础粒保埃玻创笮〉膱D像Ｉ進行均勻劃分為３２× ３２的小塊，并對每個大小為３２×３２小塊Ｂ↓［ｉ，ｊ］中值為１的點數進行統計；?。槭切K在圖像中的橫坐標，１≤ｉ≤３２，ｊ是小塊在圖像中的縱坐標，１≤ｊ≤３２；　（ｃ）依據統計的值為１的點數，找出小塊Ｂ↓［ｉ，ｊ］及其八鄰域內（ Ｂ↓［ｉ－１，ｊ－１］，Ｂ↓［ｉ－１，ｊ］，Ｂ↓［ｉ－１，ｊ＋１］，Ｂ↓［ｉ，ｊ－１］，Ｂ↓［ｉ，ｊ＋１］，Ｂ↓［ｉ＋１，ｊ－１］，Ｂ↓［ｉ＋１，ｊ］，Ｂ↓［ｉ＋１，ｊ＋１］）的極大值塊，根據極大值與指定的閾值ｔ＿ｎｕｍ＿ｏｎｅｓ比較，初步判斷鄰域塊內是否存在目標軌跡，若大于等于閾值，則可能存在目標軌跡，若小于閾值，則不存在目標軌跡；ｔ＿ｎｕｍ＿ｏｎｅｓ＝２０；?。ǎ洌赡艽嬖谀繕塑壽E的小塊，對局部極大值塊，分別計算其八鄰域內位于四個直角處的三個塊，即Ｂ↓［ｉ－１，ｊ －１］＋Ｂ↓［ｉ－１，ｊ］＋Ｂ↓［ｉ，ｊ－１］，塊Ｂ↓［ｉ，ｊ－１］＋Ｂ↓［ｉ＋１，ｊ－１］＋Ｂ↓［ｉ＋１，ｊ］，塊Ｂ↓［ｉ－１，ｊ］＋Ｂ↓［ｉ－１，ｊ＋１］＋Ｂ↓［ｉ，ｊ＋１］和塊Ｂ↓［ｉ，ｊ＋１］＋Ｂ↓［ｉ＋１，ｊ］＋Ｂ↓［ｉ＋１，ｊ＋１］值為１的點數，找出其中點數最大的塊，并與Ｂ↓［ｉ，ｊ］進行合并，形成６４×６４的圖像塊；　（ｅ）設圖像塊上空間線段起點坐標為（ｘ↓［０］，ｙ↓［０］），終點坐標為（ｘ↓［１］，ｙ↓［１］），且ｘ０≠ｘ１，根據　ｋ＝（ｙ↓［１ ］－ｙ↓［０］）／（ｘ↓［１］－ｘ↓［０］）?。ǎ保ˇ龋剑幔颍悖簦幔睿ǎ耄。ǎ玻ˇ眩剑ǎ郏埃荩耄郏埃荩悖铮螃取。ǎ常D像塊上所有像素逐個組合連線并進行計算θ和ρ，根據計算結果分別對參數空間水平方 向進行角度的量化及豎直方向距離的量化，建立參數空間的非均勻量化累加器數組Ｈ（ρ，θ）；　（ｆ）將累加器數組Ｈ（ρ，θ）置零，對步驟（ｃ）中選取的與Ｂ↓［ｉ，ｊ］進行合并后形成的６４×６４的塊中值為１的點進行變換，找到這些點在參數空間對 應的θ和ρ值，并將相應的累積器數組Ｈ（ρ，θ）的位置加１，即Ｈ（ρ，θ）＝Ｈ（ρ，θ）＋１，直到所有的點均變換完畢；?。ǎ纾?/span>...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：張艷寧，姜磊，孫瑾秋，林增剛，
申請(專利權)人：西北工業大學，
類型：發明
國別省市：87[中國|西安]