改进型高效三角形相似法及其在深空图像配准中的应用

发布时间：2018-11-03 17:35

【摘要】：深空图像配准是深空图像应用的首要环节。针对目前基于三角形相似性的算法效率低下以及基于星点描述的算法难以应对复杂多变的深空成像环境等问题,提出了一种改进型高效三角形相似法并将其应用到深空图像配准中。首先统计分析了提取星点单像素强度和大小的直方图分布,并将星点划分为稳定星和普通星;然后,将稳定星和普通星分别同最近的两颗稳定星构建三角形;最后,通过引入相似度改进了三角形匹配中的权重矩阵,并提出了衡量三角形相似度的阈值自适应计算方法。实验结果表明,该方法在保证匹配精度的同时极大地提高了深空图像配准的效率,降低了系统资源占用率。
[Abstract]:Deep space image registration is the first step in deep space image application. The algorithm based on triangle similarity is inefficient and the algorithm based on star description is difficult to deal with the complex and changeable deep space imaging environment. An improved and efficient triangular similarity method is proposed and applied to deep space image registration. Firstly, the histogram distribution of the intensity and size of single pixel extracted star is statistically analyzed, and the star is divided into stable star and ordinary star, and then the stable star and ordinary star are divided into triangles with the two nearest stable stars, respectively. Finally, the weight matrix in triangle matching is improved by introducing similarity, and a threshold adaptive calculation method to measure triangle similarity is proposed. The experimental results show that this method can greatly improve the efficiency of deep space image registration and reduce the system resource occupancy while ensuring the matching accuracy.
【作者单位】： 浙江大学光电科学与工程学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2308476