强天光背景下基于超完备字典的自适应光学天体目标的检测方法

发布时间：2018-04-18 01:30

  本文选题：大气光学 + 自适应光学　； 参考：《光学学报》2017年01期

【摘要】：针对稀疏域对强天光背景下天体目标的探测问题,在充分利用天光背景和光斑信号组成成分的形态差异性的基础上,分别建立了天光背景和目标信号的超完备字典,以区分图像中的天光背景区域与光斑信号区域。该方法能够在抑制强天光背景的同时积累更多的信号能量,改善信噪比。仿真及实验结果表明,此处理方法能够较好地提取出光斑信号,且与减阈值算法相比,其处理后质心偏差、均方根值及峰谷值都较小。
[Abstract]:Aiming at the problem of detecting celestial objects in sparse domain under strong sky background, the supercomplete dictionary of sky background and target signal is established on the basis of making full use of the morphological difference of the components of sky background and spot signal.In order to distinguish the sky background region and the spot signal region in the image.This method can accumulate more signal energy and improve signal-to-noise ratio (SNR) while suppressing the strong sky background.The simulation and experimental results show that the proposed method can extract the spot signal well, and compared with the subtractive threshold algorithm, the centroid deviation, root mean square value and peak and valley value are smaller.
【作者单位】： 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61071164) 江苏省气象探测与信息处理重点实验室项目(KDXS1405) 江苏省高校基金重大项目(12KJA510001) 江苏省2016大学生实践创新计划(201610300254) 江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程资助项目
【分类号】：P11

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本文编号：1766210