基于区域滤波的模糊星图复原方法

发布时间：2024-12-07 00:31

　　 当星敏感器在动态条件下工作时,在成像的过程中星点会因能量的分散而出现运动模糊现象,导致图像的信噪比降低,星点的模糊区域很难被提取,从而降低了星点质心的定位精度,严重影响星敏感器的姿态测量精度。为此,文中提出了一种基于区域滤波的模糊星图复原方法,在有效提高图像信噪比的同时可提高星点质心的定位精度。首先,根据星敏感器的工作特性,建立了不同工作条件下星点质心的运动模型。然后,根据运动模型确定星点质心的运动轨迹,进而提取星点的模糊区域,再利用图像处理算法对模糊区域内外的图像分别进行预处理。最后,利用图像复原算法对模糊星图进行复原。实验结果表明:在2(°)/s的动态条件下,区域滤波算法能够有效提高模糊星图的信噪比,并且复原图像中星点质心的定位误差不超过0. 1 pixel,可以满足星敏感器对高质心定位精度的要求。

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【部分图文】：

图1星敏感器的姿态测量模型Fig．1Attitudemeasurementmodelofstarsensor

图2星点的模糊区域Fig．2Blurredregionofstar

为Lxy=fΔt(wy)2+(wx)槡2的线段lxy，模糊星图的退化函数为:hxy(x，y)=1/Lxyp(x，y)∈lxy{0otherwise．(14)3区域滤波当星敏感器在动态条件下工作，曝光时间内星点在传感器感光区内移动时，星点因能量的分散而出现运动模糊现象，导致图像的信....

图3图像的退化/复原模型Fig．3Degradationandrestorationmodelofimage

值都为1，大小为3×3的方形模板。4模糊星图复原模糊星图复原的关键问题在于建立图像的退化/复原模型［22-24］，Gonzalez［21］提出将图像的退化过程建模为一个退化函数H和一个加性噪声项η(x，y)，对一幅输入图像f(x，y)进行处理，产生一幅退化后的图像g(x，y)。给....

图5去噪算法的处理时间Fig．5Processingtimeofeachmethod

图5去噪算法的处理时间Fig．5Processingtimeofeachmethod算法相比其处理时间相对较长，而区域滤波算法只对星点模糊区域内的图像进行滤波，因此与全局滤波的开操作相比，其处理时间明显更短。5．2模糊星图复原实验在图4(d)中加入方差为30的随机分布的高斯白噪声....

本文编号：4014501