一种恒星背景下的空间目标检测方法与流程

本发明涉及空间目标检测，具体涉及一种恒星背景下的空间目标检测方法。

背景技术：

1、当前，空间目标的数量正呈几何级增长态势，与在轨航天器发生碰撞的几率也在不断增加。数以万计的空间目标对在轨航天器的正常运行构成严重威胁，因此对空间目标进行监视与跟踪是十分必要的，而提取空间目标则是监视与跟踪的关键步骤。因此，目前亟需一种恒星背景下的暗弱空间目标检测方法，可以有效地提取空间目标。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种恒星背景下的空间目标检测方法，能够分离背景、恒星与目标，以实现目标的有效提取。

2、为实现上述发明目的，本发明的技术方案为：

3、一种恒星背景下的空间目标检测方法，步骤包括：

4、s1、卫星载荷对目标所在空间连续拍摄，获取星图；剔除星图中的背景噪声，并提取各帧星图中的局部灰度极大值点；提取局部灰度极大值点的子图，并建立与子图相同尺度的高斯核函数；分别计算高斯核函数与子图的相似度er、子图的能量聚集于中心的程度ec、子图的灰度相对于子图中心的变化趋势et；筛选出er、ec、et均满足对应设定阈值的局部灰度极大值点作为疑似目标。

5、s2、对相邻的两帧星图进行星图配准，剔除疑似目标中的恒星点。

6、进一步的，还包括s3：对s2得到的疑似目标逐帧进行轨迹关联，添加因与恒星点重合而被剔除的目标。

7、进一步的，s1中采用能量相似度衡量子图与高斯核函数的相似程度er，其表达式为：

8、

9、其中，er(x,y)为子图的能量相似度函数；f(x,y)为子图；ω(x,y)为权重函数；g(x,y)为高斯核函数；x为子图f(x,y)中点的横坐标，y为子图f(x,y)中点的纵坐标。

10、s1中采用能量集中度衡量子图的能量聚集于中心的程度ec，其表达式为：

11、

12、其中，ec(x,y)为子图的能量集中度函数；ssub为与局部极大值点(x0,y0)距离2σ的子区域，σ为子图f(x,y)的方差；fnorm(x,y)为f(x,y)的归一化函数。

13、s1中采用能量转移度衡量子图的灰度值的相对于子图中心的变化趋势et，其表达式为：

14、

15、其中，et(x,y)为子图的能量转移度函数，d(x,y)为点(x,y)对应的局部偏差判断值。

16、进一步的，s2的具体方式为：

17、将星图分为多个区域，在每个区域内选择亮度值最大的疑似目标作为待配准点；采用ransac算法计算相邻两帧星图的仿射变换矩阵，经仿射变换矩阵将后一帧星图的待配准点变换到前一帧星图上；标记相邻两帧星图上都出现待配准点的位置为恒星的位置，并将该位置的疑似目标剔除。

18、进一步的，s1中采用背景直方图众数估计方法剔除星图中的背景噪声，具体方式为：

19、将星图划分为多个局部区域，在每个局部区域内多次计算像素平均值mean、中值med和标准差λ，并将每次超出med±λ的像素值剔除，直至所有像素值都不超出med±λ，此时所有像素点组成星图的背景直方图。

20、根据背景直方图的标准差λ的变化幅度选择像素平均值mean或直方图众数估计值mode＝2.5×med-1.5×mean作为该局部区域的背景值，当变化幅度大于20％，星图不均匀程度高，背景值为直方图众数估计值mode，当变化幅度不大于20％，星图不均匀程度低，背景值为像素平均值mean。

21、对星图的背景值进行中值滤波，得到背景噪声；将背景噪声从星图中减去。

22、进一步的，s3的具体方式为：

23、s31、从第一帧星图开始，根据目标的速度范围估计某一疑似目标x1在第二帧星图上所在的区域，在该区域内搜索疑似目标；当搜索不到未匹配过或疑似匹配过的疑似目标，则结束疑似目标x1的轨迹关联流程。

24、s32、在第二帧星图上匹配到疑似目标x2后，计算第一帧、第二帧星图上疑似目标的间距作为运动步长，以运动步长为第二帧、第三帧星图上疑似目标的间距，预测疑似目标在第三帧星图上的位置。

25、s33、以疑似目标在第三帧星图上的预测位置为中心，以预设值k为半径在第三帧星图上划出圆形区域搜索疑似目标；当搜索不到未匹配过或疑似匹配过的疑似目标，返回s31继续执行，直至第二帧星图中所有疑似目标均被匹配过时结束轨迹关联流程。

26、s34、在后续帧星图中，根据帧间疑似目标的间距更新运动步长，预测下一帧星图中疑似目标的位置；以疑似目标在上一帧星图上的预测位置为中心，以预设值k为半径在下一帧星图上划出圆形区域搜索未匹配过或疑似匹配过的疑似目标；当搜索到疑似目标，则返回s34开头继续执行；当搜索不到疑似目标，且未前两帧都搜索不到疑似目标时，在下一帧星图上补充候选点，并返回s34开头继续执行；当搜索不到疑似目标，且前两帧都搜索不到疑似目标，则结束轨迹关联流程。

27、进一步的，对s1得到的疑似目标中的拖尾目标进行质心定位，再执行s2，质心定位的具体方式为：以拖尾目标的质心为中心构建其点扩散函数，取点扩散函数的对数以计算各项系数，根据各项系数求解质心坐标。

28、有益效果：

29、1、本发明提出一种恒星背景下的空间目标检测方法，对星图进行背景剔除后，提取星图上的局部灰度极大值点，并以目标的子图和高斯核函数进行筛选，经星图配准后从星图中提取目标。在筛选前，本发明将星图中的背景噪声剔除，实现背景与目标的有效分离。本发明设置高斯核函数与子图的相似度er、子图的能量聚集于中心的程度ec、子图的灰度相对于子图中心的变化趋势et三个指标，在局部灰度极大值点中筛选出疑似目标，筛选的针对性强，误判和漏检的概率低。本发明采用星图配准方法去掉疑似目标中包含的恒星，完成目标与恒星的分离。

30、2、为进一步提高提取精度，防止漏检，本发明还对与恒星分离后的目标进行了轨迹关联，根据运动特性补充因与恒星重合而被剔除的目标。

31、3、本发明根据星图大视场的特点，将其划分为多个区域分别配准，进一步提高了检测精度和速度。

32、4、本发明采用背景直方图众数估计方法剔除星图中的背景噪声，通过观察星图的背景直方图的标准差变化幅度计算背景值，适用于背景不均匀程度不同的星图；在计算背景值时，本发明根据星图大视场的特点，将其划分为多个区域分别计算，进一步提高了检测精度和速度。

33、5、本发明以目标的运动特性为参考，采用运动步长将各帧星图中的同一目标进行轨迹关联，可避免运动速度和方向差异带来的匹配错误，获取准确的运动轨迹，修正目标的运动特性；同时补充了被剔除的疑似目标，这些疑似目标与恒星的位置重合，在星图配准时被误除。

34、6、因相机的运动和杂散光影响，部分疑似目标会出现拖尾现象，在执行星图配准前，本发明会采用对点扩散函数求导的方式对疑似目标进行质心定位，以提高后续的配准精度，实现恒星的有效剔除。