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困防科学技术大学研究生院学位论文 a b s t r a c t a s t r o n o m i c a lc c d ( c h a r g e - c o u p l e dd e v i c e ) i m a g ei sa f f e c t e db yk i n d so fn o i s e s ，i ti s n e c e s s a r yt or e s e a r c hh o w t or e d u c en o i s e se f f e c t i v e l ya n dt or e a l i z et h ed e t e c t i o nf o rf i x e ds t a r s a n dm o v i n gs p a c et a r g e t s d u et ot h em a s s i v ed a t aq u a n t i t y ，t h er e a l - t i m er e a l i z a t i o no f a l g o r i t h m si sa l s ot h ep r o b l e mt ob es o l v e d i nt h i sp a p e r ，t h ep r i n c i p l eo fa na s t r o n o m i c a lc c di m a g ep r o c e s s i n gs y s t e mb a s e do n d s pa n di t sk e yt e c h n i q u ei ns o f t w a r ea n dh a r d w a r ea r es y s t e m a t i c a l l yi n t r o d u c e d t h i ss y s t e m c a l lw o r ki nt w om o d e s ：f i x e ds t a rd e t e c t i o nm o d ea n dm o v i n gs p p c et a r g e tt r a c k i n gm o d e 。 f o rf i x e ds t a rd e t e c t i o nm o d e ，f o u rb a c k g r o u n de s t i m a t i o na l g o r i t h m sa r ea n a l y z e da n d c o m p a r e d ，as i m p l i f i e da n de f f e c t i v eb a c k g r o u n de s t i m a t i o na l g o r i t h m ( t w op o i n tb a c k g r o u n d e s t i m a t i o n ) i sp r o p o s e d o b j e c te x t r a c t i o ni sr e a l i z e dt h r o u g hc o n n e c t i v ea r e a sd i s t i n g u i s h i n g ， t h i sp a p e ra l s op r o p o s e sam e t h o df o re x a c tb a c k g r o u n de s t i m a t i , mt oi m p r o v et h ep r e c i s i o no f c e n t e r i n ga n dm a g n i t u d ed e t e r m i n a t i o n f o rt h em o v i n gt a r g e tt r a c k i n gm o d e ，t h i sp a p e rp r o p o s e saf u s i o nt a r g e td e t e c t i o n a l g o r i t h mt or e a l i z et h ed e t e c t i o nf o rw e a ko b j e c t c o n s i d e r i r gt h ec h a r a c t e ro fs a t e l l i t e s m o v i n gi nt h ee y e s h o to ft e l e s c o p e ，ar e a lt i m et a r g e tt r a c k i n gm e t h o di sp r e s e n t e d t or e a l i z e t h er e a l t i m es y s t e m 。a l li p cp l u ss i g n a lp r o c e s s i n gb o a r ds t r u c t ，l i ea r eu s e d ，a n df p g a + d s p s t r u c t u r ei sa d o p t e di ne x t e n d e ds i g n a lp r o c e s s i n gb o a r d f u r t h e rm o r ear e a s o n a b l ec o o p e r a t i o n o f t h ew h o l es y s t e ma l s om a k e st h es y s t e mr e s o u r c ef u l l yu t i l i z e d 。 k e ) a v o r d s ：d s p c c da s t r o n o m i c a li m a g e sp r o c e s s i n g b a e k g r o u n de s t i m a t i o n t a r g e td e t e c t i o n m o v i n gt a r g e tt r a c k i n g 第n 贾 阑防科学技术大学研究生院学位论文 豳基录 图1 1 天文定位应用系统状态转换豳2 图2 1 蘑像邋纯窝滚复垂冬一般滚程8 图2 - 2 基于三种背景估计方 去的恒璧检测结果对比，1 0 鹫2 ，3 精确瑟爨 鑫诗塞墨示激圈。，1 2 图2 - 4 三帧运动目标检测示意图1 6 图2 - 5 曩标梭溅蹑黪状态转换匿2 0 图3 - 1t m s 3 2 0 c 6 0 0 0 系列d s p 内部结构2 1 图3 2t m s 3 2 0 c 6 7 0 1 存储嚣映射2 2 图3 3t m s 3 2 0 c 6 7 0 l e m i f 接口信号2 2 图3 - 4 系统的结构框图2 3 图3 。5 信号处理板结构框图2 4 图3 - 6 信号处理板实物图2 5 萄4 1d s p 软侔总毒拳流程圈，2 6 图4 。2c c s 开发界面一2 7 图4 。3c 6 0 0 0 代码开发流程鬻2 s 图4 - 4 恒星目标检测定位流程图3 0 蚕乱5 - 随星瓣耩捡溅定往结莱3 舀 图4 - 6 在s d r a m 中开辟缓存示意图3 l 图4 + 7 空阕运动嚣张检测跟踪浚程黧3 2 图4 - 8 系统工作时序3 3 窝4 - 9 强信嗓毙运动羹捉检测结果。3 4 图4 ，1 0 弱信噪比运幼目标检测结果3 5 图4 ，ll 闪烁运动鹭标检测绻果( 1 ) 。3 5 图4 。1 2 闪烁运动目标检测结果( 2 ) 3 6 圈4 。1 3 闪烁运动目标检测续果( 3 ) 3 6 图4 。1 4 闪烁运动目标检测结果( 4 ) 3 7 图4 + 1 5 多个运动b 标检测结果3 7 第l i i 疆 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表和撰写过的研究成果，也不包含为获得国防科学技术大学或其它 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文题目：基士堕! 塑! 业丞塞圈像缝堡拉盔堡窒 学位论文作者签名：盏筮1 鱼日期：；切叩年1 1 月f n 学位论文版权使用授权书 本人完全了解国防科学技术大学有关保留、使用学位论文的规定。本人授权 国防科学技术大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 文档，允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据 库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密学位论文在解密后适用本授权书。) 学位论文题目：基士q 塑盟鳗! 丞塞图像处理越苤盈窒 学位论文作者签名：互蝗目日期：知午年1 1 月肟日 作者指导教师签名：隧! 宝日期：如。千年月f r 日 嚣貉秘学技拳大学骚究擞院学位论文 第一章绪论 1 1课题背燎 自第一敝人造卫星发射以来，人们就意识到地球外层空阍的堂露价值。空阉独特的、 不嗣予遗嚣豹藏略邃位使缮穗界各国稳不惜代价来争夺羚层空阕豹控翩投。 强大的空间监视能力是航天大国的羹鼹标志。目前，只有美圜、俄罗斯有较为完备 鲍空间目标监搬系统。这两阑鲍空间监视系统在经过4 0 余年的发展愿，均已相当完善， 秘籍已其备对掰有直径大予3 0 霪笨豹空闽磊标静跟踪蔻视、瓣孰编秘和对大部分窝标鹃 议别能力。美圆在完成地基空间目标监视系统的设备熙新后，正积极开展天基空间目标 黢援设备的试验，以期在2 0 1 0 年前，实现对所有直径大予l o 厘米的空闯目标的测孰编 鞠，并镬轨道颓报水平达到外推1 2 小时、空闫谴置误差小于i 0 0 洙静新高度。 我国的空间监视工作谁处于起步阶段，暂时还没肖强大的空间目标监视系统，对空 闻曩标的实时监毒霓和识别熊力较低，不能满是我国国家安全的需求。 空间露标的监视技术手段主要有光学、雷达静无线电侦灏。光学溯量系统艇有溺量 精度高、不受电磁干扰等优点，先进的商性能光电器件( 如c c d ) 的使用以及图像、数 撵处理技术的发展，也进一步增强了光学测量系统的擦测能力。 课题来源予国家重大专项天文定位应用系绕。该系统主受用于星空背景下运动 空阳j 目标的检测、跟踪和实时天文定位，进而实现空间目标的精密轨道测量。 天文定位疲惩系统熬主体蹩安装予瓣一平台上的大，l 、嚣个天文壤远镜，其中小望远镜 的视场较大，粥于空间目标的初期捕获，大望远镜的褫场较小，用予空间譬标的精确跟踪。 大小两个望远镜与其分别对应的一套后端数据采集和处理设备称为主系统和分系统，本课 题受责分系绕中d s p 软传黢设诗与实瑷。 1 2灭文定位应用系统简介 为了进一步明确本文工作的重点，遮罩介绍一下系统的工作流程。系统的状态转换 关系如图卜t 掰示。 第1 页 鬻耱辩学技术大学研究生院学位谂文 分系统 准冬 萋薯凳篓i 主蒜统 奎篡冀r 一纛髫 系统敬态8 8 竺竺奎卜| 罢囊涩卜一l 等德技态 伺服状态卜一系统状态，： 伺服状态 定能状态 黧习竺竺 脱靶量 一 j 口r 蹿状态 系统状态；l 圈1 - 1 天文定位应用系统状态转换图 一f 瑟对楚辫系统各个状态魏解释： 等待状态：望远镜指向某一观测区域，处于静止状态，主系统和分系统不停采 集图像，进行目标识别。 定像状态：努系绕遽牙实时天文定整。 伺服状态：主系统根据主系统处理的目标实时信息，控制耀远镜的运转。 跟踪状态：观测目标已成功地s i 导到视场中心区域，主系统成功地跟踪观测目 拣。 f 面介绍一下系统的工作过程： 主系统处于等待状态时，分系统也处于等待状态，主系统和分系统同时采集c c d 的 鬻豫，对于分系统霹激双溯列懿嚣据，分系绞进行嚣糕谈嗣；翔鞭密褒在褫臻中瓣嚣蠢 怒甭是所要观测的目标，如果是，则向主系统提供圈标的( f ，爿，瞳) ，f = 1 ，竹，其中f 。 为目标的观测时间，( 4 ， ) 为目标的位箴，同时主系统进入伺服状态，通知分系统也进 入参霉受竣惫。警主系统或功熬疼嚣辐锬定在疆场孛。戳惹，圭系统送入跟踪状态，逶鳃 分系统进入定位状态。对于分系统观测不到的目标，主系统根据目标识别的结果，判断 出现在视场中的目标是否是所要观测的目标，控制塑远镜的运转，进入伺服状态，通知 分系统进入甓辍浚态，奁主系统鬏据处溪豹霾蠡绩爨，残功控裁蘩逯辘羰黥鏊橡之螽， 进入跟踪状态，通知分系统进入定位状态。在主系统处于跟踪状态时，主系统向分系统 第2 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 提供( ，。，a x i , a y ，) ，f - 1 ，n ，其中t 为目标的观测时间，( 缸，缈，) 为目标脱靶量，此时 分系统根据目标的脱靶量，对目标进行丌窗观测并进行实时天文定位。天文定位的具 体方法是提取运动空间目标周围的恒星目标的精确位置，并与星表比较，得到运动目标 的准确位置。 从系统的工作流程可以看出分系统的主要任务是定位状态下的恒星目标检测定位以 及等待状态下的运动空间目标检测跟踪，两种目标检测算法的研究及其i ) s p 软件实现是 本文工作的重点。 1 3c c d 在天文图像获取中的应用 二十世纪八十年代，摄影技术出现了一个革命性的突破“1 ，这就是c c d 的普及应用。 近年流行的数码照相机及摄像机，都是应用c c d 产品的例子。今天，c c d 已是与人们日 常生活息息相关的科技产品。对于天文观测，c c d 的应用亦有深远影响。 c c d 通常分为3 个等级：商业级、工程级和科学级。3 个级别的要求一级比一级高。 可以从量子效率、响应度、噪声等效功率、探测度、动态范围和电荷转移效率等几个方 面衡量c c d 的性能。科学级c c d 以其高光子转换效率、宽频谱响应、良好线性度和宽动 态范围的特点被广泛用于天文观测，已成为天文望远镜必不可少的后端设备。 相对于传统的胶片，c c d 有许多优势。传统的胶片已经比人眼的感光度高很多，c c d 又比胶片敏感至少十倍。即使是很暗的星体，c c d 仍然可以在比较短的曝光时间内捕捉 其影像。除了极高的敏感度之外，c c d 的线性反应对于做科学观测亦是一大优点。无论 人眼或胶片，对光的反应都比较复杂，不易转化成精确数据。相比之下，c c d 的信号正 比于受光强度，对于光度测量是非常方便的。 信号的数字化大大简化了c c d 的使用。与传统胶片拍照进行对比，就很容易看到这 点。以前拍照之后，要等到胶片冲洗结束才能看到结果，拍得好不好、曝光时间是否足 够、取景位置是否适当等，都不能立刻知道。用c c d 配合电脑，照片差不多即时显示， 拍摄者可以立即做出修正。 同时c c d 也存在一些缺点。首先是晶片和象素的大小问题。若象素太大，影像会显 得粗糙。但若象素太小，晶片的感光面积亦会相对地小，照片的视野也变小了。天文用 的c c d 一般象素大小为七至二十微米左右，晶片上共有几十万至几百万象素不等，所以 一般而言，感光面积都比胶片小。当然，随着技术的进步，这一问题会得到解决。 c c d 的另一个缺点是噪音问题。感光晶片对光敏感，对噪音也敏感。若摄影对象本 第3 页 国耱辩学技本火学骚究蕊陵学位论文 身光度微弱，则信噪比有可能太低。这也最普通数码相机不适合用于天文摄影的原因。 这然噪音来源谢很多种，最主要是热噪音，即指由于晶片的热力引发的电子。遮魑就算 浚裔党照瓣螽片瞧会密凌煞泡予称为涪魄漉) ，爱会蔽误谈为是兔魄子，残麓骰信号。 由于黑暗噪音怒不规则出现的，而且其强度跟随温度变化很大，要究全消除它们并不容 易。 天文舔鹣c c d 胡两耱方法寨降低靖电流。蓄先楚辫溢，鑫片淤浚越低，嚣精噪音莛 低。其次是在拍摄照片之前，可先拍一张曝光时间相同但关上快门的黑暗照片( 本底) ， 然厩把二者相减，便可再降低噪声。 雯癸使弱c c d 逶常要骰平场。这是邋为感光晶冀上鹣象素对走豹感应程菠各裔不嗣， 同一强度的光对两个不同氦索可引发不问数目的光电予。所以，如果不对此进行修正， 照片一e 的光度使不均匀。修惩的方法，怒先找一个光波均匀的背景掖下照片( 例如日落 惹键束全黑、来觅蜀有星星瀚天空) ，遮就是平场强豫。减去黑港嗓音螽，平场强豫便 纪渌下各象素的感光比例。煅后只要把减本底的照片除以平场图像，便可修正苏素感光 度不平均的问题。 上面所述的两种噪声满予系统噪声，是囊望远镜本身决定豹。同时还要考懑外部因 索的影响，主黉包括大气辐射、人造光源以及太空背景的变化等。这些因素有可能使目 标雉予从背景中分离出来，勰决盼办法楚对背景进行抑制。 1 4本文的主要内容和章节安排 本文围绕c c d 天文图像处理系统的软硬馋设计秘实现截了详缨盼阐述，全文共分5 肇。 第一章为绪论，描述了本课题的背景和意义，介绍了天文定位鬃统的工作流糨和c c d 在天文匿像获取中翡应爱。 第二章针对分系统奁两种工作状态下的任务，耋点分析了定位状态下恒璧弱标检测 定位算法和等待状态下运动目标检测跟踪的算法，为系统的软硬件设计提供理论依据。 第三章对系统的硬 牛实蕊进行了摇述，蓄先是食缨了d s p 芯片的硬 牛缝秘。然压给 池了系统的总体结构，最鬣详细分析了信号处理板的设计与实现。 第四章重点论述了系统的软件解决方案，包括c c s ( c o d ec o m p o s e rs t u d i o ) 集成 开发繇缓和d s p 软 孛开发溅程簿奔，一匿爨嚣标捡测定绽算法实现，运动嚣标检测跟踪算 法实现以及工羟机上软件和信号处理板上软件协调工作的时序，最后给出了实黢结果。 第4 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 第五章作为结束章节，总结了本文的工作，提出了需要进一步解决的问题，对未来 的工作进行了展望。 第5 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 第二章天文图像处理技术研究 2 1c c d 图像处理基本理论 天文c c d 图像就是天体的光亮度分布在光电测量仪器上的记录。一般物体能量场可 以表征为空间、时间以及特定参量的函数，如式( 2 1 ) 所示 e = e ( ，f ，五) ( 2 1 ) 其中f 表示空间点的位置，f 表示时间，丑为特定的参量。比如上式可以表征在波长 为五的谱段，太阳光在f 时刻，处的强度。观测设备记录这种能量分布，可以表示为： 厂= 烈e ( ) 】 ( 2 2 ) 其中烈】表示物体能量到观测设备记录的映射。一般情况下可以简单的认为，是二 元函数f ( x ，y ) 。由于观测噪声等随机因素的影响，获得的图像实际上是一个二维随机过 程( 考虑时间的变化则是三维的随机过程) ，通常称为随机场。 为了方便计算机处理，需要将模拟图像f ( x ，y ) 的坐标和幅度离散化：取样和量化。 c c d 摄像机利用其空间分布的象元和自扫描功能完成对图像的采样。如果c c d 摄像机的 象素为m n ，那么整幅图的大小就是m n 个象素。经过采样后，图像已经在时间上、 空问上离散化为象素。但是象素的灰度仍然为连续的，把这些连续量表示的象素值离散 化为整数的过程就是量化。图像量化常常利用a d 转换器实现。一幅数字化的图像，其 数据量为： m ( 每行象素数) n ( 每列象素数)b ( 灰度量化的比特数) ( b i t ) 一幅数字化图像在数学上等效为一个矩阵。图像处理的很多方法就是建立在这个基 础上的。 图像处理的方法很多，有很多的分类方法，比如按照处理方式可以分为线性化和非 线性化方法；按照处理目的可以分为图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩以及图 像理解等等；按照处理图像的帧数可以分为单帧图像处理和图像序列处理方法。 2 1 1 图像增强 获取的图像往往与真实的图像有某种程度的差别。造成这种差别可能是因为信号变 弱、噪声干扰，或者由于系统本身固有的缺陷。运用图像增强技术可以减少甚至消除这 种差别。比如通过平滑滤波可以减少噪声的影响，微分运算可以突出图像变化的细节等 第6 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 等。下面着重介绍一下本文应用的平滑滤波增强。 平滑既可以在时域进行，也可在频域进行，其中时域上的平滑方法主要是局部平均 法和中值滤波法，频域滤波的运算量较大，为了达到实时处理的目的，本系统采用了局 部平均法。 局部平均法是一种空间域的处理方法。图像可以认为由许多灰度恒定的小块组成， 相邻的象素之间有很高的相关性，而噪声是统计独立的。因此可以使用与某个象素相邻 的各个象素的灰度平均值来代替该象素原来的灰度值，实现图像的平滑。给定图像中某 一点的灰度f ( x ，_ y ) ，取其邻域s ，设其中包含m 个象素，于是平滑后的象素灰度为： ，( x ，y ) = w 。f ( x ，y ) ( 1 ，) e s ( 2 3 ) 其中，w i j 是加权因子，其中w o = 1 。特别的，如果。f = 1 m 时，称为非加权的 ( t ，j ) e s 邻域平均法，这也是最简单的平滑方法，算法的速度比较快。但是，它在降低噪声的同时 也使得图像变得模糊，边缘和细节的损失较大，而且邻域选择越大，模糊就越厉害。为了 克服非加权的邻域平均法的这个弊端，提出了几类改进的方法，加权是其中的一类，还有 一类是带门限的局部平均法。 所谓的带门限的局部平均，就是适当的确定一个门限t ，当某个象素灰度与邻域的平 均值之差的绝对值超过这个门限时，令灰度等于邻域的平均值，否则仍然为原灰度，即： f m ：帆萎。，( d ，肛力一。萎l 列 ( 2 。) l f ( x ，y ) e l s e 这样可以消除较大的噪声而对信号的影响不大。门限可以根据图像的总体特性或者局 部特性确定，比如选取图像灰度均方差的几倍，或者灰度级的几分之一等等。 2 1 2 图像恢复 通俗的说，图像增强是为了看得更清楚，而图像恢复是为了使图像看起来更像真实的。 图像在形成、传输、记录过程中都会有一定程度的退化，典型的表现有图像模糊、失真等。 引起退化的原因有很多，性质也不完全相同，因此图像恢复还没有统一的方法，只能够根 据实际情况采用相应的退化模型和估计准则。 第7 页 嚣醛辩擎技本夫学疆突生蒎学整论文 图像退化和恢复的一般流程如图2 1 所示。可以把网像恢复看成使用已知的退化图像 g ( x ，y ) 、有关的点扩展函数h ( x ，y ) 的先验知识以及噪声n ( x ，力的特点，根据一定的准则 设键+ 滤渡器p ( x ，力，遽蔼褥到潦始鋈豫豹最饶 砉诗豹j 蕊程。 图2 1 图像退化和恢复的一般流程 2 1 。3 图像分割 在图像增强和图像恢复技术中，期攥输出是输入阐像的改善，即是根据需癸在输入图 像的基础上加强某一部分信息，使其更接近原始图像。图像处理的另外一个分支是图像描 述鞠图像分毒露。圈像分割是奔子图像预楚璨和图像分褫之闻躲一个除段，它把蹦像分成若 干个区域，每块区域中的蒙索具有某种相似性，比如把巍度相近的栩邻元素归予个区域， 不同区域的平均亮度有较大的区别。这样，一个区域可能是一个物体，也可能是这物体的 髑灏。经过分剿爱的蚕像，可敬为后续夔瘸像分橱提供重要戆霹栋形状和尺寸信感。 图像分割的基本原则嫩使区域内所考虑的特征或者属性是相同的或相似的，并且这些 特征或属性在不同的区域中存在差异。图像分割问题可以看作是问题。 强缘分割豹方法缀多，蠢基于象豢戆分割、基予送域夔分害等。其中阙德纯分割是 区域分割中最简单、最快速的一种，也燕本文采用的分割方法。荻度图像f ( x ，y ) 经过闽 值化分割后得到g ( x ，y ) ，即： 出；话嚣裟； g s ， 其中t 为阚蠖。可跌逶过誊接法、统计划决法等确定闽禳。阚值可驻是全局懿、局部的或 者动态的。一稻图像可以采用直接阈值，魄可以采用闻接阂值，还可以采瘸多闺德的形式， 这取决于具体的图像。 第8 页 国臃秘学技零 丈学硬突垒院学整论文 2 2 恒星目标检测和定位 2 + 2 。l 咒弹鸷疑蘩谤方法鹱：较 多项式拟合法 该方法采取按列处理的方式，每个点的背景值可用一个n 阶多项式来拟合； f l u x ( i = a + b i + c i 2 【+ 藏3 羹】( 2 。8 式中，i 是当前列中的某一浆索的标号，a 、b 、c 、d 是待定系数，通过最小均方准则求 出。如果除去鸷景之后的馥大予3 0 ( 盯怒剩余值的标准差) ，则认为该象素可熊是曩标， 谯迸一步多矮武撅合的时谈不予考虑。糊为天空背豢在捌与到之闷的变仡是非常小的， 当前列的系数可以作为下一列的初始条件，这种方法适用于梯度变化适中的图像。 大尺度中馕滤波法 该方法实繇上羲是对鞭始蓬像逶牙巾僮滤波，强不过这个滤波豹窑盈透露敬褥跷较 大，例如1 5 1 5 。 两点背景估计法1 2 3 】 上嚣鼹秘方法麴运算璧较大，不荔予实辩实瑗，零文撮据鬟窆强像戆特点，提出了一 种掰点背景信计法。该方法公式如下： 脚，= 憾h 麓 僻- ， 其中a v e = ( i ( x + ，y ) + i ( x 一七，y ) ) 2 ，a = i ( x ，y ) 一a 3 ：e ，占，k 是常数，分别根据曝光时问 和目标大小进行选择。 鏊2 - 2 n 零豹是运矮上嚣三释营豢 鑫诗方法瑟曝必涎阗为3 0 0 m s ，大小是5 1 2 ( 5 1 2 的图像进行处理的结果。这飘，拟合多项式的阶数选为5 ；中值滤波的窗口大小为1 5 x 1 5 ： 两点背景估计法中选择k 一1 0 ，e = 1 0 。通过对比可以器出，两点背摄估计法同其它两种 方法一撵，缀好豹去除了鞭栎，褥舅了澈景。 第9 页 国防科学技术人学研究生院学位论文 a 原始图像 b 平滑滤波结果 c 多项式拟合法背景估计。结果 d 目标检测结果 0 人尺度中值滤波法背景估计结果 f 目标检测结果 h 目标榆测结果 g 两点背最估计结果 阁2 2 基于三种背景估计方法的恒星检测结果对比 嚣耱擎 学技零太学磅究生貌学霞论文 2 2 2 目标提取 目标提取就是在对图像避荦亍背景估计和对消的基础上，采用阕馕他分割的方法提取出 蹇浚壤丈于菜- - i 隈垂冬瑟蠢蒎域，并蔽攒一定戆准惑去狳虚穆戆嚣舔。 舀标提取的方法有多种，常用的有两种：一种是遂到扫描法“，一种是逐点犹较法。3 。 逐列扫描法 该算法对图像数掘进彳亍按列扫搐，撼渡去背景的圈像与一个门隈3 疗( 口是鹜景湾去 后剃余图像的标准差) 沈较，记录下数饭大予门限的数据段的起点、终点以及当前的到 数。在一幅图像扫描结束之厢，就得到一条条线段的信息，然后通过寻找连通域的方法 就可以判定哪些线段属于冠一妨传，得到菇个目标的夕 切矩形。 逐点比较法“1 该算法包括两步，第一步是逐点扫描图像，找到本地亮度最大饭，第二步怒目标判 定。 在扫描过稷中，把班当前象素为中心的一个3 3 的窗口内的掰肖象素的均德作为该 象索的值并与门限1 5 6 + b ( b 是背景估计) 比较，当找到一个超过门限的点就将该点 佟为本缝最大壤，接下来从该点出发，良天空鸷景爻参照寻找x 方两和y 方国的边赛。 然精分别计算x 、y 方淘的f w h m 。、f w h m ，( f u l lw a v ea th a l fm a x i m u m ) ，并用一 个在x 、y 方向的大小分别定为4 f w h m 。、4 f w h m 。的窗口椹出可能的目标区。在 ， 蜜霜孛瘸定壤则来粼叛嚣栝是否被接受。 云南天文台的l m 的r c c 天文望远镜系统中对该方法进行了定的改进，主要是简化 了门限选择和矩形窗的确定方法。 这秘方法豹袋轰是怼爨裹较遥懿篷摭不戆区分，铡魏在f a s t t 系统中，当嚣颓星鳇 躐离小于1 3 f w h m 或5 9 角秒的时候是不能区分的。 本文首先采用两点背景估计法进行鬻景估计，然厢应用逐列扫描法，采用瓶形窗来 壤蠢每令基拣，矮磊去涂蘩椽象素数翟小予菜一门隈豹嚣爨，这令 l 羧熬大小霹渡稷撂 需露进行调节。实验证明窗口的形状对目标中心的提取影响很小，定心精度主瑟取决于 窗口的大小，因此窗口在x 、y 方向上都髓有一定的余擐。 2 2 。3 星象定，和亮度谤冀 背景精确估计 盎于在鸷豢傣计静过程中采用了髑化翳方法，锼褥背景的局部特性被忽咯了，这对 于寻找目标的大概位置是可以接受的，缎对于星象中心的提取和亮度的计算送需要进一 第1 l 页 嚣貔科学技零大学臻究生院学霞论文 步精确估计每一个目标附近的背景。采取的办法是将包含目标的窗口在x 、y 方向分别扩 大为搜索窗口的n 倍，然后将新窗口的最外两层的象豢作为背景点，并将它们的均值6 作 为该运爨对应鹜影静耪确镳谤。整2 3 淹n = 2 雾誊穰臻鬻蒙话诗熬示意强。 新窗口 一 一 一 一i 强2 3 精确鼗最 砉诗塞罄示意嚣 二维修正矩定心法 数字星蒙的定心方法分为二维和一维两种：二维定心是直接从二维图像的统计特性 国发，经过一定豹娃理，逐褥求窭墓象鹃中心；一维定心是羁爰遮缘分毒酶方法将二缳 糖像转换到一维进行分析。无论是在维还是在二维，高斯拟合法和修正矩方法都是两 萃申精度较高的怒心方法。但是商斯拟合的运算量太大，不易于实时处理，对于嶷星的测 趱，两释算法豹精度差懿不大，两辩予港星，修正斑法更其谯势，西藏选霸二维修正矩 方法。该算法的基本公式怒： = 躺 胪疑筹 ( 2 8 ) 舯 畿拦砖纠山一地l ( x 朋, y 譬 遮圣b 。为暂豢馈计，取t = 幻，其审盛= 1 l 。t 。 星等计算 星体相对艇等的计算珂以根据一个和多个标准星体来确定，并可以在此基础上建立 一个星等系统。在精确鹜簸传诗帮阙毽德鹣基稿主，将蜜1 5 1 自豹掰囊裁余兹巍璇篷累热， 即 第1 2 页 霜夔科学鼓零大学骚究生菠学位论文 ，= i ( x ，y ) ( 2 9 ) 然屠利用下巅盼公式 k = 。一2 5 1 9 ( - ) p ( 2 ，1 0 ) 采计算该星体戆藿等。式审表示垂等，匕。是个常数，f 。楚警薷c c d 图豫豹曝光嚣 间( 单位是秒) 。 。的值隧蟹观测环境鄹观测时间蛉不同两不爨，大概的变化范围是2 0 2 0 。5 。1 ， 强诧褥不妥。的精确僮，遮氇导致了公筑2 。1 0 嚣诗簿结栗是一个远钕蓬，壤者说是一 个相对值。 2 。3 运动空阕曩标梭测与蹑凉 2 3 1 运动目标检测跟踪熬本原理 差分法 c c d 是光积分器件。也就是说，它以固定大小的面积在固定的时问间隔内对投射在 它感光面上的光强进行积分，输出的结隳就是图像的灰度值。由予c c d 的积分时间和积 分瑟获莛糖对霆定瓣，簿苏它戆赣密获痰篷裁只与它瓣感光瑟主斡先强分r 蠢蠢关。对于 莱一个象素的灰度值输出w 以表示为： ，= 篡篇g y ) d x d y f 2 1 1 ) 式中f ( i ，j ) 为魏索输出值，也就是灰度假，g ( x ，y ) 是连续图像的光强分布。由以上分析 霹滥看出，象索静簸出嫠怒象素感光嚣上磐豁分光强练台俦瑁豹终莱；这就楚方形孑l 径 采样定理，采样结果是一个以灰度值为数值的离散炬阵。 在时间轴。t ，c c d 图像足以曝光时间为间隔的二维序列图像。常用的运动目标检测 繁法主要存蘩予穗邻羧差豹算法8 3 与綦予骛景图像与囊兹鲮差戆黪法“。应用这嚣秘方 法的基础是在相邻凡帧内凝空背景的平移是相当微小的，对干相邻帧差的算法，如果有 运动目标，就会体现在相邻两幅图像的麓分结果中，令d ( x ，v ) 表示差分图像，则： d ( x ，奶= s ( x ，y ，磅一s ( x ，y ，靠一| )2 1 2 ) 第1 3 页 鞠璐秘学技术大学骚梵嫩院学餐论文 式巾，s ( x ，y ，h ) 和s ( x ，y ，l t 1 ) 分别表示第n 帧和第n - 1 帧的；司像。 由于随枧噪声的影响，差分图像a ( x ，奶中往往会包含大量的噪声点，为了提高垦标 豹输瓣藏率，本文首先对麓分算法进行改进，并在j 麓：鏊磴上融合了背景图像与囊前顿差 的方法，提出了一种融合的运动目标检测方法，具体实现将在2 3 2 节中详细介绍。 多目标跟踪7 l 提取文每一顿中豹可髓醋标以屠，为了避一多确认是否育真歪豹强标存在，接下来 疆运用多目桥跟踪的思想。假定整个过程为递推过程，并且在先前观测期间各轨迹已经 形成。由探测嚣接收到的观测数据首先被考虑用于受新已建立的疆标软透：跟踪f 1 被婿 来确定观n 辘道配对是西合理或歪确；数据关联潮掰于最后确定凝合理的观n 轨道配 对，然后根据跟踪维持方法包括机动辨识及自适应滤波与预则估计出各目标轨迹的真实 状态。在跟踪空闻中，那姥不与已经建立昭匿标孰遮捆关的观测霹链来自新的曩振或虚 麓，由跟踪起始方法可以辩剐其真伪，井相应建立瓤的目标档案；当某些蟊耘远离跟踪 宅问后。山跟踪终结方法立即可消除多余目标档案，减轻不必要的负载。 最后，在耨蛉戏测到达之蘸，由爨标颈溅状态殴璜定f 一鞋李刻的鼹踩门中心和大 小，并重新歼始下一时刻的递推循环。 下面介绍一下多目标跟踪中的关键技术： 1 ) 数据关联 数据关联是多目标鼹踪的核心部分。数据关联j 鹭程是将候选网波( 跟踪门规则的输 出) 与已知目标轨迹相比较并最后确定正确的观n 轨迹配对的过程。 当萃个溅测强波位于禁令基标的跟踪门内眩，酝对过程帮告实现。对予密集多露渡 环境，特别是近相距和轨滋交叉目标，激困难的情况出现在相关发生抵触的场合，此时， 鞭么多个回波位于同一跟踪门内，要么单个回波位于多个跟踪门的交集之内。商两种基 零方法霹蹋卷瓣决这一复杂阏题。 第一种方法是“最近邻”方法。该方法的原则怒选择使统计距离最小或溅茬概率密 腹最大的回波作为目标回波，计算方法较为简单。然而在多回波环境，尤其对近相距和 软迹交叉鏊搽寒谎，离蠢柩颞溺状态最逅豹嚣渡势 必定霆嚣挺羽波，因越，这耱方法 在实际应用中常常发生误跟和丢失目标的现象。 另一种方法是“全邻”方法。该方法与“最近邻”方法的不同点在于全面考虑了跟 黥 l 内数瑟鬟媛选錾波，并凝擐不圈鞠美德嚣计冀溅蕊辍率趣投系数鞋及爨骞绫选嚣波 的加权和即等效回波，然爝用各等效回波更新多个目标的状态。“全邻”方法特别适合于 第1 4 页 萤防毒喜学按本太擎蘸究生院学缱论文 商密集多回波环境，代表着现代跟踪技术的发展方向，其典型代表是概率数据关联方法 ( p d a ) 和联台概率数据关联( j p d a ) 方法。 2 ) l 嚣踩缀持 跟踪维持即连续保持跟踪，其目的怒保证被跟踪目标可分辨且不发生误跟和失跟现 蒙。跟踪维持镪括机动识别和自适应滤波与预测部分。 在籍辊动稔涮及萁宣逶玻滤波应薄弱密集多回波环境下静多枫渤舀标跟踪遥程中， 极可能发生目标失跟现象。原因之一是，不e 确的数据关联e 能触发机动监测器以至于 躐踪滤波器迅遴地响应虚警傣导。原因之二是，在潜程的误相关条 牛下，已检测出的机 确将显著遗增大滤波谤方蘩矩阵，跌蕊增大跟踩 j 体积，涟之蔼采的是落入g 藏黥门内的 虚警概率增大，误相关的可能性增大，而误相关和对康警的快速响应又将进步导致误 相关裒至垦标装失。这薅点正是机动检测方法不能成功她应用于密集多回波环壤下多机 动强标鞭踪闽熬的根本原戳掰在。 3 ) 跟踪起始 跟踪起始怒一种建立新的目标档案的决策方法。它主要包括假定轨迹形成，轨迹初始 纯和轨迹确定三方面。一般缝，不与己鲡褥标辘迹稳关鹣麓测集合被用来形成新的假定辊 逃，进而进行轨迹的初始化处理。约束条件为：在已知目标跟踪门内的观测数据不能用来 拐始他叛的假定航逊，尽管使震“最近邻”方法时，浆些满足跟踪门濒则的双测最蜃不与 舀知的嗣标轨迹配对。一基形成新的假定轨迹，粥需要采用轻迹确定逻辑确认掰标，并消 除康警。常用的方法有n 次捆描中出现m 次相关( m ，运动鏊拣在c c d 上鼹盛熬缘在冀运凌方自上楚技拉长瓣，霾鼗形状 信息和可以作为目标真伪议别的一个特征。定义形变代价函数如下f 8 】： a ( i ，) = 心彬。一三 + ，孵，l l ( 21 9 冀中，写和彬。分剐表示第i 条航迹在第t 帧中对应秘标的矩形包酮窗1 2 1 的长发和宽度， 。和彬：，分别表示第t + l 帧中落入跟踪门之内的第j 个标的矩形包围窗口的长度和宽 发。该代徐涵数反映了秀个爨标鳕毽围鬻墨耍积静燮讫程度，其馕越小说明嚣令嚣标形 状越接近，这两个目标青对应关系的可熊性越大。 航迹建立 当系统道续接收到三帧数据以后就w 以利用融含爨标检测方淡检