[发明专利]一种星图背景抑制方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种星图背景抑制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理星图的原始图像，将所述原始图像分为多个子块图像；

通过sigma迭代裁剪算法对每个所述子块图像进行处理，选取迭代裁剪结果与所述原始图像灰度值相等的像素点作为拟合种子点，进而得到拟合种子点集合；

根据所述拟合种子点集合得到拟合参数，根据所述拟合参数通过多项式拟合对星图背景进行估计，并利用估计的星图背景对所述原始图像的背景进行初次抑制，得到初步背景抑制图像；

计算所述初步背景抑制图像的最小梯度图，根据所述最小梯度图和任一像素点的局部区域像素值确定提取阈值，根据所述提取阈值确定所述初步背景抑制图像的暗局部空间通道；

根据所述暗局部空间通道对所述初步背景抑制图像的背景进行强化抑制，得到强化背景抑制图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述拟合种子点集合得到拟合参数，包括：

根据所述拟合种子点集合得到拟合参数为：

其中，为由位置坐标确定的系数矩阵，，为所述拟合种子点集合，常数矩阵由相应的灰度值确定，为所述拟合参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述拟合参数通过多项式拟合对星图背景进行估计，包括：

根据所述拟合参数通过多项式拟合对星图背景进行估计，得到估计的星图背景为：

其中，为所述估计的星图背景。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用估计的星图背景对所述原始图像的背景进行初次抑制，得到初步背景抑制图像，包括：

利用估计的星图背景对所述原始图像的背景进行初次抑制，得到初步背景抑制图像为：

其中，为所述初步背景抑制图像，为所述原始图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，计算所述初步背景抑制图像的最小梯度图，包括：

对所述初步背景抑制图像的任一像素点，计算与其八联通的像素差的绝对值，取最小值作为最小梯度图上该点的值，进而得到所述初步背景抑制图像的最小梯度图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述最小梯度图和任一像素点的局部区域像素值确定提取阈值，根据所述提取阈值确定所述初步背景抑制图像的暗局部空间通道，包括：

根据所述最小梯度图得到所述最小梯度图的标准差；

对所述初步背景抑制图像的任一像素点，提取以该点为中心、尺寸为的局部区域，得到所述局部区域内最小值；

根据所述最小梯度图的标准差和所述局部区域内最小值，确定提取阈值为：

其中，为所述最小梯度图的标准差；

根据所述提取阈值，取所述局部区域中所有像素值大于0且小于所述提取阈值的像素值的均值，为所述像素点暗局部空间通道的值；

进而得到所述初步背景抑制图像的暗局部空间通道。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述暗局部空间通道对所述初步背景抑制图像的背景进行强化抑制，得到强化背景抑制图像，包括：

根据所述暗局部空间通道对所述初步背景抑制图像的背景进行强化抑制，得到强化背景抑制图像为：

其中，为所述强化背景抑制图像，为所述暗局部空间通道。