[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

说明书

本申请涉及一种星图背景抑制方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将原始图像分块后，通过sigma迭代裁剪算法选取迭代裁剪结果与原始图像灰度值相等的像素点作为拟合种子点，根据拟合种子点集合得到拟合参数，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原始图像的背景进行初次抑制；计算初步背景抑制图像的最小梯度图，根据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，根据提取阈值确定初步背景抑制图像的暗局部空间通道；根据暗局部空间通道对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。本发明可实现抑制背景提高目标信噪比的目的，且该方法效果对抑制参数不敏感。

技术领域

本申请涉及图像分析技术领域，特别是涉及一种基于多项式拟合和暗局部空间通道的星图背景抑制方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

星图背景抑制是决定光学图像空间碎片检测的关键预处理技术，好的背景抑制效果是保证弱小空间碎片被有效检测的前提。

星图背景主要由月光、薄雾、人造光污染以及地气光（天基）等杂散光构成，相较于背景恒星、碎片目标及辐射噪声等，背景在空域表现为起伏平缓的大块雾状斑块，在频域上主要为低频成分。由于空间碎片目标属于典型的弱小目标，背景对目标提取的干扰不容忽视。空间碎片探测图像背景抑制的准则是在背景抑制的基础上尽可能提高碎片目标的信噪比，背景抑制程度与弱小碎片目标信噪比提升程度往往是一对矛盾量，即当背景抑制程度大时很容易导致碎片目标的能量损失甚至部分弱小目标直接被抑制掉，目前被广泛应用的背景抑制算法难以很好平衡这一矛盾，因此有必要提出一种性能更好的星图背景精准抑制算法。

根据可查阅的公开文献可知，目前应用于星图背景抑制问题的方法主要有两大类方法，灰度分割类：阈值分割，Sigma迭代裁剪；统计排序滤波器类：中值滤波，形态学滤波等。具体来说，阈值分割法计算简单，但仅适用于背景起伏很小的场合，且容易错误抑制掉弱小碎片目标，该方法通常与其他方法配合使用；Sigma迭代裁剪实际是一个变阈值分割法，该方法在一定程度上缓解了定阈值分割法的不足，但同样存在错误抑制掉弱小碎片目标的问题；中值滤波和形态学滤波都属于统计排序滤波器，是一类相对来说更有效的常用星图背景抑制方法，该类方法需要提前设定合适的滤波核尺寸，其抑制效果对滤波核尺寸非常敏感：滤波核尺寸过大会大大增加计算量，且抑制效果不佳，滤波核过小会抑制掉碎片或恒星目标，且该类方法无法很好保留目标灰度和边缘特性，这会影响后期的质心定位精度。综上，目前常用的星图背景抑制方法主要存在如下两点不足：一、难以平衡背景抑制与弱小碎片目标信噪比提升这对矛盾，即当背景抑制程度大时很容易导致碎片目标的能量损失甚至部分弱小目标直接被抑制掉；二、抑制效果对抑制参数过于敏感，这限制了算法的普适性和智能化程度。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够抑制背景提高目标信噪比且对抑制参数不敏感的星图背景抑制方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种星图背景抑制方法，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。

在其中一个实施例中，还包括：根据所述拟合种子点集合得到拟合参数为：