[发明专利]星空图像中帧转移型CCD传感器拖尾亮线消除方法

摘要

本发明公开了一种星空图像中帧转移型CCD传感器拖尾亮线消除方法，用于解决现有的拖尾亮线检测方法由于增加的噪声点而降低了弱小目标的信噪比的技术问题。技术方案是采用二维小波变换的方法把原图分解为低频子图与垂直、水平、对角高频子图，而CCD拖尾为垂直或水平亮线，因此只有低频子图、垂直或水平子图包含亮线，只对这些子图进行亮线的消除，有效的保留其他细节信息；在检测时使用基于列灰度和奇异值检测方法，复杂度低；消除时充分考虑到过亮恒星点的影响，对亮线灰度强度的估计更加准确。由于不使用插值方法，不会削减弱小目标的信噪比，相反会使得拖尾亮线上目标的信噪比平均增加5dB以上。

主权项

1.一种星空图像中帧转移型CCD传感器拖尾亮线消除方法，其特征在于包括下述步骤：(a)用S(i，j)表示像素(i，j)的测量信号强度，I(i，j)表示没有拖尾亮线影响的信号强度，建立帧转移型CCD传感器拖尾亮线模型：S(i,j)=I(i,j)+aΣi=1MI(i,j)---(4)]]>式中，a＝ηΔτ/τ，其中i，j是图像像素坐标，1≤i≤M，1≤j≤N，令根据公式(4)，把消除拖尾亮线转换为从S(i，j)中减除附加的部分，还原输入图像I(i，j)，即估计T_j的值；(b)二维小波将图像S(i，j)分解为：S(i,j)=Σk,lcj0;k,lφj0;k,l(x,y)+ΣiΣj≥j0Σk,ldj;k,l(i)ψj;k,l(i)(x,y),i∈{h,v,d}---(5)]]>式中，j，k表示图像上两个方向的位移，是对应尺度空间V_j的展开系数；分别对应小波空间的小波展开系数，其中V_j强调低频特征，分别强调各自系数是用以描述图像的水平、垂直和对角特征；公式(5)中的系数计算：cj-1;k,l=Σm,nhm-2k,n-2l·cj;m,n---(6)]]>dj-1;k,l(h)=Σm,ngm-2k,n-2l(h)·cj;m,n---(7)]]>dj-1;k,l(v)=Σm,ngm-2k,n-2l(v)·cj;m,n---(8)]]>dj-1;k,l(d)=Σm,ngm-2k,n-2l(d)·cj;m,n---(9)]]>式中，h_m-2k，n-2l和是小波滤波器的系数；图像分解后，得到低频子图像cA₁、高频对角子图像高频水平子图像高频垂直子图像对cA₁再做二维小波分解，得到下一层的低频、各高频子图像，逐次做三层小波分解得到cA₃、(c)对包含拖尾亮线的低频子图cA_j和高频垂直子图每列分别统计灰度和：Ij=Σi=1MI(i,j)---(12)]]>各列灰度和求得灰度和的均值μ_B与方差σ²如下：μB=1NΣj=1NIj---(13)]]>σ2=1NΣj=1N(Ij-μB)2---(14)]]>式中，N为总列数。根据均值与方差确定阈值T：T＝μ_B+λ·σ_B    (15)RL(j)=1Ij>T0else---(16)]]>列灰度和大于阈值的列即存在亮线的列，R_L(j)为1表示第j列存在拖尾亮线；找到包含亮线的列之后，估计出该列的亮线灰度强度，即T_j的值；T_j由该列背景灰度均值近似逼近，即各包含亮线的列减去该列的亮线灰度强度估计值T_j，如公式(17)所示，即在子图上消除了拖尾亮线；I(i，j)＝S(i，j)-T_j    (17)式中，S(i，j)是像素(i，j)的测量信号强度，I(i，j)是没有拖尾亮线影响的信号强度；(d)将小波分解的第一层到第三层的水平分量子图和对角分量子图、经过修改的第一层到第三层的垂直分量子图、第三层低频分量子图进行小波的逆变换，使用二维mallat对小波分解的低频、各高频子图进行重构，即可得到消除拖尾后的图像；公式如下：cj;m,n=Σk,lhm-2k,n-2l·cj-1;m,n+Σi∈{h,v,d}Σk,lgm-2k,n-2l(i)·dj-1;m,n(i)---(18)]]>式中，c_j；m，n是对应尺度空间Vj的展开系数，即第j层的低频分量子图，是各高频子图，h_m-2k，n-2l和是小波滤波器的系数。