利用地基观测相机拍摄的以深空为背景的星图受星空复杂背景的影响,往往具有较高的噪声水平。同时由于星图主要由恒星、空间目标和星空背景噪声组成,且成点状分布,星图目标和噪声呈现较大的相似性,传统的图像去噪算法并不适用于星图。为...利用地基观测相机拍摄的以深空为背景的星图受星空复杂背景的影响,往往具有较高的噪声水平。同时由于星图主要由恒星、空间目标和星空背景噪声组成,且成点状分布,星图目标和噪声呈现较大的相似性,传统的图像去噪算法并不适用于星图。为此,该文提出一种基于能量函数的极值中值滤波去噪算法,该算法在去除星图椒盐噪声的同时能够较好地保持图像目标信息。该方法针对疑似噪声点采用二次检测的方式,并且结合改进的自适应中值滤波和能量函数模型进行灰度值恢复。该文分别使用仿真试验和真实星图处理试验对该方法进行验证,在客观评价中,图像峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)最高可提高3倍多,均方误差MSE(Mean Squared Error)减小为加噪图像的3.16×10^(-5)。试验结果表明,该方法可有效地降低传统方法的噪声误检问题,同时提高噪声图像的恢复精度,非常适合星图噪声的去除。展开更多
文章提出了一种基于时空相关性的星图降噪方法,用于解决空间探测时星图峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)低、星点提取难度大的问题。文章首先对真实星图中星点和背景噪声的能量特性进行了分析与建模。然后,基于该模型提出...文章提出了一种基于时空相关性的星图降噪方法,用于解决空间探测时星图峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)低、星点提取难度大的问题。文章首先对真实星图中星点和背景噪声的能量特性进行了分析与建模。然后,基于该模型提出了一种可行的降噪算法,该算法以时空相关性检测为核心,并利用检测的结果对目标和噪声进行连续多帧定位。进一步利用定位的结果对目标进行匹配和平滑,对背景噪声进行抑制,从而在总体上提高图像的PSNR。最后,基于仿真平台对算法的有效性进行了测试验证。结果表明,该算法能够有效提升星图PSNR,尤其是点目标的PSNR,在一定噪声等级下,可提升1.6d B。降噪之后,在去除噪声的同时,星图的灰度直方图完好保留了高灰度值部分的目标点像素。该算法在相似的运算复杂度下,其降噪效果明显优于绝大多数的现有降噪算法,利于后续提取星图中恒星及点目标,应用于在轨空间探测系统中,具有广阔的应用前景。展开更多
文摘利用地基观测相机拍摄的以深空为背景的星图受星空复杂背景的影响,往往具有较高的噪声水平。同时由于星图主要由恒星、空间目标和星空背景噪声组成,且成点状分布,星图目标和噪声呈现较大的相似性,传统的图像去噪算法并不适用于星图。为此,该文提出一种基于能量函数的极值中值滤波去噪算法,该算法在去除星图椒盐噪声的同时能够较好地保持图像目标信息。该方法针对疑似噪声点采用二次检测的方式,并且结合改进的自适应中值滤波和能量函数模型进行灰度值恢复。该文分别使用仿真试验和真实星图处理试验对该方法进行验证,在客观评价中,图像峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)最高可提高3倍多,均方误差MSE(Mean Squared Error)减小为加噪图像的3.16×10^(-5)。试验结果表明,该方法可有效地降低传统方法的噪声误检问题,同时提高噪声图像的恢复精度,非常适合星图噪声的去除。
文摘文章提出了一种基于时空相关性的星图降噪方法,用于解决空间探测时星图峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)低、星点提取难度大的问题。文章首先对真实星图中星点和背景噪声的能量特性进行了分析与建模。然后,基于该模型提出了一种可行的降噪算法,该算法以时空相关性检测为核心,并利用检测的结果对目标和噪声进行连续多帧定位。进一步利用定位的结果对目标进行匹配和平滑,对背景噪声进行抑制,从而在总体上提高图像的PSNR。最后,基于仿真平台对算法的有效性进行了测试验证。结果表明,该算法能够有效提升星图PSNR,尤其是点目标的PSNR,在一定噪声等级下,可提升1.6d B。降噪之后,在去除噪声的同时,星图的灰度直方图完好保留了高灰度值部分的目标点像素。该算法在相似的运算复杂度下,其降噪效果明显优于绝大多数的现有降噪算法,利于后续提取星图中恒星及点目标,应用于在轨空间探测系统中,具有广阔的应用前景。
