基于姿态关联图像叠加的全天时星敏感器星点提取方法与流程

文档序号:15631529发布日期:2018-10-12 20:43

本发明涉及惯性/天文组合导航领域中星敏感器的星点提取方法,具体地说是一种基于姿态关联图像叠加的全天时星敏感器星点提取方法。



背景技术:

星敏感器作为一种高精度的姿态敏感器,有着误差不随时间积累、自主性和抗干扰能力强等优点,在航天器、飞机、导弹以及舰船等平台的导航系统中得到广泛应用。由于星敏感器是通过探测星光实现姿态测量,在近地面使用时,容易受到杂散光的影响,特别是在白天使用时,强烈的天空背景辐射和大气散射光将导致星光信息完全被背景噪声淹没。因此,为了拓展星敏感器的应用领域,减小其使用限制,实现其在近大气层及近地空间条件下的全天时应用,亟需解决白昼条件下星光探测的难题。

全天时星敏感器通常采用高性能短波红外探测阵列实现白昼星光探测,并通过减小视场以抑制天空背景辐射的影响。探测器的曝光时间也是影响星光探测能力的重要因素,增加曝光时间可以有效地提高星光探测的信噪比,然而,由于探测器阵列的满阱容量限制,过长的曝光时间将会使探测器饱和,从而导致测量数据失效。为从根本上提高星敏感器的信噪比,需要大幅度提高探测器的动态性能,一方面提高探测器的探测灵敏度,另一方面大幅度提高其满阱容量,但是其经济成本和技术难度极大。Mark O’Malley等人于1992年在Optical Engineering杂志第31卷第3期发表的论文《Charge-coupled devices:frame adding as an alternative to long integration times and cooling》中提出了采用多帧图像叠加的方法用于提高相机的信噪比,同时防止光电探测器饱和,取得了较好的效果。但在动态条件下,由于单帧图像信噪比极低,无法直接对星图进行提取和信号处理;且测量目标在图像上的位置将随时间发生变化,将多帧图像直接叠加将会导致图像模糊,使图像的信噪比降低,无法达到图像增强的作用。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题是,针对现有技术不足,提供一种基于姿态关联图像叠加的全天时星敏感器星点提取方法,解决动态条件下多帧星图相关叠加的问题,从而抑制背景噪声,提升强背景光条件下星敏感器的星光探测信噪比。

为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:一种基于姿态关联图像叠加的全天时星敏感器星点提取方法,包括以下步骤:

1)采用星敏感器连续拍摄多帧的星图;

2)利用捷联惯导提供的先验姿态信息和星惯安装矩阵预测星敏感器中在当前姿态下所能拍摄到的星点的天球坐标和图像坐标;

3)根据捷联惯导预测得到的星点在探测器上的天球坐标和图像坐标,选定每帧星图中的星点提取窗口;

4)利用捷联惯导提供的连续拍摄的多帧星图之间的帧间角度变化关系,对多星图中同一星点对应的提取窗口进行平移和旋转变换,将其关联到最后一帧星图中,并将关联后的星图进行叠加;

5)利用关联叠加后的星图进行星点提取。

步骤2)的具体实现过程包括:

1)在tk时刻获取捷联惯导输出的姿态信息,并估计星敏感器的姿态,在星敏感器的第k个采样时刻同时获取捷联惯导的姿态输出数据,

将在星敏感器tk采样时刻捷联惯导输出的载体坐标系相对于惯性系的坐标变换矩阵记为利用计算星敏感器姿态矩阵的估计值

2)根据星敏感器的姿态估计值和星敏感器的光学参数预测星敏感器视场内可以观测到的恒星,并获取星表中相应恒星的信息;

3)从星表中选取天球坐标满足下式条件的恒星:

其中RAk,0为光轴指向的天球赤经,Deck,0为光轴指向的天球赤纬,RAk,j为第k个采样时刻时,第j个星点的赤经;Deck,j为第k个采样时刻,第j个星点的赤纬;ΔRAk,j=RAk,j-RAk,0, FOV为星敏感器的视场大小;Mvk,j为第k个采样时刻时,第j 个星点的星等;Mvmax为星敏感器可以探测到的最大星等;将筛选得到的恒星按星等从低到高的顺序排列,记录其星号、星等Mvk,j、以及天球坐标(RAk,j,Deck,j);

4)根据星敏感器的光学参数计算步骤3)所筛选到的恒星的图像坐标。

其中,

采用下式计算tk时刻星敏感器拍摄到的图像中第j颗恒星在星敏感器图像坐标系内的图像坐标估计值:

其中,(u0,v0)为星敏感器主点,f为星敏感器镜头焦距,κ为像元尺寸,duk,j, dvk,j为镜头畸变量;

以预测得到的星点位置为中心选择星点提取窗口,当提取窗口大小为M像素×M像素时,提取窗口的图像坐标(uk,vk)满足:

关联叠加的具体实现过程包括:

1)对于第k-l个采样时刻tk-l的星敏感器坐标系相对于第k个采样时刻tk星敏感器坐标系之间的坐标变换矩阵,即关联矩阵用下式计算,l=1,...,L:

其中,为星敏感器坐标系相对于载体坐标系的坐标变换矩阵,L为用于关联叠加的星图帧数;

2)利用关联矩阵建立tk-l时刻的图像坐标与tk时刻的图像坐标之间的关联变换:

其中,为tk-l时刻的细分图像坐标关联到tk时刻后的预测细分图像坐标;θx,θy,θz分别为星敏感器绕其x轴、y轴以及z轴的转动欧拉角;G为细分倍数;(tu,tv) 为星图之间的平移量;为tk-l时刻星敏感器像面上的细分像元。

关联叠加的方法如下:将tk-l时刻的细分图像坐标关联到tk时刻后,得到关联后的细分图像坐标对其进行四舍五入取整,得到取整后的坐标为INT表示四舍五入取整运算;坐标取整后的图像灰度等于取整前的图像灰度将tk-l时刻图像坐标经过关联变换并取整后的细分图像坐标与tk时刻图像坐标的灰度图像灰度进行叠加,即对于细分提取窗口中任意满足的细分像素点,叠加后的像素灰度值由下式计算得到:

与现有技术相比,本发明所具有的有益效果为:

1.本发明通过姿态关联图像叠加,可以有效提高动态条件下全天时星敏感器的星点探测信噪比和提取精度。

2.本发明通过图像处理的方法提高星敏感器的暗弱星探测能力,降低了星敏感器对探测器性能的要求,可以降低全天时星敏感器的成本。

附图说明

图1基于姿态关联图像叠加的星点提取方法算法流程图;

图2星点提取窗口的像元细分方法;

图3通过旋转和平移实现不同时刻星图之间的关联变换。(a)为旋转变换示意图,(b)为v方向的平移变换示意图,(c)为u方向的平移变换示意图。

具体实施方式

定义捷联惯导的坐标系为b系Ob-xyz,定义星敏感器的坐标系为s系 Os-xsyszs,惯性坐标系为i系Oi-XYZ,捷联惯导坐标系与星敏感器坐标系刚性联接。惯性坐标系采用国际天文联合会(IAU)2000年第24届大会决议规定的国际天球参考系(ICRS)。

如图1所示,本项目采用以下步骤实现全天时星敏感器星点的提取:

步骤1:采用星敏感器连续拍摄多帧的星图。

为防止焦平面探测器阵列出现饱和,应设定较短的曝光时间,一般可选用 1~10毫秒,具体数值需根据探测器的动态范围以及背景光的强度设定。焦平面探测器阵列可以选用短波红外探测器阵列。星敏感器的第k个曝光时刻记为tk。

步骤2:利用捷联惯导提供的姿态信息和星惯安装矩阵预测星敏感器中在当前姿态下所能拍摄到的星点的天球坐标和图像坐标。

2.1在tk时刻获取捷联惯导输出的姿态信息,并估计星敏感器的姿态。在星敏感器的第k个采样时刻同时获取捷联惯导的姿态输出数据,将在星敏感器tk采样时刻捷联惯导输出的载体坐标系相对于惯性系的坐标变换矩阵(也称为姿态矩阵)记为利用计算星敏感器姿态矩阵的估计值计算方法如下:

其中为星敏感器坐标系相对于载体坐标系的坐标变换矩阵(也称为安装矩阵),在星敏感器安装完成后可以在晴朗夜晚条件下采用《飞行器控制学报》 2014年第33卷第2期刊载的“一种星敏感器陀螺组合定姿的实时在轨标定方法”所述的方法标定得到。

2.2根据星敏感器的姿态估计值和星敏感器的光学参数预测星敏感器视场内可以观测到的恒星,并获取星表中相应恒星的信息。

2.2.1根据式(2)计算星敏感器光轴在惯性坐标系下的方位矢量

2.2.2根据式(3)计算星敏感器光轴的指向对应的天球坐标系坐标

其中RAk,0为光轴指向的天球赤经,Deck,0为光轴指向的天球赤纬。

2.2.3从星表中筛选星敏感器视场中所能观测到的亮星。从星表中选取天球坐标满足式(4)条件的恒星:

其中RAk,j为第k个采样时刻时,第j个星点的赤经,Deck,0为第k个采样时刻时,第j个星点的赤纬,ΔRAk,j=RAk,j-RAk,0,FOV为星敏感器的视场大小。 Mvk,j为第k个采样时刻时,第j个星点的星等,Mvmax为星敏感器可以探测到的最大星等。将筛选得到的恒星按星等从低到高的顺序排列,记录其星号、星等 Mvk,j、以及天球坐标(RAk,j,Deck,j)。

2.4根据星敏感器的光学参数计算步骤2.2.3所筛选到的恒星的图像坐标。

根据式(5)计算第k帧的中的第j个恒星的方位矢量:

采用式(6)估计tk时刻星敏感器拍摄到的图像中第j颗恒星在星敏感器坐标系内的方向矢量。

采用式(7)计算tk时刻星敏感器拍摄到的图像中第j颗恒星在星敏感器图像坐标系内的图像坐标估计值:

(u0,v0)为星敏感器主点,f为星敏感器镜头焦距,κ为像元尺寸,镜头畸变量duk,j,dvk,j通过式(8)计算:

p1,p2,d1,d2,d3为畸变系数,rk,j为星点图像坐标相对于主点(u0,v0) 的距离。主点、焦距、像元尺寸以及畸变系数为星敏感器的已知光学参数。

步骤3:根据捷联惯导预测得到星点在探测器上的坐标选定每帧星图中的星点提取窗口,并进行像元细分。

3.1获取提取窗。以预测得到的星点位置为中心选择星点提取窗口,提取窗口大小可以根据星点弥散斑的大小确定。以M像素×M像素的提取窗口为例,提取窗的图像坐标满足:

提取窗口的大小可以取典型值M=20。

3.2对提取窗口坐标进行亚像素细分。对于窗口WINk,j中的全部像元(uk,vk) 进行G倍的细分,细分后的图像坐标为细分图像坐标可以由原始图像坐标(uk,vk)计算:

gu,gv分别为细分像素点在原始图像像素细分后的行序号和列序号。以附图2 为例,细分倍数G=5,细分坐标点对应的原始图像坐标为(uk,vk)=(2,2), gu=3,gv=3。

图像坐标对应的图像灰度等于原始图像坐标的图像灰度 I(uk,vk)。

步骤4:利用捷联惯导提供星图帧间角度变化关系,将tk-l时刻(l=1,...,L) 的星图关联到tk时刻,并实现星图的关联叠加,其中L为用于关联叠加的星图帧数。关联叠加的方法如下:

4.1计算关联矩阵。对于第k-l个采样时刻tk-l(l=1,...,L)的星敏感器坐标系相对于第k个采样时刻tk星敏感器坐标系之间的坐标变换矩阵(以下称为关联矩阵)可以用式(11)计算:

4.2利用关联矩阵建立tk-l时刻的图像坐标与tk时刻的图像坐标之间的关联变换。

星敏感器坐标系从tk-l时刻到tk时刻的关联矩阵可以用依次绕星敏感器z轴、 y轴以及x轴的三次等效旋转获得,即:

其中,θx,θy,θz分别为星敏感器绕其x轴、y轴以及z轴的转动欧拉角,Tm,n为第m行n列的元素。θx,θy,θz可以通过式(13)计算:

如图3所示星敏感器的姿态变化(欧拉角θx,θy,θz)体现在拍摄星图上时表现为星图之间的旋转量φ和平移量(tu,tv),并存在如下变换关系:

tk-l时刻星敏感器像面上的细分像元可以通过式(15)与tk时刻的星图实现关联:

为tk-l时刻的细分图像坐标关联到tk时刻后的预测细分图像坐标。式(15)即为tk-l时刻的图像坐标与tk时刻的图像坐标之间的关联变换方程。

关联变换后的图像灰度等于关联前的图像灰度

4.3将tk-l时刻(l=1,...,L)的星点细分提取窗口关联到tk时刻,并与tk时刻相应的星点细分提取窗口实现关联叠加。

对于tk时刻每一个细分提取窗口WINk,j(j=1,...,Nk,Nk为tk时刻拍摄的星图中满足式(4)的星点数),将tk-l(l=1,...,L)时刻拍摄星图中,与WINk,j对应星号相同的窗口WINk-l,j的像素坐标通过式(15)进行关联变换,并将关联变换后的窗口与WINk,j进行叠加。叠加方法如下:

将tk-l时刻的细分图像坐标通过式(15)关联到tk时刻后,得到关联后的细分图像坐标对其进行四舍五入取整,得到取整后的坐标为INT表示四舍五入取整运算。坐标取整后的图像灰度等于取整前的图像灰度

将tk-l时刻图像坐标经过关联变换并取整后的细分图像坐标与tk时刻图像坐标的灰度图像灰度进行叠加,即对于细分提取窗口中任意满足的细分像素点,叠加后的像素灰度值由式(16)计算得到。

步骤5:对关联叠加后的星图进行星点提取。关联叠加后的星图其细分图像坐标为其图像灰度为步骤4计算得到的叠加后的灰度参照《光学技术》2009年第35卷第3期刊载的“基于背景自适应预测的星点提取算法”实现关联叠加星图的星点提取。得到tk时刻拍摄到的星图帧中的第j个星点图像坐标记为(uk,j,vk,j),其中j=1...Mk,Mk为第k帧星图中的星点总数。

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