星星检测方法、移动终端及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及星星检测方法、移动终端及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在对拍摄到的星空图像做处理时，首先要确定星空图像中的星星区域，然后对星星区域进行相关图像处理。
3.目前，一般是通过亮度识别星空图像中的星星区域，但是由于飞机灯光、路灯等干扰因素的存在，导致容易将飞机灯光、路灯等识别为星星区域，即现有技术中星星区域识别准确度不高。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种星星检测方法、移动终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中星星区域识别准确度不高的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供一种星星检测方法，星星检测方法包括：
6.从星空图像中确定候选星星区域组；
7.基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域；
8.基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组；
9.基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域；
10.从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域；
11.从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。
12.可选的，所述从星空图像中确定候选星星区域的步骤包括：
13.从星空图像中选取亮度以及尺寸满足预设条件的区域为候选星星区域，构建得到候选星星区域组。
14.可选的，所述基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域的步骤包括：
15.获取候选星星区域组中每个候选星星区域的邻域；
16.对每个候选星星区域的邻域进行二值化处理，得到每个候选星星区域的二值化图像；
17.基于每个候选星星区域的二值化图像，计算得到每个候选星星区域在其邻域中的占比；
18.以占比大于预设占比的候选星星区域为第一类异常星星区域；
19.从候选星星区域组中剔除第一类异常星星区域。
20.可选的，所述基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组的步骤包括：
21.对新的候选星星区域组中每个候选星星区域的二值化图像进行形态学处理，得到
新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像；
22.基于新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像，得到新的候选星星区域组中每个候选星星区域的最小外接矩形；
23.计算每个最小外接矩形的长宽比；
24.以长宽比大于预设长宽比的最小外接矩形对应的候选星星区域为可能异常星星区域，构建得到可能异常星星区域组。
25.可选的，所述基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域的步骤包括：
26.确定可能异常星星区域组中各个可能异常星星区域包含的颜色；
27.以包含非星星颜色的可能异常星星区域为第二类异常星星区域。
28.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种移动终端，所述移动终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的星星检测程序，所述星星检测程序被所述处理器执行时实现如上所述的星星检测方法的步骤。
29.此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有星星检测程序，所述星星检测程序被处理器执行时实现如上所述的星星检测方法的步骤。
30.本发明中，从星空图像中确定候选星星区域组；基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域；基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组；基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域；从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域；从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。通过本发明，基于邻域分析、形态学处理以及颜色分析等方式，确定并剔除异常星星区域，使得最终确定的真实星星区域的可靠性更高，即提高了星星区域识别准确度。
附图说明
31.图1为实现本发明各个实施例的移动终端的硬件结构示意图；
32.图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图；
33.图3为本发明星星检测方法第一实施例的流程示意图；
34.图4为本发明星星检测方法一实施例中星空图像的示意图；
35.图5为图3中步骤s20的细化流程示意图；
36.图6为本发明星星检测方法一实施例中二值化图像的示意图；
37.图7为图3中步骤s30的细化流程示意图；
38.图8为飞行物的灯光区域形态学图像的示意图。
39.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
40.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
41.在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
42.本发明实施例方案中，星星检测方法应用于移动终端，该终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中涉及的移动终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(personal digital assistant，pda)等移动终端。
43.后续描述中将以平板电脑为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于其它类型的移动终端。
44.请参阅图1，图1为实现本发明各个实施例的移动终端的硬件结构示意图，该终端100可以包括：rf(radio frequency，射频)单元101、wifi模块102、音频输出单元103、a/v(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
45.下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：
46.射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于gsm(global system of mobile communication，全球移动通讯系统)、gprs(general packet radio service，通用分组无线服务)、cdma2000(code division multiple access 2000，码分多址2000)、wcdma(wideband code division multiple access,宽带码分多址)、td-scdma(time division-synchronous code division multiple access，时分同步码分多址)、fdd-lte(frequency division duplexing-long term evolution，频分双工长期演进)和tdd-lte(time division duplexing-long term evolution，分时双工长期演进)等。
47.wifi属于短距离无线传输技术，移动终端通过wifi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了wifi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
48.音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或wifi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。
49.a/v输入单元104用于接收音频或视频信号。a/v输入单元104可以包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或wifi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接
收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。
50.移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于终端还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
51.显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(liquid crystal display，lcd)、有机发光二极管(organic light-emitting diode,oled)等形式来配置显示面板1061。
52.用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。
53.进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。
54.接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(i/o)端口、视频i/o端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。
55.存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
56.处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对主屏页面显示终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。
57.移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
58.尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。
59.如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器109中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及星星检测程序，处理器110可以用于调用存储器109中存储的星星检测程序，并执行以下步骤：
60.从星空图像中确定候选星星区域组；
61.基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域；
62.基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组；
63.基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域；
64.从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域；
65.从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。
66.进一步地，处理器110可以用于调用存储器109中存储的星星检测程序，还执行以下步骤：
67.从星空图像中选取亮度以及尺寸满足预设条件的区域为候选星星区域，构建得到候选星星区域组。
68.进一步地，处理器110可以用于调用存储器109中存储的星星检测程序，还执行以下步骤：
69.获取候选星星区域组中每个候选星星区域的邻域；
70.对每个候选星星区域的邻域进行二值化处理，得到每个候选星星区域的二值化图像；
71.基于每个候选星星区域的二值化图像，计算得到每个候选星星区域在其邻域中的占比；
72.以占比大于预设占比的候选星星区域为第一类异常星星区域；
73.从候选星星区域组中剔除第一类异常星星区域。
74.进一步地，处理器110可以用于调用存储器109中存储的星星检测程序，还执行以下步骤：
75.对新的候选星星区域组中每个候选星星区域的二值化图像进行形态学处理，得到新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像；
76.基于新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像，得到新的候选星星区域组中每个候选星星区域的最小外接矩形；
77.计算每个最小外接矩形的长宽比；
78.以长宽比大于预设长宽比的最小外接矩形对应的候选星星区域为可能异常星星区域，构建得到可能异常星星区域组。
79.进一步地，处理器110可以用于调用存储器109中存储的星星检测程序，还执行以下步骤：
80.确定可能异常星星区域组中各个可能异常星星区域包含的颜色；
81.以包含非星星颜色的可能异常星星区域为第二类异常星星区域。
82.为了便于理解本发明实施例，下面对本发明的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。
83.请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的lte系统，该lte系统包括依次通讯连接的ue(user equipment，用户设备)201，e-utran(evolved umts terrestrial radio access network，演进式umts陆地无线接入网)202，epc(evolved packet core，演进式分组核心网)203和运营商的ip业务204。
84.具体地，ue201可以是上述终端100，此处不再赘述。
85.e-utran202包括enodeb2021和其它enodeb2022等。其中，enodeb2021可以通过回程(backhaul)(例如x2接口)与其它enodeb2022连接，enodeb2021连接到epc203，enodeb2021可以提供ue201到epc203的接入。
86.epc203可以包括mme(mobility management entity，移动性管理实体)2031，hss(home subscriber server，归属用户服务器)2032，其它mme2033，sgw(serving gate way，服务网关)2034，pgw(pdn gate way，分组数据网络网关)2035和pcrf(policy and charging rules function，政策和资费功能实体)2036等。其中，mme2031是处理ue201和epc203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。hss2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过sgw2034进行发送，pgw2035可以提供ue 201的ip地址分配以及其它功能，pcrf2036是业务数据流和ip承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。
87.ip业务204可以包括因特网、内联网、ims(ip multimedia subsystem，ip多媒体子系统)或其它ip业务等。
88.虽然上述以lte系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本发明不仅仅适用于lte系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如gsm、cdma2000、wcdma、td-scdma以及未来新的网络系统等，此处不做限定。
89.基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本发明方法各个实施例。
90.一实施例中，参照图3，图3为本发明星星检测方法第一实施例的流程示意图。如图3所示，星星检测方法包括：
91.步骤s10，从星空图像中确定候选星星区域组；
92.本实施例中，可以是在拍摄得到星空图像后，对星空图像进行亮度检测，将亮度大于预设亮度值的区域作为候选星星区域，从而构建候选星星区域组。当然，还可以是对星空图像进行亮度检测，确定亮度大于预设亮度值的区域，在从亮度大于预设亮度值的区域中选取尺寸在预设尺寸范围内的区域作为候选星星区域，从而构建候选星星区域组。
93.进一步地，一实施例中，步骤s10包括：
94.从星空图像中选取亮度以及尺寸满足预设条件的区域为候选星星区域，构建得到候选星星区域组。
95.本实施例中，预设条件包括预设亮度范围以及预设尺寸范围，即从星空图像中选取亮度处于预设亮度范围内且尺寸处于预设尺寸范围内的区域为候选星星区域，从而构建得到候选星星区域组。参照图4，图4为本发明星星检测方法一实施例中星空图像的示意图。如图4所示，白色区域为亮度处于预设亮度范围的区域，其中上方的四个区域的尺寸处于预设尺寸范围，但最下方的一个区域的尺寸不处于预设尺寸范围，则最终确定的候选星星区域组包括上方的四个区域。
96.需要说明的是，预设亮度范围以及预设尺寸范围的具体数值根据实际需要进行设置，在此不作限制。
97.步骤s20，基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域；
98.本实施例中，对候选星星区域组中的每个候选星星区域进行邻域分析，从而从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域。
99.进一步地，一实施例中，参照图5，图5为图3中步骤s20的细化流程示意图。如图5所示，步骤s20包括：
100.步骤s201，获取候选星星区域组中每个候选星星区域的邻域；
101.本实施例中，获取候选星星区域组中每个候选星星区域的邻域，邻域大小可根据实际需要进行设置。
102.步骤s202，对每个候选星星区域的邻域进行二值化处理，得到每个候选星星区域的二值化图像；
103.本实施例中，获取每个候选星星区域的邻域后，对每个候选星星区域的邻域进行二值化处理，得到每个候选星星区域的二值化图像。二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，二值化处理的具体步骤为现有技术，在此不做赘述。
104.步骤s203，基于每个候选星星区域的二值化图像，计算得到每个候选星星区域在其邻域中的占比；
105.本实施例中，得到每个候选星星区域的二值化图像后，即可计算得到每个候选星星区域在其邻域中的占比。参照图6，图6为本发明星星检测方法一实施例中二值化图像的示意图。如图6所示，白色区域表示候选星星区域，正方形即候选星星区域的邻域，计算候选星星区域在其邻域中的占比即计算白色区域的面积与正方形面积的比值。
106.步骤s204，以占比大于预设占比的候选星星区域为第一类异常星星区域；
107.本实施例中，计算得到得到每个候选星星区域在其邻域中的占比后，便以占比大于预设占比的候选星星区域为第一类异常星星区域。其中，预设占比的取值根据实际需要进行设置。
108.例如，候选星星区域组中包括候选星星区域1、候选星星区域2、候选星星区域3、候选星星区域4、候选星星区域5、候选星星区域6以及候选星星区域7，其中，候选星星区域1、候选星星区域2以及候选星星区域4在其邻域中的占比大于预设占比，则以候选星星区域1、候选星星区域2以及候选星星区域4为第一类异常星星区域。
109.步骤s205，从候选星星区域组中剔除第一类异常星星区域。
110.本实施例中，从候选星星区域组中剔除第一类异常星星区域，例如候选星星区域组中剔除候选星星区域1、候选星星区域2以及候选星星区域4，则新的候选星星区域组包括候选星星区域3、候选星星区域5、候选星星区域6以及候选星星区域7。
111.步骤s30，基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组；
112.本实施例中，对新的候选星星区域组中各个候选星星区域进行形态学处理，得到每个候选星星区域的形态特征，从而根据每个候选星星区域的形态特征确定可能异常星星区域组。
113.进一步地，一实施例中，参照图7，图7为图3中步骤s30的细化流程示意图。如图7所示，步骤s30包括：
114.步骤s301，对新的候选星星区域组中每个候选星星区域的二值化图像进行形态学处理，得到新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像；
115.本实施例中，例如基于步骤s202得到了候选星星区域1～候选星星区域7的二值化图像，而新的候选星星区域组中包括候选星星区域3、候选星星区域5、候选星星区域6以及候选星星区域7，则可直接对新的候选星星区域组中每个候选星星区域的二值化图像进行形态学处理，从而得到候选星星区域3、候选星星区域5、候选星星区域6以及候选星星区域7的形态学图像。
116.步骤s302，基于新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像，得到新的候选星星区域组中每个候选星星区域的最小外接矩形；
117.本实施例中，基于步骤s301得到的候选星星区域3、候选星星区域5、候选星星区域6以及候选星星区域7的形态学图像，即可得到候选星星区域3、候选星星区域5、候选星星区域6以及候选星星区域7的最小外接矩形。其中，候选星星区域的最小外界矩形即候选星星区域的形态学图像的最小外界矩形。
118.步骤s303，计算每个最小外接矩形的长宽比；
119.本实施例中，例如得到了候选星星区域3的最小外接矩形3、候选星星区域5的最小外接矩形5、候选星星区域6的最小外接矩形6以及候选星星区域7的最小外接矩形7，则分别计算最小外接矩形3、最小外接矩形5、最小外接矩形6以及最小外接矩形7的长宽比。
120.步骤s304，以长宽比大于预设长宽比的最小外接矩形对应的候选星星区域为可能异常星星区域，构建得到可能异常星星区域组。
121.本实施例中，若最小外接矩形5以及最小外接矩形6的长宽比大于预设长宽比，则以候选星星区域5以及候选星星区域6为可能异常星星区域，即构建得到的可能异常星星区域组包括候选星星区域5以及候选星星区域6。其中，预设长宽比根据实际需要进行设置。
122.参照图8，图8为飞行物的灯光区域形态学图像的示意图。飞行物的灯光之间是有一定距离的，提取的二值图像可能会存在两个相邻的白色区域，形态学处理有助于把两个灯光连接为一个整体，如图8所示，白色部分为飞行物的灯光区域形态学图像，容易理解的
是，灯光区域形态学图像的最小外接矩形长宽比值是比较大的，而正常星星区域形态学图像的最小外接矩形长宽比值比较小，因此以长宽比大于预设长宽比的最小外接矩形对应的候选星星区域为可能异常星星区域。
123.步骤s40，基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域；
124.本实施例中，为了进一步提高识别准确性，需要对可能异常星星区域组中的每个候选星星区域进行颜色分析，从而确定第二类异常星星区域。
125.进一步地，一实施例中，步骤s40包括：
126.确定可能异常星星区域组中各个可能异常星星区域包含的颜色；以包含非星星颜色的可能异常星星区域为第二类异常星星区域。
127.本实施例中，以可能异常星星区域组包括候选星星区域5以及候选星星区域6为例，则先确定候选星星区域5包含的颜色以及候选星星区域6包含的颜色，若可能异常星星区域包含的颜色中存在非星星颜色，则确定该可能异常星星区域为第二类异常星星区域。其中，非星星颜色即真实星星区域图像不会呈现的颜色，非星星颜色所包含的颜色种类根据实际情况进行设置，在此不作限制。
128.步骤s50，从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域；
129.本实施例中，基于步骤s40确定第二类异常星星区域后，即可从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域。
130.步骤s60，从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。
131.本实施例中，从候选星星区域组中剔除了第一类异常星星区域和第二类异常星星区域后，即可从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。其中，可以是从剩余的候选星星区域中选择亮度大于预设亮度值的候选星星区域作为真实星星区域。
132.本实施例中，从星空图像中确定候选星星区域组；基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域；基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组；基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域；从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域；从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。通过本实施例，基于邻域分析、形态学处理以及颜色分析等方式，确定并剔除异常星星区域，使得最终确定的真实星星区域的可靠性更高，即提高了星星区域识别准确度。
133.此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有星星检测程序，所述星星检测程序被处理器执行时实现如下步骤：
134.从星空图像中确定候选星星区域组；
135.基于邻域分析，从候选星星区域组中确定并剔除第一类异常星星区域；
136.基于形态学处理，从新的候选星星区域组中确定可能异常星星区域组；
137.基于颜色分析，从可能异常星星区域组中确定第二类异常星星区域；
138.从新的候选星星区域组中剔除第二类异常星星区域；
139.从剩余的候选星星区域中确定真实星星区域。
140.进一步地，所述星星检测程序被处理器执行时还实现如下步骤：
141.从星空图像中选取亮度以及尺寸满足预设条件的区域为候选星星区域，构建得到候选星星区域组。
142.进一步地，所述星星检测程序被处理器执行时还实现如下步骤：
143.获取候选星星区域组中每个候选星星区域的邻域；
144.对每个候选星星区域的邻域进行二值化处理，得到每个候选星星区域的二值化图像；
145.基于每个候选星星区域的二值化图像，计算得到每个候选星星区域在其邻域中的占比；
146.以占比大于预设占比的候选星星区域为第一类异常星星区域；
147.从候选星星区域组中剔除第一类异常星星区域。
148.进一步地，所述星星检测程序被处理器执行时还实现如下步骤：
149.对新的候选星星区域组中每个候选星星区域的二值化图像进行形态学处理，得到新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像；
150.基于新的候选星星区域组中每个候选星星区域的形态学图像，得到新的候选星星区域组中每个候选星星区域的最小外接矩形；
151.计算每个最小外接矩形的长宽比；
152.以长宽比大于预设长宽比的最小外接矩形对应的候选星星区域为可能异常星星区域，构建得到可能异常星星区域组。
153.进一步地，所述星星检测程序被处理器执行时还实现如下步骤：
154.确定可能异常星星区域组中各个可能异常星星区域包含的颜色；
155.以包含非星星颜色的可能异常星星区域为第二类异常星星区域。
156.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
157.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
158.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
159.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。