专利名称：星空图像目标轨迹检测方法
技术领域：
本发明涉及一种天文图像处理方法，特别是星空背景图像中弱小动目标运动轨迹检测 方法。
背景技术：
星空背景下成像目标由于距离成像设备很远，使得目标在成像图像的面积较小，且没有 形状结构信息和纹理信息，同时由于探测设备自身影响，图像的信噪比较低。因此在低信噪 比的条件下进行运动目标检测具有重要的研究意义。
文献"一种快速序列图像低信噪比点目标的检测与跟踪方法，西安电子科技大学学报, 1999.12, 732-736"公开了一种基于多级假设空间轨迹搜索方法，此方法借助于序贯分类的思 路，通过将潜在目标的灰度与其在下一帧的邻域内的可能位置的灰度进行叠加，并通过序贯 阈值来判断是否是目标。该方法在设定检测率和虚警率下，检测效果比较好，但是由于需要 进行空间的搜索，计算量和存储量大，实时性差，且一般要求目标运动速度小于1个像素， 否则搜索范围变大，计算量呈指数级上升。
发明内容
为了克服现有技术计算量和存储量大的不足，本发明提供一种星空图像目标轨迹检测方 法，通过将目标轨迹划分为较小的子块，采用非均匀化对传统的Hough变换进行改进，可以 实现星空背景下的弱小目标检测，减少计算量和存储量。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案 一种星空图像目标轨迹检测方法，其特点 是包括下述步骤
(a) 对序列图像中的连续W张图像进行帧差累加，并采用自适应阈值/对累加后的图像 进行0和1的二值化处理，iV = 5;
(b) 将1024X 1024大小的图像/进行均匀划分为32x32的小块，并对每个大小为32x32 小块5^中值为1的点数进行统计；
/是小块在图像中的横坐标，B/S32， /是小块在图像中的纵坐标，lsy。2;
(c) 依据统计的值为1的点数，找出小块^j及其八邻域内u一，《—u，《_1J+1，
5,J+1，A+^.+,)的极大值块，根据极大值与指定的阈值,——
比较，初步判断邻域块内是否存在目标轨迹，若大于等于阈值，则可能存在目标轨迹，若小 于阈值，则不存在目标轨迹；f wwm owas=20;
3(d) 对可能存在目标轨迹的小块，对局部极大值块，分别计算其八邻域内位于四个直角
处的三个块'即5,.—^+5^.+^,,，块~—i+^+iji+Jei+i,,块^—^5,々w+u口块
5,^ + ^+1,7. +《+1,川值为1的点数，找出其中点数最大的块，并与g》.进行合并，形成64x64 的图像块；
(e) 设图像块上空间线段起点坐标为0。，K)，终点坐标为(x,，乂)，且;c。^x,，根据
t-0,一^)/0广Xo) (1) 6> = arctan(A:) (2) P二Oo-^))cos(9 (3) 对图像块上所有像素逐个组合连线并进行计算S和/7 ，根据计算结果分别对参数空间水平方 向进行角度的量化及竖直方向距离的量化，建立参数空间的非均匀量化累加器数组//(/ "); (f)将累加器数组置零，对步骤(c)中选取的与《》.进行合并后形成的64x64
的块中值为1的点进行变换，找到这些点在参数空间对应的^和p值，并将相应的累积器数 组/Z(p")的位置加1，即= 。 + l，直到所有的点均变换完毕；
(g)寻找参数空间上累加器数组//(/ ")的局部极大值，找到直线参数^和P值，确定直线。
本发明的有益效果是由于通过将目标轨迹划分为较小的子块，采用非均匀化对传统的
Hough变换进行改进，实现了星空背景下的弱小目标检测，减少了计算量和存储量。
下面结合附图和实施例对本发明作详细说明。
附图是本发明方法分块合并示意图。
具体实施例方式
累加图像分块并初步判断。
星空背景下的序列帧差累加图像中目标轨迹长度取决于图像帧数和目标的运动速度。通
常目标光斑大小一般为4x4象素左右，其运动速度不确定。若假设图像上目标的水平运动速 度和竖直运动速度均为1象素/帧，则光斑所形成的轨迹长度约为25 36象素，而星空背景 图像一般为1024x1024，相对于图像大小，目标的轨迹非常短。同时图像上又存在着大量的 随机噪声，其数目和灰度都超过目标。如果直接对星空背景下的帧差累加图像进行Hough变 换，很难找到目标轨迹。
本发明将目标轨迹划分到较小的子块中进行检测，解决了由于目标轨迹相对于整幅图像 过短以及大量噪声的存在导致的轨迹检测失效的问题。首先对序列图像中的连续iV张图像进行帧差累加，并采用自适应阈值"寸累加后的图像 进行0和1的二值化处理。iV = 5 。
其次，将1024X 1024大小的图像/进行均匀划分为32x32的小块，合计32x32块，并 对每个大小为32x32小块《」.中值为1的点数进行统计。
Z是小块在图像中的横坐标，1^/^32， y'是小块在图像中的纵坐标，1^_/、32。
然后，依据统计的值为l的点数，找出小块B^.及其八邻域内ly—,, A—ly， ^_1;+1，
AJ+1， A+i,i， A+1,y， )的极大值块，根据极大值与指定的阈值L""W — OW"
a —做m — owM =20)比较，初步判断邻域块内是否存在目标轨迹，若大于等于阈值，则可
能存在目标轨迹，若小于阈值，则不存在目标轨迹；
最后，对可能存在目标轨迹的小块，即极大值大于阈值f —m/m—owes "一m^—o"^
=20)，则对局部极大值块，分别计算其八邻域内位于四个直角处的三个块，即 , + u + '块+ A+U-i + ,块S卜u + ^川+ A川和块
A,^ + A+U +《AW值为1的点数，找出其中点数最大的块，并与Ad进行合并，形成64x64 的图像块，合并之后大小为64x64图像块即为后续轨迹检测的处理对象，见附图。 目标轨迹检测。
传统Hough变换采用的是参数空间的均匀量化，即在参数空间水平方向对角度^在
区间内进行均匀量化，竖直方向对距离参数p在Lo,，^J (具体数值和图像表达相关)区 间内进行均匀量化，参数均匀量化时A0和Ap是不变的；
其中在图像进行坐标表示的时候将原点置于图像的中心，而不是图像的左上角或者左下 角，线段倾角"，"e[-W2,W2)，假设图像宽度为W，高度为//，图像的中心位于
横坐标最左侧和最右侧分别为
乂o
X一 "*~*^0 义+
一 &0+1
纵坐标最下侧和最上侧分别为
n y+叫 ，
『是偶数 『是奇数
//是偶数 //是奇数
当图像的宽度和高度足够大时，A+l和x。之间的差别就很小，可以都用JC。表示JC+,同 A表示凡，可见P e [一V《+乂，V^+乂] ° 参数空间均匀量化导致在参数空间累加器的相邻角度内出现峰值，造成峰值模糊，而非 均匀量化就是对寻找合适的AP和A/ ，以避免峰值模糊化。
本发明采用非均匀化对传统的Hough变换进行改进，具体步骤如下 设图像上空间线段起点坐标为(x。,力)，终点坐标为(JC,，力)，且x。^x,，贝U
"Ul)/0广A) (4) 6 = arctan(;A:) (5) P = O0-Axq)cosS (6) 依据公式(1)(2)(3)，对图像上所有像素逐个组合连线并进行计算P和户，根据计算结果所 得的^和p，分别对参数空间水平方向进行角度的量化及竖直方向距离的量化，从而建立参
数空间的非均匀量化累加器数组//(户")；
将累加器数组/Z(A。置零，对步骤一中选取的与^j进行合并后形成的64x64的块中值
为l的点进行变换，找到这些点在参数空间对应的6>和/7值，并将相应的累积器数组i/(p") 的位置加l，即//00,^) = //(/0，。 + 1，直到所有的点均变换完毕；
寻找参数空间上累加器数组Z/(P刀)的局部极大值，从而找到直线参数P和/ 值，进而确 定直线。
权利要求
1、一种星空图像目标轨迹检测方法，其特征在于包括下述步骤(a)对序列图像中的连续N张图像进行帧差累加，并采用自适应阈值t对累加后的图像进行0和1的二值化处理，N＝5；(b)将1024×1024大小的图像I进行均匀划分为32×32的小块，并对每个大小为32×32小块Bi，j中值为1的点数进行统计；i是小块在图像中的横坐标，1≤i≤32，j是小块在图像中的纵坐标，1≤j≤32；(c)依据统计的值为1的点数，找出小块Bi，j及其八邻域内(Bi-1，j-1，Bi-1，j，Bi-1，j+1，Bi，j-1，Bi，j+1，Bi+1，j-1，Bi+1，j，Bi+1，j+1)的极大值块，根据极大值与指定的阈值t_num_ones比较，初步判断邻域块内是否存在目标轨迹，若大于等于阈值，则可能存在目标轨迹，若小于阈值，则不存在目标轨迹；t_num_ones＝20；(d)对可能存在目标轨迹的小块，对局部极大值块，分别计算其八邻域内位于四个直角处的三个块，即Bi-1，j-1+Bi-1，j+Bi，j-1，块Bi，j-1+Bi+1，j-1+Bi+1，j，块Bi-1，j+Bi-1，j+1+Bi，j+1和块Bi，j+1+Bi+1，j+Bi+1，j+1值为1的点数，找出其中点数最大的块，并与Bi，j进行合并，形成64×64的图像块；(e)设图像块上空间线段起点坐标为(x0，y0)，终点坐标为(x1，y1)，且x0≠x1，根据k＝(y1-y0)/(x1-x0) (1)θ＝arctan(k) (2)ρ＝(y0-kx0)cosθ (3)对图像块上所有像素逐个组合连线并进行计算θ和ρ，根据计算结果分别对参数空间水平方向进行角度的量化及竖直方向距离的量化，建立参数空间的非均匀量化累加器数组H(ρ，θ)；(f)将累加器数组H(ρ，θ)置零，对步骤(c)中选取的与Bi，j进行合并后形成的64×64的块中值为1的点进行变换，找到这些点在参数空间对应的θ和ρ值，并将相应的累积器数组H(ρ，θ)的位置加1，即H(ρ，θ)＝H(ρ，θ)+1，直到所有的点均变换完毕；(g)寻找参数空间上累加器数组H(ρ，θ)的局部极大值，找到直线参数θ和ρ值，确定直线。
全文摘要
本发明公开了一种星空图像目标轨迹检测方法，首先对序列图像中的连续5张图像进行帧差累加，并采用自适应阈值t对累加后的图像进行0和1的二值化处理；将1024×1024大小的图像I进行均匀划分为32×32的小块，对图像块上所有像素逐个组合连线并进行计算θ和ρ，建立参数空间的非均匀量化累加器数组H(ρ，θ)；并将相应的累积器数组H(ρ，θ)的位置加1，即H(ρ，θ)＝H(ρ，θ)+1，直到所有的点均变换完毕；寻找参数空间上累加器数组H(ρ，θ)的局部极大值，找到直线参数θ和ρ值，确定直线。本发明通过将目标轨迹划分为较小的子块，采用非均匀化对传统的Hough变换进行改进，实现了星空背景下的弱小目标检测，减少了计算量和存储量。
文档编号G06T7/00GK101520891SQ20091002156
公开日2009年9月2日 申请日期2009年3月17日 优先权日2009年3月17日
发明者磊 姜, 孙瑾秋, 张艳宁, 林增刚 申请人:西北工业大学