基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法

基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法
【专利摘要】本发明提供一种基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法，针对小视场光电设备在同一时刻观测到恒星的数量较少从而难以将观测恒星与星表进行匹配的问题，利用光电设备的系统误差在一定时间和空间范围内基本不变的原理，将光电设备近期的历史帧联合起来，利用误差矢量的累积效应，来实现小视场光电设备的恒星匹配。其有益效果在于：可适用于小视场光电设备，匹配正确率高，对图像提取和星表的要求低，参数设置简单，并且可实现实时处理。
【专利说明】
基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法

【技术领域】
[0001]本发明属于光电测量领域，具体涉及光电设备视场中观测恒星与星表的匹配方法，特别涉及一种基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法。

【背景技术】
[0002]在大量光电设备中，都需要利用恒星来对设备自身进行标校或测量。比如天文望远镜和光电经纬仪可以通过测量恒星的位置来推算自身的系统误差，星敏感器可以通过识别星图来进行导航，天文定位系统可以通过拍摄恒星来计算测站的经纬度，等等。而在这些应用中都有一个共同的需求，就是要知道视场中观测到的恒星究竟是已知星表中的哪些恒星，即建立观测恒星与星表的对应关系，简称恒星匹配。
[0003]迄今为止，人们已经提出了多种恒星匹配方法，比如概率统计算法、三角形匹配算法、主星识别算法、匹配组算法、栅格算法、奇异值分解算法、基于神经网络的算法、基于Hausdroff距离的算法、基于KMP的算法等等。然而，这些方法都有各种各样的缺陷，比如:概率统计算法计算相当复杂，速度慢，使用价值不高；三角形匹配算法误识别率高，且对星数要求较多；主星识别算法在视场内同时出现多颗亮度相近的观测星时，识别率将迅速降低；匹配组算法存在算法复杂，运行速度慢等问题；栅格算法计算量大，实时性不高；奇异值分解算法原理比较抽象，且星模式差异判别阈值不好选取；基于神经网络的算法在前期的训练和取数阶段则非常繁杂，需要大量的恒星样本；HaUSdr0fT距离要求视场内要有3颗以上的恒星，且误差会影响后续的识别精度，识别效率不高；基于KMP的算法与神经网络法一样也需要一个大容量的恒星样本库，等等。
[0004]这些方法共同的缺陷体现在四个方面:一是不能保证匹配成功率，二是需要视场中同时有较多的恒星，三是需要星表容量足够大且要与探测能力相符，四是实时性较差。尤其是视场中恒星的数量较少时，会对成功率造成直接影响。对于某些视场较小、探测能力较弱的光电设备来说，往往同一时刻观测到的恒星很少，有时几分钟才能观测到一颗恒星，以致许多恒星匹配方法都难以应用。


【发明内容】

[0005]本发明解决的技术问题:针对小视场光电设备在同一时刻观测到恒星的数量较少从而难以将观测恒星与星表进行匹配的问题，提供一种基于误差矢量匹配的恒星匹配方法，可用于小视场光电设备的恒星匹配。
[0006]本发明是利用光电设备的系统误差在一定时间和空间范围内基本不变的原理，通过求解误差矢量矩阵，来实现小视场光电设备观测恒星与星表的高效匹配。光电设备利用恒星进行标校的主要原因之一，就是光电设备的指向精度中往往包含有较大的系统误差。这种系统误差是由环境和设备引起的测量值和理论值之间的误差，包括大气折射、机架的制造和装配误差、机架的重力变形以及因为温度变化引起的变形误差，机架的结构因素包括轴系的误差、镜筒的弯沉、叉臂或轭架的变形等等。因此，系统误差在一定空间和时间范围内是基本不变的。本发明则是以该原理为基础，将光电设备近期的历史帧联合起来，利用误差矢量的累积效应，来实现小视场光电设备的恒星匹配。其基本原理如图1所示，具体实现步骤大致如下:
[0007](I)建立有待与当前帧进行匹配的子星表；
[0008](2)确定子星表中有待与当前帧进行匹配的候选恒星；
[0009](3)从视场当前帧的图像中提取恒星；
[0010](4)建立各个候选恒星的误差矢量矩阵；
[0011](5)利用误差矢量矩阵进行误差判定，得到视场误差矢量集合；
[0012](6)利用视场误差矢量集合对当前帧进行恒星匹配；
[0013](7)对历史误差矢量矩阵进行更新与重置。
[0014]本发明与现有技术相比的有益效果在于:
[0015](I)对视场大小要求较低。本发明可适用于小视场光电设备，视场中同时出现的恒星不需要太多，几分钟内出现几颗恒星即可匹配。
[0016](2)匹配正确率高。只要满足前提条件且参数设置合适，正确率一般都可达到100%。
[0017](3)对图像中恒星提取的要求较低。本发明容许恒星的提取有一定的漏检率和误检率，漏检率和误检率较大时只会延长匹配的时间，但基本不会影响匹配正确率。
[0018](4)对星表容量的要求较低。本发明不需要完备的星表，只要视场中能提取到星表中的恒星即可，故星表的容量可以远小于可探测的恒星数，星表的大小也只对匹配的速度有影响。
[0019](5)对恒星的星等、光谱等信息要求较低。本发明不使用恒星的星等、光谱等信息也可完成匹配。
[0020](6)参数的设置比较简单。本发明需要人为设置的参数较少，并且每个参数都有明确的物理意义；参数设置的容错率也较高，可以在一个较大的范围内选择参数。
[0021](7)计算量不大，可实现实时处理。

【专利附图】

【附图说明】
[0022]图1是基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法原理示意图。
[0023]图2是恒星提取过程示意图，其中(a)是预处理图像，(b)是恒星增强图像，(C)是分割各恒星区域后的图像，(d)是提取各恒星的质心后的图像，其中十字中心即表示恒星的质心。
[0024]图3是待匹配恒星对示意图，其中五角星表示候选恒星，十字表示提取恒星，虚线连接的候选恒星和提取恒星则是待匹配恒星对。
[0025]图4(a) (b) (c) (d) (e)是近期历史帧中候选恒星的误差矢量矩阵示意图。
[0026]图5是累积误差矢量矩阵及其峰值分布示意图，其中(a)是累积误差矢量矩阵的灰度图，(b)是膨胀后的累积误差矢量峰值分布图。
[0027]图6是匹配结果示意图，其中用实线相连的即是匹配成功的候选恒星和提取恒星。

【具体实施方式】
[0028]以下是本发明的具体实施办法。但以下的实施例仅限于解释本发明，本发明的保护范围应包括权利要求的全部内容，而且通过以下实施例对该领域的技术人员即可以实现本发明权利要求的全部内容。
[0029]本发明的第一步是建立有待与当前帧进行匹配的子星表。其目的是初步圈定待匹配的恒星，缩小搜索范围，减小后续计算量。因为星表中都是以星表平位置记录恒星，而已知的是视场的地平坐标，如果直接进行搜索，则必须把星表中所有星表平位置转换到视场坐标位置，造成计算量剧烈膨胀，故需要预先粗略地圈定恒星的范围，即建立一个临时的子星表。该步骤中包含以下几个小步骤:
[0030]I)将当前帧的地方平时转换为当地恒星时S。该步骤使用常规的天文算法即可实现。
[0031]2)利用当地恒星时S、站址纬度炉和当前视场中心的地平坐标(Atl, Etl),计算当前视场中心的第二赤道坐标(Citl, Sci),其计算公式为:
[0032]
siiu>'0 = sin ^sin ￡0 - cos ^cos E0 cos A0 ( 1.)
[0033]cos δ 0sinH0 = cosE0sinA0 (2)
[0034]
cosc!)() cos I/? - cos炉sin E0 + sin 炉cos Ei, cos A0 (3)
[0035]α。= S-H0 (4)
[0036]式中，a0> SrHc^Atl和Etl分别表示当前视场中心的赤经、赤讳、时角、方位角和俯仰角。式(I)用于计算S ^，式(2)和式(3)用于确定Htl及其象限，式(4)用于将Htl转换为
a O。
[0037]3)建立视场周边范围的子星表。根据当前视场中心的第二赤道坐标，在星表中按设定的阈值^进行搜索，如果恒星与当前视场中心的距离小于该阈值则加入子星表。阈值ε t应设定为大于视场范围加上所有误差的最大值，且要保证至少有一颗以上的恒星。因此，该阈值宜大不宜小，如果阈值太大，只会增加计算量；但若阈值太小，则可能漏掉候选恒星。本发明中采用自适应的方式来设定，即首先设定一个基础阈值(比如0.5° )，如果搜索到的恒星太少(比如少于3颗)则自动提高阈值，直到候选恒星满足要求为止。
[0038]本发明的第二步是确定子星表中有待与当前帧进行匹配的候选恒星。该步骤中包含以下几个小步骤:
[0039]I)将子星表中所有恒星的星表平位置转换到理论观测位置。该步骤使用常规的天文算法即可实现。
[0040]2)计算子星表中所有恒星理论观测位置的地平坐标(A。，Ec)，其计算公式为:
[0041]Hc = S- a c (5)
[0042]
sin Et.=sin^>sin<5c + cos^cosSc cosHc (6)
[0043]cosEcsinAc = cos δ csinHc (7)
[0044]

【权利要求】
1.一种基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法，其特征在于实现步骤如下: (1)建立有待与当前帧进行匹配的子星表； (2)确定子星表中有待与当前帧进行匹配的候选恒星； (3)从视场当前帧的图像中提取恒星； (4)建立各个候选恒星的误差矢量矩阵； (5)利用误差矢量矩阵进行误差判定，得到视场误差矢量集合； (6)利用视场误差矢量集合对当前帧进行恒星匹配； (7)对历史误差矢量矩阵进行更新与重置。
2.根据权利要求1所述的基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法，其特征在于:所述第(I)步的实现步骤为: 1)将当前帧的地方平时转换为当地恒星时； 2)计算当前视场中心的第二赤道坐标； 3)建立视场周边范围的子星表。
3.根据权利要求1所述的基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法，其特征在于:所述第(2)步的实现步骤为: 1)将子星表中所有恒星的星表平位置转换到理论观测位置； 2)计算子星表中所有恒星理论观测位置的地平坐标； 3)用子星表中所有恒星理论观测位置的地平坐标计算其视场坐标； 4)在子星表中选出位于视场边界加最大误差范围以内的恒星，作为待匹配的候选恒星。
4.根据权利要求1所述的基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法，其特征在于:所述第(3)步的实现步骤为: 1)计算恒星在视场中的帧间偏移量； 2)对当前帧图像进行预处理； 3)计算定向累加图像； 4)计算恒星增强图像； 5)分割各恒星区域； 6)提取当前帧图像中各恒星的质心。
5.根据权利要求1所述的基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法，其特征在于:所述第(4)步的实现步骤为: 1)设置质心提取的最大偏差； 2)为当前帧中各个候选恒星建立对应的误差矢量矩阵； 3)计算当前帧中各个候选恒星的误差矢量集合； 4)将误差矢量集合按质心偏差范围进行扩充并栅格化； 5)同步当前帧中各个候选恒星的误差矢量矩阵。
6.根据权利要求1所述的基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法，其特征在于:所述第(5)步的实现步骤为: 1)记录近期历史帧中候选恒星的误差矢量矩阵； 2)将近期历史误差矢量矩阵对应元素相加，得到累积误差矢量矩阵； 3)用累积误差矢量矩阵中最大值为阈值进行分割； 4)统计累积误差矢量矩阵的最大值区域数； 5)判定视场误差矢量区域； 6)扩充视场误差矢量区域； 7)计算视场误差矢量集合。
7.根据权利要求1所述的基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法，其特征在于:所述第(6)步的实现步骤为: 1)将当前帧中各个候选恒星的误差矢量集合栅格化； 2)找出当前帧中各个候选恒星的误差矢量集合与视场误差矢量集合的公共子集； 3)判定匹配的恒星。
8.根据权利要求1所述的基于误差矢量匹配的小视场恒星匹配方法，其特征在于:所述第(7)步中，将超出预设范围的历史误差矢量矩阵清除，并且在设备状态完全改变时将历史误差矢量矩阵重置。
【文档编号】G06F19/00GK104133993SQ201410353730
【公开日】2014年11月5日 申请日期:2014年7月23日 优先权日:2014年7月23日
【发明者】罗一涵, 陈科, 张涯辉, 钟代均 申请人:中国科学院光电技术研究所