剪切波变换在星点提取中的应用

李杰; 郭盼; 王春哲

doi:10.3788/CO.20150803.0386

剪切波变换在星点提取中的应用

doi: 10.3788/CO.20150803.0386

李杰^1, ,,
郭盼^2, ,,
王春哲^2, ,

1.
长春大学电子信息工程学院, 吉林长春 130022;
2.
长春理工大学电子信息工程学院, 吉林长春 130022

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(No.61405191);吉林省科技厅自然基金资助项目(No.201215107);吉林省教育厅科研资助项目(No.2013264)

详细信息

通讯作者:
李杰(1969-)，女，吉林白山人，博士，教授，硕士生导师，2000年于吉林大学获得硕士学位,2005年于中国科学院长春光学精密机械与物理研究所获得博士学位，主要从事数字图像传感器技术和图像处理技术研究。E-mail:leejie1994y@126.com

郭盼(1989-)，女，吉林九台人，硕士研究生，2012年于长春大学获得学士学位，主要从事图像处理方面的研究。E-mail:963902263@qq.com

王春哲(1989-)，男，吉林松原人，硕士研究生，2012年于长春大学获得学士学位，主要从事图像处理方面的研究。E-mail:wangchunzhe163@sina.com

中图分类号: TP391.41
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出版历程
- 收稿日期: 2014-12-11
- 录用日期: 2015-02-13
- 刊出日期: 2015-01-25

Application of shearlet transform in the star extraction

LI Jie^{1
, ,},
GUO Pan^{2
, ,},
WANG Chun-zhe^{2
, ,}

1.
College of Electronic Information Engineering, Changchun University, Changchun 130022, China;
2.
College of Electronic Information Engineering, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130022, China

摘要

摘要: 为了实现高精度和高准确性的星图识别和姿态确定,本文对星点提取算法进行了研究,将剪切波变换应用到星点提取技术中。首先,通过利用剪切波变换对星图进行分解,得到不同尺度、不同方向的系数;然后,对剪切系数进行阈值处理并重构得到去噪后的星图,再对重构星图进行顶帽变换和自适应阈值处理,完成星图滤波;最后,通过质心误差补偿法提取星点的坐标,有效地完成星点提取。实验结果表明,采用剪切波变换的星图滤波对噪声去除非常有效;质心误差补偿法的误差在0.003左右,明显优于传统的质心法,基本满足星敏感器的精度高和抗干扰能力强等要求。
- 剪切波变换 /
- 星点提取 /
- 质心补偿
Abstract: In order to realize high precision and high accuracy of star pattern recognition and attitude determination, the star extraction algorithm is studied and the Shearlet transform is applied to the star extraction technology. First, Shearlet transform is used for the decomposition of star image to get coefficients of different scales, different directions. Then threshold processing is used to shear coefficients and reconstruct them to get the de-noising image. Then Top-hat transform and adaptive threshold processing are used for the reconstruction image to complete the star image filtering. Finally the centroid error compensation method is used for extraction of star coordinates, which effectively completes the star extraction. The experimental results show that the noise removal is very effective with star image filtering based on shearlet transform. The error by the centroid error compensation method is about 0.003 and the method is obviously superior to the traditional centroid method. It can satisfy the star sensor requirements of high precision and strong anti-jamming.
- shearlet transform /
- star extracting /
- centroid compensation

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图 1 剪切波变换频域剖分及支撑基的对比

Figure 1. Tiling of the frequency plane induced by Shearlet and the comparison of frequency support

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图 2 模拟星图和添加噪声星图及三维图

Figure 2. Star image and 3D image of simulation and Gauss noise

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图 3 传统小波去噪和Shearlet去噪星图对比(σ=0.01)

Figure 3. Comparison of Star image with wavelets denoising and Shearle denoising t(Gauss noise of σ=0.01)

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图 4 传统小波去噪和Shearlet去噪星图对比(σ=0.1)

Figure 4. Comparison of Star image with wavelets denoising and Shearle denoising t(Gauss noise of σ=0.1)

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图 5 σ=0.01高斯噪声重构星图进行顶帽变换和阈值处理后星图

Figure 5. Images after Top-hat transform and threshold processing of reconstruction image with Gauss noise of σ=0.01

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图 6 σ=0.1高斯噪声重构星图进行顶帽变换和阈值处理后星图

Figure 6. Images after Top-hat transform and threshold processing of reconstruction image with Gauss noise of σ=0.1

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图 7 系统误差与质心位置的关系曲线

Figure 7. Images after Top-hat transform and threshold processing

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表 1 模拟星点坐标

Table 1. Star simulation coordinates

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表 2 星图去噪前后的MSE对比

Table 2. Comparison of MSE values of star images before and after denoising

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表 3 顶帽变换和阈值处理前后星图的MSE对比

Table 3. Comparison of MSE values of the images before and after Top-hat transform and threshold processing

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表 4 对含σ=0.01高斯噪声的星图质心提取结果

Table 4. Results of the star image centroid extraction with σ=0.01 Gaussian noise

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表 5 对含σ=0.1高斯噪声的星图质心提取结果

Table 5. Results of the star image centroid extraction with σ=0.1 Gaussian noise

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