一种基于加权约束的星图分割方法

摘要

本发明公开了一种基于加权约束的星图分割方法，包括：(1)初始化分割阈值；(2)优化迭代分割阈值；(3)加权迭代分割阈值；(4)分割星图。本发明结合优化迭代算法和加权迭代算法，通过在加权迭代过程中添加约束条件，并利用两个加权因子的自主调整变化，以求得星图理想的分割阈值，进而对星图进行分割，分割得到的前景图中星点目标满足实际的星点个数要求；故本发明能够有效消除噪声和背景对星点识别和定位的影响，在保证后续星点质心提取精度的前提下，大大提高星图定位的处理速度。

主权项

一种基于加权约束的星图分割方法，包括如下步骤：(1)获取星图中像素的最大灰度值和最小灰度值，从而计算出初始分割阈值；根据初始分割阈值对所述的星图进行分割，进而计算出对应的初始前景平均灰度值和初始背景平均灰度值；(2)根据初始分割阈值、初始前景平均灰度值和初始背景平均灰度值，利用优化迭代阈值算法，计算出最优分割阈值；根据最优分割阈值对所述的星图进行分割，进而计算出对应的最优前景平均灰度值和最优背景平均灰度值；(3)根据最优分割阈值、最优前景平均灰度值和最优背景平均灰度值，利用加权迭代阈值算法，计算出加权分割阈值；(4)根据加权分割阈值对所述的星图进行分割。