星空背景图像帧转移型CCD传感器Smear效应亮线消除方法

摘要

本发明公开了一种星空背景图像帧转移型CCD传感器Smear效应亮线消除方法，用于解决现有的星图smear效应亮线去除算法在去除smear亮线的同时将亮线上的恒星和目标去掉的技术问题。技术方案是利用各列灰度统计、检测出现smear效应亮线的位置。由于在出现smear效应亮线上的恒星和目标的灰度值也是普遍高于smear效应亮线的平均灰度值，利用这一信息对这些列再进行一次直方图统计求出本列的背景灰度平均值，然后利用高斯分布的3δ原理，得到区分背景和恒星的阈值，在进行去除smear效应亮线的时候大于这一阈值的区域不变，对小于这一阈值的区域再利用双三次插值，在去掉smear效应亮线的同时保存了亮线上的恒星和目标。

主权项

一种星空背景图像帧转移型CCD传感器Smear效应亮线消除方法，其特征在于包括下述步骤：(a)将星空观测图像描述为：I(x，y)＝IS(x，y)+IB(x，y)+IN(x，y)+IL(x，y)    (1)式中，I(x，y)为观测相机CCD焦平面获取的观测图像；(x，y)为像素点的坐标，且1≤x≤M，1≤y≤N，其中M＝1024，N＝1024为图像的大小；IS(x，y)为目标图像，包括恒星和空间目标观测图像；IB(x，y)为星空背景图像；IN(x，y)为噪声图像，包括空间辐射噪声、CCD固定噪声，并假设IN(x，y)服从零均值高斯噪声；IL(x，y)为Smear图像；对每列y分别统计灰度和Ty，如公式(2)所示： T y = Σ x = 1 M I ( x , y ) - - - ( 2 ) 式中，y表示图像中的第y列，1≤y≤N(N＝1024)，x表示图像中的第x行，I(x，y)为(x，y)坐标位置处的灰度值；阈值T通过下式确定：T＝μB+λ·σB    (3) R L ( y ) = 1 T y > T 0 else - - - ( 4 ) 式中，μB为统计的图像背景均值，σB为统计的图像背景标准差，λ背景标准差系数；检测出直方图中的局部极大值，即为smear效应亮线出现的位置；(b)检测出smear效应亮线后，再对检测出的smear效应亮线所在列进行灰度直方图统计，得到smear效应亮线所在列的背景均值，然后利用高斯分布的3δ原理，得到区分背景和恒星的阈值T′；T′＝μ′B+3·σ′B    (5)式中，μ′B为对应smear效应亮线所在列的背景均值，σ′B为对应smear效应亮线所在列的背景噪声标准差；将对应smear效应亮线所在列的背景和恒星分开；(c)取Smear效应亮线所在列两侧各N列的像素值，用这些像素值作双三次插值，用插值计算值代替Smear效应亮线对应位置的像素灰度值；假设Smear效应亮线所在列两侧选取4个像素点(x0，y0)、(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)，灰度值为I(x0，y0)、I(x1，y1)、I(x2，y2)、I(x3，y3)，三次插值函数为：I(x，y)＝l0(x，y)I(x0，y0)+l1(x，y)I(x1，y1)+l2(x，y)I(x2，y2)+l3(x，y)I(x3，y3)    (6)l0(x，y)＝[(x，y)‑(x1，y1)][(x，y)‑(x2，y2)][(x，y)‑(x3，y3)]/[(x0，y0)‑(x1，y1)][(x0，y0)‑(x2，y2)][(x0，y0)‑(x3，y3)](7)l1(x，y)＝[(x，y)‑(x0，y0)][(x，y)‑(x2，y2)][(x，y)‑(x3，y3)]/[(x1，y1)‑(x0，y0)][(x1，y1)‑(x2，y2)][(x1，y1)‑(x3，y3)](8)l2(x，y)＝[(x，y)‑(x0，y0)][(x，y)‑(x1，y1)][(x，y)‑(x3，y3)]/[(x2，y2)‑(x0，y0)][(x2，y2)‑(x1，y1)][(x2，y2)‑(x3，y3)](9)l3(x，y)＝[(x，y)‑(x1，y1)][(x，y)‑(x1，y1)][(x，y)‑(x2，y2)]/[(x3，y3)‑(x0，y0)][(x3，y3)‑(x1，y1)][(x3，y3)‑(x2，y2)](10)在出现恒星和目标的区域保存原值，而在非恒星和目标区域采用双三次插值对smear效应亮线进行修复，保证在去除smear效应亮线的同时保存恒星和目标。