基于图像相关性评估的图像分割阈值确定方法

摘要

基于图像相关性评估的图像分割阈值确定方法，以成像理论及信号处理等的传统理论为基础，通过考虑图像有效光点和背景光及杂散光之间的相关性，即分析有效光点部分图像和背景杂光图像之间的协方差大小(类间方差)，协方差系数最大表示有效光点部分图像和背景杂光图像之间的相关性最小，即说明此状态下的阈值分割最好，从而将背景光、杂散光及有效光源图像区分开。本发明方法可以有效抑制杂散光对有效光点的干扰，准确的对光点进行提取。

说明书

技术领域

本发明涉及一种空间交会对接用光学成像敏感器在复杂背景下的图像处理方法。

背景技术

随着航天任务数量和种类的日益增多，尤其是空间站的发展，使得航天器交会技术得到长足的进步。CCD光学成像敏感器作为追踪器与目标飞行器交会对接的近距离光学测量设备，其成像质量对航天器的成功交会对接有很大影响。

根据交会对接任务的要求，目标标志器通常按照一定的方式固定安装在目标飞行器上预先确定的测量区域。CCD光学成像敏感器对该测量区域成像，并对获取的图像进行光点提取和识别，计算并输出光学敏感器坐标系相对于目标标志器坐标系的相对位置和相对姿态角。因此如何从CCD光学成像敏感器图像中将构成目标标志器的有效光点从背景光中提取出来将直接影响CCD光学成像敏感器的正常测量，而有效光点和背景图像之间的分割点即为图像阈值。

现有方法主要使用固定阈值(如以图像背景加三倍方差等，具体可参见M.Sezgin and B.Sankur，Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation，Journal of Electronic Imaging，pp.146-156，2003)对图像进行阈值分割，在复杂背景图像中这些方法不能将有效光点从背景图像中分割出来，从而影响CCD光学成像敏感器的正常测量。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于图像相关性评估的图像分割阈值确定方法，可以有效抑制杂散光对有效光点的干扰，准确的对光点进行提取。

本发明的技术解决方案是：基于图像相关性评估的图像分割阈值确定方法，步骤如下：

(1)建立图像噪声分布直方图，找出噪声最大值并将其作为噪声门限；

(2)以步骤(1)确定的噪声门限为基准，按照采样间隔均匀离散的将图像中大于噪声门限的像素提取出来，统计每个灰度的像素个数S_i，i∈[hmin，hmax]，hmin和hmax分别为最小灰度值和最大灰度值，计算出图像的背景均值background和每个灰度的像素个数在图像中所占的比例；

(3)从最小灰度hmin到最大灰度依次遍历每一个灰度值，分别统计从最小灰度hmin到当前灰度n的像素个数之和miu1以及大于当前灰度n小于等于最大灰度hmax的像素个数之和miu2，

$\mathrm{miu}1=\frac{\underset{i=h\min }{\overset{n}{\Sigma }}(i\times S_i)}{\mathrm{omega}1},$$\mathrm{omega}1=\underset{i=h\min }{\overset{n}{\Sigma }}{S}_i,$$\mathrm{miu}2=\frac{\underset{i=n}{\overset{h\min }{\Sigma }}(i\times S_i)}{\mathrm{omega}2},$$\mathrm{omega}2=\underset{i=n+1}{\overset{h\max }{\Sigma }}{S}_i;$

(4)依次遍历每一个灰度值，把当前灰度值作为分界线，将图像分为高于分界线的部分和低于分界线的部分，计算两部分的类间方差xigma，如果计算得到的类间方差大于前一级灰度值的类间方差与预定偏移量之和，则将当前的灰度作为当前理论阈值，类间方差计算公式为：

xigma＝omega1×(miu1-background)²+omega2×(miu2-background)²+预定偏移量；

(5)利用滤波函数对当前理论阈值以及上一帧图像的阈值进行加权平均，获取当前图像阈值，计算公式为：

当前图像阈值＝(1-滤波函数)*当前理论阈值+滤波函数*上一帧图像阈值。

所述的预定偏移量由多幅图像的统计平均背景除以对应的统计平均阈值获得。

本发明与现有技术相比的优点在于：本发明方法以成像理论及信号处理等的传统理论为基础，通过考虑图像有效光点和背景光及杂散光之间的相关性，即分析有效光点部分图像和背景杂光图像之间的协方差大小(类间方差)，协方差系数最大表示有效光点部分图像和背景杂光图像之间的相关性最小，即说明此状态下的阈值分割最好，从而将背景光、杂散光及有效光源图像区分开，同时降低了太阳光、地球反照光以及目标飞行器表面发射光对CCD光学成像敏感器正常姿态位置计算的影响，增强CCD光学成像敏感器在复杂背景环境下的工作能力。同时，本发明方法改进了传统阈值确定方法对图像背景纯净度的依赖，能够保证CCD光学成像敏感器在复杂光学环境下正常工作，在满足交会对接不同工作时段测量任务要求的同时节约了图像处理时间，对高鲁棒性、高刷新率交会对接敏感器的研制具有重要的工程使用价值。

附图说明

图1为本发明方法的流程框图。

具体实施方式

如图1所示，为本发明方法的原理框图，CCD头部积分图像输入后，图像阈值确定的主要步骤如下：

1、图像灰度水平统计评价

光点信号的所有像元的灰度应大于某个门限值。采用由噪声分布的直方图确定的噪声最大值作为门限。首先按照采样间隔均匀离散的选取特定区域的图像中的若干个像素，统计各个灰度级的像素个数，计算出图像的背景均值和每个灰度的像素个数在图像中所占的比例。

设各灰度级的像素个数分别为：S₀，S₁，S₂，…，S₂₅₅。

2、图像相关性分析

依次从最小灰度级到最大灰度级遍历每一个灰度级别，统计从最小灰度级到该灰度级的像素个数之和以及大于该灰度小于等于最大灰度级的像素个数之和。

从最小灰度级(hmin)到该灰度级(设为n)的像素个数之和：

$\mathrm{miu}1=\frac{\underset{i=h\min }{\overset{n}{\Sigma }}(i\times S_i)}{\mathrm{omega}1},$$\mathrm{omega}1=\underset{i=h\min }{\overset{n}{\Sigma }}{S}_i$

大于等于该灰度(设为n)小于等于最大灰度级(hmax)的像素个数之和：

$\mathrm{miu}2=\frac{\underset{i=n}{\overset{h\min }{\Sigma }}(i\times S_i)}{\mathrm{omega}2},$$\mathrm{omega}2=\underset{i=n+1}{\overset{h\max }{\Sigma }}{S}_i$

3、图像协方差计算以及最优方差的选取与确定

依次遍历每一个灰度值，把当前灰度值作为分界线，将图像分为高于分界线的部分和低于分界线的部分，计算两部分的类间方差xigma，

xigma＝omega1×(miu1-background)²+omega2×(miu2-background)²；

xigma＝xigma*0.1

依次遍历各灰度级类间方差，如果大于前一级灰度值的的类间方差加偏移量，则将当前的灰度级作为阈值，为了保证图像上一级类间和当前级间协方差变化梯度过于剧烈，增加了级间偏移量来修正阈值。在进行类间方差灰度遍历计算完成后，使得类间方差和预定偏移量之和取得最大值的灰度值作为当前的理论阈值，预定偏移量一般的选取原则是把多幅图像统计平均背景除以统计平均阈值的比作为预定偏移量，该偏移量通常取0.1。

4、自适应阈值确定

当前理论阈值以及上一帧图像阈值根据滤波函数进行加权平均，获取找到最佳的阈值，能准确将目标光点和背景杂光区分开，计算公式为：

当前阈值＝(1-滤波函数)*当前理论阈值+滤波函数*上一帧图像阈值。

滤波函数是根据所拍摄的1000幅图像统计背景和阈值变化梯度获得，目前直接取值为0.1。

本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。