余路偉,毛曉楠,金 荷,胡雄超,吳永康

(1. 中國(guó)航天科技集團(tuán)公司 紅外探測(cè)技術(shù)研發(fā)中心,上海 201109； 2.上海航天控制技術(shù)研究所,上海 201109)

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星敏感器抗雜光背景濾波圖像處理方法研究

余路偉1、2,毛曉楠1、2,金 荷1、2,胡雄超1、2,吳永康1、2

(1. 中國(guó)航天科技集團(tuán)公司 紅外探測(cè)技術(shù)研發(fā)中心,上海 201109； 2.上海航天控制技術(shù)研究所,上海 201109)

為提高星敏感器抗雜光干擾性能，提出了一種稱(chēng)為背景濾波的全幀型星圖處理算法。根據(jù)星點(diǎn)和背景不同特征，對(duì)背景估計(jì)法進(jìn)行了改進(jìn)：設(shè)定模板尺寸為77像素，用模板邊緣像素的均值作為中心點(diǎn)的背景估值；將目標(biāo)點(diǎn)本身引入背景估計(jì)，增加目標(biāo)點(diǎn)權(quán)重以抑制背景的殘留；設(shè)定一較小的固定閾值以分割星點(diǎn)與虛警點(diǎn)，并采用單雙點(diǎn)去噪。給出了適宜FPGA并行處理的算法流程。對(duì)不同噪聲水平下受雜光干擾的星圖的處理結(jié)果表明：與分塊閾值法和高通濾波法相比，背景濾波算法的抗雜光能力更強(qiáng)，虛警率低，星點(diǎn)提取率高，運(yùn)算簡(jiǎn)單，便于FPGA實(shí)現(xiàn)，有無(wú)雜光干擾時(shí)的適應(yīng)性好。

星敏感器； 星點(diǎn)提??； 抗雜光； 圖像處理； 背景濾波； 背景估計(jì)； 掩模； 虛警率

0 引言

星敏感器(簡(jiǎn)稱(chēng)星敏)具高精度、高可靠和長(zhǎng)壽命特點(diǎn)，已成為衛(wèi)星平臺(tái)姿軌控系統(tǒng)的核心測(cè)量部件，在空間飛行任務(wù)中具有十分重要的作用[1]。作為光學(xué)敏感器，抗雜光干擾成為影響星敏性能的一個(gè)重要因素[2]。在軌時(shí)，星敏受月光、地氣光、太陽(yáng)光和星體反射光四種雜光干擾。雜光干擾下，星敏成像將受到污染，原起伏均勻的背景將會(huì)呈現(xiàn)大幅度變化，灰度值也將整體抬高。這種不均衡的背景會(huì)嚴(yán)重影響分割閾值選取，造成虛警率急劇上升，星點(diǎn)提取率迅速下降，最終或?qū)е滦歉檨G失，星敏姿態(tài)數(shù)據(jù)無(wú)效。抗雜光時(shí)，除從遮光罩、探測(cè)電路抗光暈等硬件入手外，軟件圖像處理有多幀跟蹤檢測(cè)的局部方法和單幀星圖的整幅處理方法兩種[3-7]。多幀跟蹤檢測(cè)的局部方法可巧妙地規(guī)避雜光干擾，只關(guān)注波門(mén)內(nèi)星點(diǎn)與背景的分割，但此類(lèi)方法較復(fù)雜，需要多幀間星點(diǎn)目標(biāo)的嚴(yán)格配準(zhǔn)，以及較多緩存，而且一旦跟蹤丟失，星敏只能進(jìn)入全天捕獲狀態(tài)，此時(shí)只能采用單幀圖像整幅處理的方法。基于單幀處理的傳統(tǒng)閾值分割法存在局部適應(yīng)性差、弱星提取能力不足等問(wèn)題，導(dǎo)致其無(wú)法在雜光干擾下使用[1]。

為應(yīng)對(duì)單幀圖像的雜光干擾，背景估計(jì)是一種常見(jiàn)的全局處理途徑。背景估計(jì)的要點(diǎn)是：圖像上任一像素的背景值均可由其周?chē)袼刂稻€(xiàn)性或非線(xiàn)性表示，將每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值與相應(yīng)背景估值作差得到殘差圖像，殘差圖像能表征原始圖像的對(duì)比度，在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行圖像分割則易求得最優(yōu)閾值。背景估計(jì)的關(guān)鍵是背景估計(jì)掩模(又稱(chēng)圖像卷積核)的設(shè)計(jì)，不同的掩模對(duì)應(yīng)不同的背景估計(jì)方法。文獻(xiàn)[7]在改進(jìn)最大值背景預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，增加多級(jí)梯度檢測(cè)，提取效果較好，但該算法計(jì)算復(fù)雜、計(jì)算量大，其算法邏輯不適于硬件實(shí)現(xiàn)，對(duì)超過(guò)1百萬(wàn)像素的大面陣數(shù)字圖像，實(shí)時(shí)處理性能不佳。文獻(xiàn)[8]提出根據(jù)距離的固定權(quán)值與區(qū)域最大值背景預(yù)測(cè)綜合應(yīng)用的方法，可在星圖中存在局部高亮區(qū)域條件下得到較好的提取結(jié)果，但其判斷是否用最大值背景預(yù)測(cè)的梯度閾值不易確定，從而影響了算法效果。本文以背景估計(jì)為基礎(chǔ)，針對(duì)星敏圖像處理提取星點(diǎn)的特征，設(shè)計(jì)了一種兼顧雜散光與噪聲抑制的背景估計(jì)掩模，形成一種流水線(xiàn)作業(yè)的星圖處理方法——背景濾波，上述掩模建立在星點(diǎn)模型的基礎(chǔ)上，有極強(qiáng)的針對(duì)性，具備在背景估計(jì)中完好保留星點(diǎn)的能力，同時(shí)可穩(wěn)定抑制雜散光干擾，有效分割目標(biāo)與背景。

1 星圖特征分析

對(duì)星圖特征進(jìn)行分析，說(shuō)明目標(biāo)、背景、噪聲三者之間的關(guān)系和特點(diǎn)。

1.1 星點(diǎn)特征

由于星點(diǎn)質(zhì)心計(jì)算精度需要，一般采用離焦的方法使星點(diǎn)彌散為近圓形的光斑。理想星點(diǎn)像斑的能量分布可用二維高斯分布近似[9]。受探測(cè)器灰度量化限制，亮星成像將表現(xiàn)去頂高斯分布的特征，可表示為

(1)

1.2 背景特征

常態(tài)工況下，星圖背景分布均勻，并伴隨大量隨機(jī)噪聲。一般星敏在軌工作時(shí)間越長(zhǎng)(或所處環(huán)境溫度越高)，噪聲的能量均值就越高，目標(biāo)與背景、噪聲呈疊加關(guān)系，三者相互獨(dú)立，具有可分割性，滿(mǎn)足

G(x,y)=S(x,y)+B(x,y)+N(x,y).

式中：G(x，y)為某點(diǎn)灰度值；S(x，y)為星點(diǎn)在該點(diǎn)處的灰度值；B(x，y)為該點(diǎn)背景灰度；N(x，y)為該點(diǎn)疊加的隨機(jī)噪聲。

目標(biāo)、背景、噪聲三者間的關(guān)系如圖2所示。當(dāng)受雜光干擾時(shí)，星圖背景分布的均勻性被破壞，呈緩慢過(guò)渡趨勢(shì)。當(dāng)有月球或太陽(yáng)存在時(shí)，光源在圖像中的成像近似一個(gè)大半徑的高斯去頂分布。噪聲隨機(jī)疊加在背景之上。特別的，月球或太陽(yáng)可能在成像時(shí)產(chǎn)生光環(huán)或光帶，成為背景中的高頻部分。

圖1 星點(diǎn)像斑特征Fig.1 Features of star spot

圖2 雜散光干擾時(shí)星圖特征Fig.2 Features of star image with stray lights

2 背景濾波

星圖中目標(biāo)與背景具有獨(dú)立的特性，使采用背景估計(jì)法分割星圖成為可能[8]。背景估計(jì)法建立在空域?yàn)V波理論的基礎(chǔ)上，先以某種權(quán)值模板遍歷一次原始圖像I，得到估計(jì)的圖像背景

(2)

再將兩者作差得到殘差圖像

It=I-Ib，

(3)

理想情況下殘差圖像中僅保留目標(biāo)和少量高頻噪聲[10]。此處：Ib(x，y)為背景估計(jì)得到的某一像素灰度值；k為模板半徑；I(i，j)為原始圖像在模板內(nèi)某點(diǎn)，i，j分別為該點(diǎn)行、列坐標(biāo)；wij為其對(duì)應(yīng)權(quán)值；It為殘差圖像。

在此基礎(chǔ)上，本文對(duì)背景濾波算法進(jìn)行改進(jìn)，具體如下。

a) 針對(duì)星點(diǎn)特征的模板設(shè)計(jì)

由上述分析可知：星斑大小可達(dá)8×8像素，綜合考慮星點(diǎn)邊緣保留與算法FPGA實(shí)現(xiàn)中所需數(shù)據(jù)緩存量，將模板尺寸定為7×7像素，即k=3，此為邊緣保留較好前提下的最小尺寸，所需數(shù)據(jù)緩存最少。同時(shí)，為更好地保留星點(diǎn)邊緣，設(shè)計(jì)特別采用模板邊緣估計(jì)中心點(diǎn)背景，有

W=

(4)

式中：W為背景濾波模板；wij=w11,w12,…,w77為各點(diǎn)對(duì)應(yīng)權(quán)值。式(4)表明在7×7像素范圍內(nèi)，以邊緣像素的均值作為背景的估值。

b) 背景殘留的抑制

(5)

可更好地評(píng)估背景，且局部適應(yīng)性更強(qiáng)。

將式(5)代入式(2)，由式(2)、(3)可得背景濾波殘差圖像。

c) 殘差圖像的分割與提取

在背景濾波得到的殘差圖像中，含部分類(lèi)似星點(diǎn)形狀的虛警目標(biāo)。但此類(lèi)虛警目標(biāo)普遍灰度值較低，像素灰度值間差值較小，目標(biāo)小于5個(gè)像素。鑒于此類(lèi)虛警目標(biāo)的特征，選定一較小的固定閾值，可較好地分割星點(diǎn)與虛警點(diǎn)且通用性強(qiáng)，即

(6)

式中：k=3；Is為分割圖像；T為分割閾值，與探測(cè)器種類(lèi)有關(guān)，工程中一般取T=0～5。

按此處理后，噪聲水平低的圖像即能良好提取星點(diǎn)；噪聲水平高的圖像則可舍棄其中單點(diǎn)/雙點(diǎn)目標(biāo)，進(jìn)一步降低虛警率。因?yàn)檫@類(lèi)目標(biāo)多為單粒子翻轉(zhuǎn)(SEU)引入的鹽噪聲，去噪后得到目標(biāo)圖像。

上述背景濾波算法的流程如圖3所示。

圖3 背景濾波流程Fig.3 Flowchart of background-filter algorithm

本文提出的背景濾波算法是典型的基于卷積核的圖像處理算法。設(shè)卷積核尺寸為7×7像素，則對(duì)每個(gè)像素，卷積運(yùn)算需完成乘法5次、加法運(yùn)算30次，對(duì)分辨率為n×n像素的數(shù)字圖像，算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(n2)。采用FPGA基于并行方式實(shí)現(xiàn)圖像卷積運(yùn)算，可使像素吞吐率優(yōu)于50 Mpix/s，以4 Mpix分辨率的星圖為例，其處理能力優(yōu)于12.5幀/秒，可滿(mǎn)足星敏感器姿態(tài)測(cè)量實(shí)時(shí)性要求[11]。

3 仿真與分析

基于星敏感器外場(chǎng)觀星或在軌實(shí)際拍攝的星圖，對(duì)算法性能進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，重點(diǎn)分析抗雜光性能。選取典型月光和太陽(yáng)光干擾下，不同噪聲水平的星圖進(jìn)行仿真對(duì)比，分別用分塊閾值分割法、高通濾波法和背景濾波法處理，比較三種方法的提取性能[1、10]。為便于識(shí)別，以下處理結(jié)果均以反向二值化呈現(xiàn)，即背景為白色、目標(biāo)為黑色，紅色圓圈為正確分割的星點(diǎn)，藍(lán)色方框?yàn)樘摼繕?biāo)。處理結(jié)果如圖4～6所示。圖4(a)為某APS星敏地面觀星時(shí)對(duì)月拍攝的星圖，月光進(jìn)入視場(chǎng)使星圖受到光暈污染，背景灰度均值為95(量程256)，遠(yuǎn)高于未受干擾時(shí)的14，且呈輻射狀分布，月球附近星點(diǎn)受污染嚴(yán)重，對(duì)比度降低。圖5(a)為某CCD地面觀星拍圖，圖中月光污染大面積星圖并產(chǎn)生環(huán)狀光暈。圖6(a)為某CCD星敏在軌受太陽(yáng)光干擾時(shí)拍圖，太陽(yáng)位于視場(chǎng)左側(cè)，背景灰度從左至右遞減；在軌運(yùn)行數(shù)年后，受輻射影響，噪聲水平較高。

用星點(diǎn)提取率、虛警率、星點(diǎn)像素總數(shù)三個(gè)指標(biāo)表征處理方法的性能，定義如下：

a)星點(diǎn)提取率表征算法整體提取能力。對(duì)一幅特定的星圖及處理結(jié)果，設(shè)星敏探測(cè)極限星等內(nèi)正確提取星點(diǎn)數(shù)為Nd，對(duì)應(yīng)天區(qū)在探測(cè)極限星等內(nèi)存在的星數(shù)為Sd，則星點(diǎn)提取率

Re=Nd/Sd.

(7)

b)虛警率表征算法抗干擾的能力。設(shè)錯(cuò)誤提取目標(biāo)數(shù)為Na，提取目標(biāo)總數(shù)為Ne，則虛警率

Ra=Na/Ne.

(8)

c)星點(diǎn)像素總數(shù)為正確提取到的星點(diǎn)保留的像素總量，表征算法的目標(biāo)保留能力。

用上述3項(xiàng)指標(biāo)衡量處理效果，結(jié)果見(jiàn)表1。表中：(a)、(c)組探測(cè)器設(shè)計(jì)探測(cè)6.00等星；(b)組探測(cè)器設(shè)計(jì)探測(cè)6.50等星。星圖處理結(jié)果統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

由圖4～6分塊閾值法處理后結(jié)果和表1可知：所得圖像嚴(yán)重受月光影響，月暈區(qū)域存在大量錯(cuò)誤分割殘留的背景，虛警率分別高達(dá)95.30%，79.13%，76.92%。

由圖4～6高通濾波法和背景濾波法處理結(jié)果和表1可知：兩種濾波算法的提取效果及抗雜光能力均優(yōu)于分塊閾值法，背景濾波提取率普遍高于高通濾波，均大于40%，且星點(diǎn)邊緣保留較好，提取星點(diǎn)像素總數(shù)較多；同時(shí)在高噪和低噪水平，虛警率均控制在小于15%，高通濾波可達(dá)46.36%。

圖4 低噪水平月光干擾星圖及其處理結(jié)果Fig.4 Low-noise star images with moon lights and process results

圖5 高噪水平月光干擾星圖及其處理結(jié)果Fig.5 High-noise star images with moon lights and process results

圖6 太陽(yáng)光干擾星圖及其處理結(jié)果Fig.6 Star images with solar lights and process results

由上述不同條件下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可認(rèn)為：與分塊閾值法、高通濾波法相比，背景濾波表現(xiàn)出良好的抗雜光能力，在太陽(yáng)、月球進(jìn)入探測(cè)器視場(chǎng)的條件下，背景濾波星點(diǎn)提取率平均達(dá)到48.46%，能滿(mǎn)足全天捕獲、姿態(tài)確定的需要，利于提高姿態(tài)穩(wěn)定性，考慮高噪工況，平均虛警率也可控制在5.26%。

表1 星圖處理結(jié)果

表2 星圖處理結(jié)果統(tǒng)計(jì)

4 結(jié)束語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)了一種用于星敏抗雜光的背景濾波算法。針對(duì)星點(diǎn)特征設(shè)計(jì)濾波模板，在以均值評(píng)估背景的基礎(chǔ)上，該算法創(chuàng)新性地添加多處背景抑制因子，用設(shè)計(jì)的模板濾波獲得背景圖像，將其與原始星圖差分即可濾除低頻背景，輔以分割和單雙點(diǎn)噪聲

濾除得到僅含目標(biāo)的星圖。用多種雜光干擾的星圖進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比，結(jié)果表明背景濾波法虛警率明顯下降，平均降幅20%以上，同時(shí)星點(diǎn)提取率也有所提升。本文方法的優(yōu)點(diǎn)是：虛警率低，提取率高；運(yùn)算方法簡(jiǎn)單，便于FPGA實(shí)現(xiàn)；通用性良好，不僅可處理不同條件下的雜光干擾，而且能在常態(tài)工況中使用；抗雜光性能優(yōu)異，為應(yīng)對(duì)雜光干擾造成的跟蹤丟失，提供了一條有效的解決途徑。本文提出的算法無(wú)需先驗(yàn)信息，與星圖識(shí)別及星跟蹤算法模塊數(shù)據(jù)交互簡(jiǎn)單，利于提高幀頻，為提高星敏動(dòng)態(tài)性能奠定基礎(chǔ)。后續(xù)可利用FPGA并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)本算法，并將算法封裝為獨(dú)立IP核，形成可適應(yīng)高動(dòng)態(tài)星敏感器需求的“雜光抑制—去噪—星點(diǎn)質(zhì)心提取”快速圖像處理流水線(xiàn)。

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Study on Image Process Method of Star Tracker for Stray Lights Resistance Filtering Based on Background

YU Lu-wei1, 2, MAO Xiao-nan1, 2, JIN He1, 2, HU Xiong-chao1, 2, WU Yong-kang1, 2

(1.Research and Development Center of Infrared Detection Technology, CASC, Shanghai 201109, China； 2. Shanghai Institute of Spaceflight Control Technology, Shanghai 201109, China)

In order to improve stray lights resistance of star tracker, a global filtering image process method which was named background-filter was proposed in this paper. According to features of star and background, the background-filter algorithm was improved. The mask was set with 77 pixel. The mean pixel value at the edge of the mask was served as the value of background estimation. The weights of the star were added to restrain background at positions far away from the center of mask. A small threshold value was set to segment the star and false alarm point and single/double noise filter was also applied. The algorithm flowchart fitting for parallel process in FPGA was designed. The simulations results based on star images with stray lights on kinds of noise levels showed that the improved background filter had better stray lights resistance, lower alarm ratio and higher star detection ratio than either block threshold method or high-pass filter method, and the algorithm proposed was simple and adaptive to be realized by FPGA as well as fitted to both stray lights and no stray lights.

Star tracker; Star detection; Stray lights resistance; Image process; Background-filter; Background estimation; Mask; Alarm ratio

1006-1630(2016)04-0026-06

2016-05-23；

2016-07-16

總裝備部高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專(zhuān)項(xiàng)資助(GFZX0401300206)

余路偉(1992—)，男，碩士生，主要從事星敏感器圖像處理研究。

V448.2； TP391.41

A

10.19328/j.cnki.1006-1630.2016.04.005