一種星像的快速去噪方法

2023-10-08 03:46:49

專利名稱：一種星像的快速去噪方法
技術領域：
本發明涉及一種星像的快速去噪方法，可用於基於星敏感器的天文導航系統以及組合導航系統星像的快速去噪。

背景技術：
為滿足空間對地觀測和空間探索開發的需求，各類地球衛星、深空探測器、載人飛船等太空飛行器必須具備自主運行和自主管理的能力，而高精度的自主定姿是其中的一項核心技術。目前，天文導航因具有自主性強、姿態確定精度高的優點，而成為太空飛行器高精度自主定姿的最為有效的手段。恆星敏感器作為天文導航的核心部件，其星圖去噪處理是進行自主定姿的前提，在恆星敏感器數據處理中佔有重要地位。由於受恆星敏感器系統和環境等幹擾因素的影響，從敏感器得到的圖像是被各種噪聲汙染了的二維灰度圖像，要進行姿態確定，必須對星像進行去噪處理。
傳統上星像去噪的常用方法有線性濾波、中值濾波、形態濾波和小波分析等。其中小波分析作為一種時頻分析工具，在圖像去噪領域比其他方法去噪效果好而獲得了廣泛的應用。但在實際應用中，圖像去噪要求小波分析具有緊支性、對稱性和正交性，而單小波並不具有這些特點，因此Goodman等提出了多小波的概念，它是小波理論的新發展，不僅保持了單小波所具有的良好時頻域特性，而且還克服了單小波的缺陷，將緊支性、對稱性、正交性和高階消失矩等性質完美地結合在一起，使得多小波比單小波具有更好的去噪效果。目前利用多小波進行圖像去噪的方法有Strela提出的把單小波中「軟限幅」圖像去噪直接用於多小波的方法，由於多小波處理的是多維信號，軟限幅實質上是單變量閾值法，因而採用單變量閾值具有一定的局限性；Bui等人將「移不變」法與多變量閾值法相結合，利用GHM多小波進行去噪，可達到較為良好的去噪效果，但由於GHM多小波對圖像能量的匯聚能力較弱，去噪時仍需對整幅圖像處理，因而去噪處理的實時性較差。由Chui和Lian於1996年利用對稱性選出的支撐在
上的Chui-Lian(簡寫為CL)多小波，與GHM多小波相比，具有強的圖像能量匯聚能力，可有效提高處理速度；目前，CL多小波已在語音信號去噪中得到應用，但在圖像去噪方面仍未見有應用的報導，且經CL多小波變換後的圖像還存在能量分布特性難以衡量的不足。


發明內容
本發明的技術解決問題是克服現有星像去噪存在去噪效果差、處理速度慢等的不足，提供一種星像的快速去噪方法；採用CL多小波變換，將原圖像的能量匯聚於最低解析度子圖像的第一個分量上，將圖像高頻信號變換到最高解析度的子圖像上；後利用圖像熵衡量最高解析度子圖像的能量分布狀況，並判斷其熵值是否滿足設定閾值，實現快速的星圖去噪；因而本發明可大大提高圖像的去噪效率。
本發明的技術解決方案為 (1)對原始星圖進行前置濾波；其中前置濾波的計算方法如下設尺寸為N×N的星像

由CL多小波所對應的前置濾波器為則對A前置濾波後得B
其中aij、bij表示圖像像素值，i，j＝1，2，...，N； (2)對前置濾波後的星像進行矢量化，後進行CL多小波變換，使星像的能量匯聚到最低解析度的子圖像上，而圖像高頻信號被變換到最高解析度的子圖像上；具體如下設L、H都為常數矩陣數組，由CL多小波確定，分別是與CL多小波尺度函數和小波函數相對應的矢值濾波器；對B進行矢量化和CL多小波變換如下 將B按行二維矢量化，得二維行矢量按行進行CL多小波變換得尺寸為

的低解析度子圖像

和高解析度子圖像
即B變為
此時對B進行列二維矢量化，得二維列矢量其中，按列進行CL多小波變換，得尺寸都為

的最低解析度CLL、中等解析度CLH和CHL、最高解析度CHH四種解析度子圖像這樣經CL多小波變換後的圖像記為
其中，i＝1，2，…，N/2；j＝1，2，…，N；k＝1，2，…，N/2；m，n＝1，2，…，N/4。
(3)判斷最高解析度的子圖像的熵是否滿足所設定的閾值，若不滿足閾值則繼續進行CL多小波變換，否則將該子圖像的數值全部重置為0；其中最高解析度子圖像熵的計算公式如下設f(x，y)為高解析度子圖像中像素點坐標(x，y)處的灰度，顯然f(x，y)>0，則尺寸為M×M的子圖像的熵 式中，Hf為圖像的熵；tij為圖像的灰度分布，M≤N； 而閾值的選取如下首先，在恆星敏感器工作前，將其光學鏡頭遮住使之不透光，利用其生成一幅無星點的尺寸為N×N的圖像；其次，求解該圖像的熵其中，為圖像的灰度分布，F(i，j)為圖像中像素點坐標(i，j)處的灰度；再次，對該圖像進行灰度平滑處理後，同樣方法求解其熵Hd；最後，將Hd和HD作差，則差值即為所要確定的閾值。
(4)將處理後的星像進行CL多小波反變換，以及後置濾波，完成星像的復原，實現星像的去噪；其中CL多小波反變換方法如下 令圖像通過CL多小波反變換後得二維列矢量Eicol(n)和EN/2+icol(n) 將Eicol(n)和EN/2+icol(n)構成圖像
其中，i＝1，2，…，N/2；m＝1，2，…，N/4；n＝1，2，…，N/4； 將圖像E通過CL多小波反變換後得二維行矢量Firow(n) 將Firow(n)構成圖像 其中，m＝1，2，…，N/4；i＝1，2，…，N；n＝1，2，…，N/2； 這時矩陣F，即為圖像C經過CL多小波反變換後的圖像。
本發明的原理是利用CL多小波可使圖像的能量匯聚到最低解析度的子圖像上，而圖像高頻信號被變換到最高解析度的子圖像上的特點，將其引入到星像的去噪處理中；由於圖像噪聲為高頻信號，這樣在星像去噪時僅處理高解析度的子圖像即可，從而可提高去噪的速度；但經CL多小波變換後的圖像存在能量分布特性難以衡量的不足，使噪聲去除時經常將圖像邊界等高頻信號一起被去除，造成去噪效果不理想；針對此，利用圖像熵能有效衡量圖像能量分布的特性，將其引入星圖去噪中，利用其可有效衡量最高解析度子圖像的能量分布狀況，從而實現快速高效地星圖去噪。
本發明與現有技術相比的優點在於本發明克服了傳統星圖去噪方法速度慢、去噪效果差的不足，將CL多小波和圖像熵引入星圖去噪中，利用CL多小波緊支、對稱、正交的性質，以及對圖像去噪處理速度快的優點，並結合圖像熵可有效反映圖像能量分布的特性，實現對星像的快速高效地去噪。



圖1為本發明的一種星像的快速去噪方法的流程圖。

具體實施例方式 如圖1所示，本發明的具體實施方法如下 1)對原始星圖進行前置濾波，計算如下設尺寸為N×N(在此根據恆星敏感器的解析度選取為1024×1024)的星像

由CL多小波所對應的前置濾波器為(由CL多小波確定，取為)，則對A前置濾波後得B
其中aij、bij表示圖像像素值，i，j＝1，2，...，N； 2)對前置濾波後的圖像進行矢量化和CL多小波變換，即使星像的能量匯聚到最低解析度的子圖像上，而圖像高頻信號被變換到最高解析度的子圖像上；具體如下設L、H都為長度為3的矩陣數組，數組元素為2×2的常數矩陣，由CL多小波確定，分別是與CL多小波尺度函數和小波函數相對應的矢值濾波器；對B進行矢量化和CL多小波變換如下 將B按行二維矢量化，得二維行矢量按行進行CL多小波變換得尺寸為

的低解析度子圖像

和高解析度子圖像
即B變為
此時對B進行列二維矢量化，得二維列矢量其中，按列進行CL多小波變換，得尺寸都為

的最低解析度CLL、中等解析度CLH和CHL、最高解析度CHH四種解析度子圖像這樣經CL多小波變換後的圖像記為
其中，i＝1，2，…，N/2；j＝1，2，…，N；k＝1，2，…，N/2；m，n＝1，2，…，N/4。
3)判斷最高解析度的子圖像的熵是否滿足所設定的閾值，該閾值的設定主要取決於兩圖像熵的差值，這兩圖像為當前所用恆星敏感器敏感純黑背景時產生的圖像和該圖像經灰度平滑處理後所得的圖像；若不滿足閾值則繼續進行CL多小波變換，否則將該子圖像的數值全部重置為0；其中最高解析度子圖像熵的計算公式如下設f(x，y)為高解析度子圖像中像素點坐標(x，y)處的灰度，顯然f(x，y)>0，則尺寸為M×M的子圖像的熵 式中，Hf為圖像的熵；tij為圖像的灰度分布，M≤N。
而閾值的選取如下首先，在恆星敏感器工作前，將其光學鏡頭遮住使之不透光，利用其生成一幅無星點的尺寸為N×N的圖像；其次，求解該圖像的熵其中，為圖像的灰度分布，F(i，j)為圖像中像素點坐標(i，j)處的灰度；再次，對該圖像進行灰度平滑處理後，同樣方法求解其熵Hd；最後，將Hd和HD作差，則差值即為所要確定的閾值。
4)將處理後的星像進行CL多小波反變換，以及後置濾波，完成星像的復原，實現星像的去噪；其中後置濾波器(由CL多小波確定，取為)，CL多小波反變換方法如下 令圖像通過CL多小波反變換後得二維列矢量Eicol(n)和EN/2+icol(n) 將Eicol(n)和EN/2+icol(n)構成圖像
其中，i＝1，2，…，N/2；m＝1，2，…，N/4；n＝1，2，…，N/4； 將圖像E通過CL多小波反變換後得二維行矢量Firow(n) 將Firow(n)構成圖像 其中，m＝1，2，…，N/4；i＝1，2，…，N；n＝1，2，…，N/2； 這時矩陣F，即為圖像C經過CL多小波反變換後的圖像。
本發明說明書中未作詳細描述的內容屬於本領域專業技術人員公知的現有技術。
權利要求
1、一種星像的快速去噪方法，包括以下步驟
(1)首先對原始星像A進行前置濾波，得星像B；
(2)對前置濾波後的星像B進行矢量化，後進行CL多小波變換，得星像C，使其能量匯聚到最低解析度的子圖像CLL上，而高頻信號被變換到最高解析度的子圖像CHH上；
(3)判斷最高解析度的子圖像的熵是否滿足所設定的閾值，若滿足閾值則將該子圖像的數值全部重置為0，進行步驟(4)，否則跳轉到(2)再進行CL多小波變換；
(4)將處理後的星像C進行矢量化，並進行CL多小波反變換，得星像F；
(5)將反變換後的星像進行後置濾波，完成星像的復原，實現星像的去噪。
2、根據權利要求1所述的一種星像的快速去噪方法，其特徵在於所述的步驟(1)中星像的前置濾波的計算方法如下
設尺寸為N×N的星像
由CL多小波所對應的前置濾波器為則對A前置濾波後得B
其中aij、bij表示圖像像素值，i，j＝1，2，...，N；
3、根據權利要求1所述的一種星像的快速去噪方法，其特徵在於所述的步驟(2)中對前置濾波後的星像B進行矢量化並進行CL多小波變換如下
設L、H為常數矩陣數組，由CL多小波確定，分別是與CL多小波尺度函數和小波函數相對應的矢值濾波器；對B進行CL多小波變換如下
將B按行二維矢量化，得二維行矢量按行進行CL多小波變換得尺寸為
的低解析度子圖像
和高解析度子圖像
即B變為
此時對B進行列二維矢量化，得二維列矢量其中，按列進行CL多小波變換，得尺寸都為
的最低解析度CLL、中等解析度CLH和CHL、最高解析度CHH四種解析度子圖像這樣經CL多小波變換後的圖像記為
其中，i＝1，2，…，N/2；j＝1，2，…，N；k＝1，2，…，N/2；m，n＝1，2，…，N/4。
4、根據權利要求1所述的一種星像的快速去噪方法，其特徵在於所述的步驟(3)中最高解析度子圖像熵的計算公式如下
設f(x，y)為高解析度子圖像中像素點坐標(x，y)處的灰度，顯然f(x，y)>0，則尺寸為M×M的子圖像的熵Hf為
式中，tij為圖像的灰度分布，M≤N。
5、根據權利要求1所述的一種星像的快速去噪方法，其特徵在於所述的步驟(3)中閾值的確定方法為
首先，在恆星敏感器工作前，將其光學鏡頭遮住使之不透光，利用其生成一幅無星點的尺寸為N×N的圖像；其次，求解該圖像的熵其中，為圖像的灰度分布，F(i，j)為圖像中像素點坐標(i，j)處的灰度；第三，對該圖像進行灰度平滑處理後，同樣方法求解其熵Hd；最後，將Hd和HD作差，則差值即為所要確定的閾值。
6、根據權利要求1所述的一種星像的快速去噪方法，其特徵在於所述的步驟(4)中CL多小波反變換方法如下
令圖像通過CL多小波反變換後得二維列矢量Eicol(n)和EN/2+icol(n)
將Eicol(n)和EN/2+icol(n)構成圖像
其中，i＝1，2，…，N/2；m＝1，2，…，N/4；n＝1，2，…，N/4；
將圖像E通過CL多小波反變換後得二維行矢量Firow(n)
將Firow(n)構成圖像
其中，m＝1，2，…，N/4；i＝1，2，…，N；n＝1，2，…，N/2；
這時矩陣F即為圖像C經過CL多小波反變換後的圖像。
全文摘要
一種星像的快速去噪方法，本發明涉及一種利用CL多小波和圖像熵進行星像的快速去噪方法。首先，對原始星圖進行前置濾波；其次，對前置濾波後的星圖進行矢量化，後進行CL多小波變換，將圖像的高頻信號變換到最高解析度的子圖像上；第三，判斷最高解析度的子圖像熵是否滿足所設定的閾值，若滿足閾值則將該子圖像的數值全部重置為0，否則再進行CL多小波變換直到滿足所設定的閾值為止；第四，將處理後的星像進行矢量化和CL多小波反變換；最後，將反變換後的圖像進行後置濾波，完成星圖的復原，實現星像的去噪。該方法利用CL多小波緊支、對稱、正交的性質，以及圖像熵反映圖像能量分布的特性，大大提高了星像的去噪效率。
文檔編號G06T5/00GK101388113SQ20081022418
公開日2009年3月18日 申請日期2008年10月24日 優先權日2008年10月24日
發明者房建成, 偉 全, 劉丙利 申請人:北京航空航天大學