CN104567879A - 一种组合视场导航敏感器地心方向提取方法 - Google Patents

Abstract

一种组合视场导航敏感器地心方向提取方法，包括以下步骤：对敏感器拍摄的地球图像进行自动阈值计算，通过阈值将图像分割为二值图像。通过区域搜索的方法确定二值图像中地球的边缘。对边缘点进行圆中心和半径的拟合，求得地心像素坐标；对敏感器拍摄的星点图像进行星点提取，根据采样点集的灰度确定星点灰度阈值，并按照此阈值进行星点提取，对满足要求的星点进行保留。然后采用质心算法计算星点质心坐标，并按照典型的星图识别方法进行恒星识别，以此得到星点像素坐标和恒星惯性空间指向信息；利用上两步计算出的地心和恒星像素坐标，计算地心方向与恒星方向在敏感器坐标系下的矢量，再根据通过星图识别得到的恒星惯性空间指向，采用最小二乘算法计算出惯性系中的地心方向矢量。

Description

一种组合视场导航敏感器地心方向提取方法

技术领域

本发明属于图像信息处理技术领域。

背景技术

随着航天技术的发展，对卫星自主导航能力提出了迫切需求。卫星自主天文导航***是基于惯性系下的地心方向矢量的观测量实现的。为了实现地心方向矢量的高精度测量，设计了组合视场的导航敏感器，其视场包括中心视场和环形视场，中心视场对地球进行成像测量，环形视场对恒星进行观测，实现对不同天体目标的同光学***、共探测器成像。

组合视场导航敏感器在同一像面上获得地球圆盘图像和恒星星点图像，传统处理方法是分别对地球圆盘图像和恒星星点图像进行处理。通过地球圆盘图像处理，给出敏感器坐标系下的地心方向矢量；通过恒星星点图像处理，给出敏感器坐标系到惯性系的坐标转换矩阵，再利用坐标转换矩阵将地心方向矢量由敏感器坐标系转换到惯性系。传统处理方法中敏感器坐标系到惯性系的坐标转换矩阵的计算精度比较低。卫星自主天文导航***通常采用惯性系中的地心方向矢量作为测量数据，为便于导航***使用，并避免地心方向矢量坐标变换带来的精度损失，提出了一种组合视场敏感器地心方向直接提取算法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，利用组合视场导航敏感器对多个天体目标的成像测量，直接计算自主导航***需要的惯性系中的地心方向矢量，避免地心方向矢量的坐标转换，提高地心方向确定精度。

本发明的技术解决方案是：一种组合视场导航敏感器地心方向提取方法，步骤如下：

第一步，对组合视场导航敏感器拍摄的地球图像进行自动阈值计算，通过阈值将图像分割为二值图像；通过区域搜索的方法确定二值图像中地球的边缘；对边缘点进行圆中心的拟合，求得地心像素坐标；

第二步，在组合视场导航敏感器拍摄的星点图像中确定采样点集，根据采样点集的灰度确定星点灰度阈值，并按照此阈值进行星点提取，计算星点像素坐标，并进行恒星识别，最终得到识别出的恒星像素坐标和恒星惯性空间指向信息；

第三步，利用以上两步计算出的地心像素坐标和恒星像素坐标，计算在敏感器坐标系下的地心方向矢量与恒星方向矢量，再根据得到的恒星惯性空间指向信息，采用最小二乘算法计算出惯性系中的地心方向矢量。

所述第一步中计算的过程为：

(1)采用典型自动阈值计算方法得到阈值，通过阈值对图像进行二值分割，大于阈值的像素标称值赋为1，小于阈值的像素标称值赋为0；

(2)采用区域搜索法得到二值图像中的边缘；

假设输入的二值图像为f(x,y),x＝1,2,...,M,y＝1,2,...,N，图像的大小为M×N，取一个窗口m_p×n_p(3≤m_p<M/2，3≤n_p<N/2)，在图像f(x,y)上遍历，若当前窗口内为1的像素个数大于m_p×n_p/2，则认为该窗口中按照横向方向发生0-1或者1-0跳变的点是边缘点；

(3)对步骤(2)确定的边缘点进行圆中心的拟合，得到地球的地心像素坐标。

所述的第三步具体实现为：

(1)根据第一步和第二步的计算结果计算地球中心和恒星在敏感器坐标系下的方向矢量；假设像素坐标为(u,v)，采用以下公式计算方向矢量：

$(\frac{\mathrm{udx}}{\sqrt{{\left(\mathrm{udx}\right)}^2+{\left(\mathrm{vdy}\right)}^2+f^2}},\frac{\mathrm{vdy}}{\sqrt{{\left(\mathrm{udx}\right)}^2+{\left(\mathrm{vdy}\right)}^2+f^2}},\frac{f}{\sqrt{{\left(\mathrm{udx}\right)}^2+{\left(\mathrm{vdy}\right)}^2+f^2}})$

其中dx,dy表示像元的横向和纵向尺寸，f表示组合视场导航敏感器的焦距，均为已知量；

即将通过恒星识别得到的n颗恒星的恒星像素坐标分别代入上述公式得到n个恒星方向矢量S₁,S₂…S_n；将地心像素坐标代入上述公式得到地心方向矢量E；

(2)采用最小二乘法计算地心在惯性系下的指向：

$\left[\begin{array}{c}{E}_I\&CenterDot;S_{I1}\\ E_I\&CenterDot;S_{I2}\\ .\\ .\\ .\\ E_I\&CenterDot;S_{\mathrm{In}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}E\&CenterDot;S_1\\ E\&CenterDot;S_2\\ .\\ .\\ .\\ E\&CenterDot;S_n\end{array}\right]$

其中，S_I1,S_I2…S_In为恒星惯性空间指向信息。

本发明的优点是：本发明利用组合视场导航敏感器对多个天体目标的成像测量，直接计算惯性系中的地心方向矢量。一方面，省略了敏感器测量得到的地心方向矢量从敏感器坐标系到惯性系的坐标转换过程，避免了敏感器绕光轴方向较大的测量误差对地心方向矢量计算精度的影响；同时，利用单一敏感器实现了惯性系中地心方向的高精度测量，不需要其它星敏感器参与导航解算，避免了星敏感器与导航敏感器间相对安装误差的影响。

附图说明

图1为含地球的拍摄原图；

图2为二值分割后的效果；

图3为提取的地球的边缘；

图4为仅含恒星的星点拍摄图；

图5为本发明方法流程图。

具体实施方式

下面结合具体实例对本发明做详细说明，本发明如图5所示，具体实现如下：

第一步，对地球图像进行自动阈值确定。组合视场导航敏感器拍摄的地球原图如图1所示。遍历整个图像，统计灰度值为0～255的像素个数N(k),k＝0～255，计算每个灰度的像素个数占整个图像总像素的比值 $P\left(k\right)=\frac{N\left(k\right)}{256\&times;256},k=0~255;$ 计算 $\mathrm{\&theta;}\left(t\right)=\underset{i=0}{\overset{t}{\mathrm{\&Sigma;}}}P\left(i\right),$ $t=0~255,\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&mu;}}_1\left(t\right)=\underset{i=0}{\overset{t}{\mathrm{\&Sigma;}}}P\left(i\right)i/\mathrm{\&theta;}\left(t\right)\\ {\mathrm{\&mu;}}_2\left(t\right)=\underset{i=t+1}{\overset{G}{\mathrm{\&Sigma;}}}P\left(i\right)i/(1-\mathrm{\&theta;}\left(t\right))\end{array}\right.,$ $\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\&sigma;}}_1^2=\underset{i=0}{\overset{t}{\mathrm{\&Sigma;}}}{[i-{\mathrm{\&mu;}}_1\left(t\right)]}^{2}P\left(i\right)/\mathrm{\&theta;}\left(t\right)\\ {\mathrm{\&sigma;}}_2^2=\underset{i=t+1}{\overset{G}{\mathrm{\&Sigma;}}}{[i-{\mathrm{\&mu;}}_1\left(t\right)]}^{2}P\left(i\right)/[1-\mathrm{\&theta;}\left(t\right)]\end{array}\right.,$ 按照公式 $J\left(t\right)=\frac{{|\mathrm{\&theta;}\left(t\right){\mathrm{\&mu;}}_1\left(t\right)-[1-\mathrm{\&theta;}\left(t\right)\left]{\mathrm{\&mu;}}_2\left(t\right)\right|}^2}{\mathrm{\&theta;}\left(t\right){\mathrm{\&sigma;}}_1^2\left(t\right)+[1-\mathrm{\&theta;}\left(t\right)]{\mathrm{\&sigma;}}_2^2\left(t\right)},$ 计算最大值，将J(t)最大时对应的t值记为D_th；根据阈值D_th将梯度图像进行分割，大于阈值D_th的像素标称值设为1，小于分割阈值的像素标称值设为0，得到阈值分割的二值图如图2。

第二步，从二值图像中，提取轮廓即边缘点，如图3所示。输入的二值图像为f(x,y),x＝1,2,…,1024,y＝1,2,…,1024，图像的大小为1024×1024。则取一个窗口25×25，在图像f(x,y)上遍历。若当前窗口内为1的像素个数大于312，则该窗口中按照横向方向发生0-1或者1-0跳变的点认为是边缘点(亦称轮廓点)。

第三步，图像中像素标称值为1的点就是轮廓点，序列轮廓点为(x_i,y_i),i＝1,2,...,n_e，n_e表示边缘点的个数，n_e≥5，根据以下公式计算地球圆形的中心(x_c,y_c)：

$\left[\begin{array}{ccccc}2x_1& -1& 2y_1& -1& 1\\ 2x_2& -1& 2y_2& -1& 1\\ 2x_3& -1& 2y_3& -1& 1\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .\\ {2x}_{n_e}& -1& {2y}_{n_e}& -1& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_c\\ x_c^2\\ y_c\\ y_c^2\\ r_c^2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1^2+y_1^2\\ x_2^2+y_2^2\\ x_3^2+y_3^2\\ .\\ .\\ .\\ x_{n_e}^2+y_{n_e}^2\end{array}\right]$

利用最小二乘法求得地球圆形的中心坐标(x_c,y_c)。

第四步，星图阈值确定。在组合视场导航敏感器拍摄的星点图像中取出中心的512×512大小的区域(该区域为采样点集，可以根据实际情况灵活选取)，计算区域内像素灰度的平均值V_mean和方差V_ar。

$V_{\mathrm{mean}}=\frac{\underset{j=0}{\overset{M/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=0}{\overset{N/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}I(i,j)}{512\&times;512},V_{\mathrm{ar}}=\frac{\underset{j=0}{\overset{M/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=0}{\overset{N/2}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(I(i,j)-V_{\mathrm{mean}})}^2}{512\&times;512}$

其中I(i,j)表示区域内(i,j)点的像素灰度，M×N为星点有效图像区域，将阈值设定为：V_mean+V_ar/2。

第五步，星点中心提取。星点图像如图4所示，对图像中灰度大于阈值的星点区域进行灰度质心提取：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_k=\frac{\underset{(i,j)\&Element;R_k}{\mathrm{\&Sigma;}}{I}_{\mathrm{ij}}\&times;i}{\underset{(i,j)\&Element;R_k}{\mathrm{\&Sigma;}}{I}_{\mathrm{ij}}}\\ y_k=\frac{\underset{(i,j)\&Element;R_k}{\mathrm{\&Sigma;}}{I}_{\mathrm{ij}}\&times;j}{\underset{(i,j)\&Element;R_k}{\mathrm{\&Sigma;}}}\end{array}\right.,k=\mathrm{1,2},...,m$

其中R_k为星点k所占图像区域，I_ij为有效点的灰度值，i,j分别为该点的像素坐标，为此可得到m个星点像素坐标(x_k,y_k)，k＝1,2,...m。

第六步，采用主星识别法进行恒星识别，从最亮星开始计算敏感器视场内对应角距组，然后按照搜索每一个角距的可能星组，根据交集决定主星在导航星库中位置。先以最亮星为主星1，已知星点1和星点2的像素坐标(u₁,v₁)和(u₂,v₂)，则两星点间角距d可按下式计算：

$\cos d=\frac{u_1{u}_2{\mathrm{dx}}^2+v_1{v}_2{\mathrm{dy}}^2+f^2}{\sqrt{u_1^2{\mathrm{dx}}^2+v_1^2{\mathrm{dy}}^2+f^2}\sqrt{u_2^2{\mathrm{dx}}^2+v_2^2{\mathrm{dy}}^2+f^2}}$

其中dx,dy表示像元的横向和纵向尺寸，f表示组合视场导航敏感器的焦距，均为已知量。

取导航星库中的三颗星i,j,k组成导航三角形，其两两之间的角距表示为θ(i,j)，θ(j,k)和θ(i,k)。敏感器视场内的主星1和2，3两颗星之间的角距表示为d(1,2)，d(2,3)和d(1,3)，角距之间进行如下判断：

|θ(i,j)-d(1,2)|≤ε

|θ(j,k)-d(2,3)|≤ε

|θ(i,k)-d(1,3)|≤ε

ε表示测量的不确定度(根据实际需要灵活确定)。满足上式且θ(i,j)，θ(j,k)和θ(i,k)之间首尾相接，则认为敏感器视场内的主星1和2，3两颗星对应导航星库中的i,j,k星。如果结果不唯一，则保留主星1，重新选取敏感器视场内的4，5两颗星组成新的三角形，在多个结果中再进行筛选，直至结果唯一。之后再对敏感器视场内的其它星执行以上识别操作，准确识别最少三颗星。导航星库中存储了各个恒星在惯性系下的方向矢量信息，因此，通过星图识别可以得到敏感器视场中的恒星惯性空间指向信息。

第七步，计算地心矢量。

假设像素坐标为(u,v)，计算敏感器坐标系下的地心方向矢量与恒星方向矢量的公式为：

$(\frac{\mathrm{udx}}{\sqrt{{\left(\mathrm{udx}\right)}^2+{\left(\mathrm{vdy}\right)}^2+f^2}},\frac{\mathrm{vdy}}{\sqrt{{\left(\mathrm{udx}\right)}^2+{\left(\mathrm{vdy}\right)}^2+f^2}},\frac{f}{\sqrt{{\left(\mathrm{udx}\right)}^2+{\left(\mathrm{vdy}\right)}^2+f^2}})$

其中dx,dy表示像元的横向和纵向尺寸，f表示组合视场导航敏感器的焦距，均为已知量。

即将通过恒星识别得到的n颗恒星的恒星像素坐标分别代入上述公式得到n个恒星方向矢量S₁,S₂…S_n；将地心像素坐标代入上述公式得到地心方向矢量E；

利用敏感器坐标系下地心方向矢量E、恒星方向矢量S₁,S₂…S_n(n表示通过星图识别得到的恒星数目)以及通过星图识别得到的敏感器视场中的恒星惯性空间指向信息S_I1,S_I2…S_In，采用最小二乘法直接拟合计算惯性系下地心方向矢量E_I。

$\left[\begin{array}{c}{E}_I\&CenterDot;S_{I1}\\ E_I\&CenterDot;S_{I2}\\ .\\ .\\ .\\ E_I\&CenterDot;S_{\mathrm{In}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}E\&CenterDot;S_1\\ E\&CenterDot;S_2\\ .\\ .\\ .\\ E\&CenterDot;S_n\end{array}\right]$

经过实验结果的统计表明，该方法计算得到的惯性系下地心矢量精度优于0.02度。

本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。

Claims (3)

1.一种组合视场导航敏感器地心方向提取方法，其特征在于步骤如下：

第一步，对组合视场导航敏感器拍摄的地球图像进行自动阈值计算，通过阈值将图像分割为二值图像；通过区域搜索的方法确定二值图像中地球的边缘；对边缘点进行圆中心的拟合，求得地心像素坐标；

第二步，在组合视场导航敏感器拍摄的星点图像中确定采样点集，根据采样点集的灰度确定星点灰度阈值，并按照此阈值进行星点提取，计算星点像素坐标，并进行恒星识别，最终得到识别出的恒星像素坐标和恒星惯性空间指向信息；

第三步，利用以上两步计算出的地心像素坐标和恒星像素坐标，计算在敏感器坐标系下的地心方向矢量与恒星方向矢量，再根据得到的恒星惯性空间指向信息，采用最小二乘算法计算出惯性系中的地心方向矢量。

2.根据权利要求1所述的一种组合视场导航敏感器地心方向提取方法，其特征在于：所述第一步中计算的过程为：

(1)采用典型自动阈值计算方法得到阈值，通过阈值对图像进行二值分割，大于阈值的像素标称值赋为1，小于阈值的像素标称值赋为0；

(2)采用区域搜索法得到二值图像中的边缘；

假设输入的二值图像为f(x,y),x＝1,2,...,M,y＝1,2,...,N，图像的大小为M×N，取一个窗口m_p×n_p(3≤m_p<M/2，3≤n_p<N/2)，在图像f(x,y)上遍历，若当前窗口内为1的像素个数大于m_p×n_p/2，则认为该窗口中按照横向方向发生0-1或者1-0跳变的点是边缘点；

(3)对步骤(2)确定的边缘点进行圆中心的拟合，得到地球的地心像素坐标。

3.根据权利要求1所述的一种组合视场导航敏感器地心方向提取方法，其特征在于：所述的第三步具体实现为：

(1)根据第一步和第二步的计算结果计算地球中心和恒星在敏感器坐标系下的方向矢量；假设像素坐标为(u,v)，采用以下公式计算方向矢量：

$(\frac{\mathrm{udx}}{\sqrt{{\left(\mathrm{udx}\right)}^2+{\left(\mathrm{vdy}\right)}^2+f^2}},\frac{\mathrm{vdy}}{\sqrt{{\left(\mathrm{udx}\right)}^2+{\left(\mathrm{vdy}\right)}^2+f^2}},\frac{f}{\sqrt{{\left(\mathrm{udx}\right)}^2+{\left(\mathrm{vdy}\right)}^2+f^2}})$

其中dx,dy表示像元的横向和纵向尺寸，f表示组合视场导航敏感器的焦距，均为已知量；

即将通过恒星识别得到的n颗恒星的恒星像素坐标分别代入上述公式得到n个恒星方向矢量S₁,S₂…S_n；将地心像素坐标代入上述公式得到地心方向矢量E；

(2)采用最小二乘法计算地心在惯性系下的指向：

$\left[\begin{array}{c}{E}_I\&CenterDot;S_{I1}\\ E_I\&CenterDot;S_{I2}\\ .\\ .\\ .\\ E_I\&CenterDot;S_{\mathrm{In}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}E\&CenterDot;S_1\\ E\&CenterDot;S_2\\ .\\ .\\ .\\ E\&CenterDot;S_n\end{array}\right]$

其中，S_I1,S_I2…S_In为恒星惯性空间指向信息。2 -->