用于星点检测的自适应变邻域背景预测算法
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作者单位:

南京理工大学,南京理工大学,南京理工大学,南京理工大学

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中图分类号:

TN911.73

基金项目:

资助项目:天津市科技计划项目(编号:15ZXZNGX00250),国家自然科学基金(编号:61304136)


A self-adaptive background prediction algorithm by variable neighborhood for star extraction
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    摘要:

    针对现有星点检测中背景预测算法存在的星点模糊、对噪声抑制能力差等问题,提出了一种用于星点检测的自适应变邻域背景预测算法。该方法根据待预测像素点所在位置不同采用不同的权值矩阵进行背景预测,当待预测像素点在星点边缘处时,仅用待预测像素点邻域内灰度小于邻域灰度中值的像素点组成预测权值矩阵进行预测计算,而在其他区域时,直接使用固定权值进行预测。同时,该算法还可以根据待预测像素点噪声属性,自适应调整待预测像素点自身灰度值在背景预测计算中的权值。最后通过对现有背景预测算法和本文所提算法的仿真和比较,改进算法较现有算法对星点的处理更清晰,对噪声的抑制能力更强。

    Abstract:

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    引证文献
引用本文

范经伟,李胜,郭健,周凌柯.用于星点检测的自适应变邻域背景预测算法计算机测量与控制[J].,2016,24(11).

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  • 收稿日期:2016-06-16
  • 最后修改日期:2016-10-14
  • 录用日期:2016-07-15
  • 在线发布日期: 2016-11-30
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