【中国发明,中国发明授权】一种从星图中提取星像的方法

无权-未缴年费 中国

申请号:
CN201210344609.1
专利权人:
常州工学院;苏州大学
授权公告日/公开日:
2016.06.08
专利有效期:
2012.09.17-2032.09.17
技术分类:
G06:计算;推算;计数
转化方式:
转让
价值度指数:
55.0分
价格:
面议
4742 0

发布人

朱锡芳

联系人朱锡芳

13011000141
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著录项

申请号
CN201210344609.1
申请日
20120917
公开/公告号
CN102903105A
公开/公告日
20130130
申请/专利权人
[常州工学院, 苏州大学]
发明/设计人
[朱锡芳, 吴峰, 沈为民, 许清泉]
主分类号
G06T7/00
IPC分类号
C12N 9/0008(2013.01) C12N 9/16
CPC分类号
C12N 9/0008(2013.01) C12N 9/16(2013.01)
分案申请地址
国省代码
江苏(32)
颁证日
G06T1/00
代理人
[汤志和]

摘要

本发明涉及一种从星图中提取星像的方法,包括:一、将星图转换为十字链表;并把星像像元的坐标(x,y)和灰度值f(x,y)存储到十字链表的节点中;二、定义初始值为0的三个变量ACC1、ACC2、ACC3作为三个累加器;三、以区域增长算法连通一星像区域,同时将所述的三个累加器分别增加xf(x,y)、yf(x,y)、f(x,y),并将提取过所述坐标(x,y)和灰度值f(x,y)的节点从所述十字链表中删除;重复该步骤三,直至所述星像区域已经连通;四、使用所述三个累加器计算该星像的质心坐标(xc,yc)和亮度Y;五、将所述的三个累加器置0,重复上述步骤三至四,直至所述十字链表为空,即所有星像提取完毕。

法律状态

法律状态公告日 20181207
法律状态 专利权的终止
法律状态信息 未缴年费专利权终止
IPC(主分类):G06T 7/00
申请日:20120917
授权公告日:20160608
终止日期:20170917
法律状态公告日 20160608
法律状态 授权
法律状态信息 授权
法律状态公告日 20130313
法律状态 实质审查的生效
法律状态信息 实质审查的生效
IPC(主分类):G06T 7/00
申请日:20120917
法律状态公告日 20130130
法律状态 公开
法律状态信息 公开
暂无数据

权利要求

权利要求数量(2

独立权利要求数量(1

1.一种从星图中提取星像的方法,包括:

步骤一、设一星图的背景区域像元的灰度值为0,星像像元的灰度值为 非0;对该星图进行遍历,以将所述星图转换为十字链表;提取灰度值为非 0的星像像元的坐标(x,y)和灰度值f(x,y),并把所述星像像元的坐标(x,y) 和灰度值f(x,y)存储到十字链表的节点中;

步骤二、定义初始值为0的三个变量ACC1、ACC2、ACC3作为三个累加 器;

步骤三、在星图中,一个星像占据一个连通的区域,将该连通的区域 称为一个星像区域;以区域增长算法连通一星像区域,即以所述十字链表 中的第一个节点为启始种子,依次提取代表邻域节点的像元的坐标(x,y)和 灰度值f(x,y),同时将所述的三个累加器分别增加xf(x,y)、yf(x,y)、 f(x,y),并将提取过所述坐标(x,y)和灰度值f(x,y)的节点从所述十字链表 中删除;重复该步骤三,直至所述星像区域已经连通;

步骤四、使用所述三个累加器计算该星像的质心坐标(x c,y c)和亮度Y, 即

质心坐标(x c,y c)为: x c = ACC 1 ACC 3 , y c = ACC 2 ACC 3 ;

亮度为:Y=ACC3;

步骤五、将所述的三个累加器置0,重复上述步骤三至四,直至所述十 字链表为空,即所有星像提取完毕。

2.根据权利要求1所述的从星图中提取星像的方法,其特征在于:所 述步骤一中将所述星图转换为十字链表的方法包括:设所述星图的背景灰 度均值为阈值T,若一星图像元的灰度值f(x,y)大于该阈值T,则该星像像 元的灰度值为非0;若星图像元的灰度值f(x,y)等于该阈值T,则该星像像 元的灰度值为0。

一种从星图中提取星像的方法,包括: 步骤一、设一星图的背景区域像元的灰度值为0,星像像元的灰度值为 非0;对该星图进行遍历,以将所述星图转换为十字链表;提取灰度值为非 0的星像像元的坐标(x,y)和灰度值f(x,y),并把所述星像像元的坐标(x,y) 和灰度值f(x,y)存储到十字链表的节点中; 步骤二、定义初始值为0的三个变量ACC1、ACC2、ACC3作为三个累加 器; 步骤三、在星图中,一个星像占据一个连通的区域,将该连通的区域 称为一个星像区域;以区域增长算法连通一星像区域,即以所述十字链表 中的第一个节点为启始种子,依次提取代表邻域节点的像元的坐标(x,y)和 灰度值f(x,y),同时将所述的三个累加器分别增加xf(x,y)、yf(x,y)、 f(x,y),并将提取过所述坐标(x,y)和灰度值f(x,y)的节点从所述十字链表 中删除;重复该步骤三,直至所述星像区域已经连通; 步骤四、使用所述三个累加器计算该星像的质心坐标(xc,yc)和亮度Y, 即 质心坐标(xc,yc)为: x c = ACC 1 ACC 3 , y c = ACC 2 ACC 3 ; 亮度为:Y=ACC3; 步骤五、将所述的三个累加器置0,重复上述步骤三至四,直至所述十 字链表为空,即所有星像提取完毕。 根据权利要求1所述的从星图中提取星像的方法,其特征在于:所 述步骤一中将所述星图转换为十字链表的方法包括:设所述星图的背景灰 度均值为阈值T,若一星图像元的灰度值f(x,y)大于该阈值T,则该星像像 元的灰度值为非0;若星图像元的灰度值f(x,y)等于该阈值T,则该星像像 元的灰度值为0。

说明书

技术领域

本发明属于天文导航技术邻域,涉及一种从星图中提取星像的方法。

背景技术

准确的姿态信息为航天器的顺利飞行提供重要保障,星敏感器是目前 精度最高的一种姿态测量仪器,工作过程主要由星图获取、星像提取、星 图识别、姿态估算等步骤组成。星像提取是通过处理星图得到星像亮度和 位置等数据的过程,是顺利进行星图识别的前提。随着采用的图像传感器 阵列增大,星像提取处理时间增加,时效问题突显。研究快速星像提取算 法,对于提高测姿速率,研发高性能实时姿态测量星敏感器具有重要意义。

星像提取包括星像和背景分离、星像与星像的分离、质心计算和亮度计 算处理过程,目前的星像提取算法大都是改进其中一个或几个步骤的处理 方法。

针对星像和背景的分离,李广泽等在2005年第13卷S1期“光学精密 工程”上报道了基于双正交小波的星像提取算法,通过双正交小波变换分 解星图,确定阈值分割星像和背景。在2009年第35卷第3期“光学技术” 上发表的《基于背景自适应预测的星点提取算法》在背景预测的基础上, 采用自适应阈值法分割图像,提出了背景自适应预测的星像提取算法。它 们都属于动态阈值分割算法,虽然提高了分割准确性,但处理速率低于固 定阈值法。

在星像间分离方面,最常用的方法是连通域标记法,除需要遍历星图 外,邻域像元经常发生标记冲突,算法须回溯扫描。分别发表在2005年“北 京航空航天大学学报”第31卷第3期和第4期的《内嵌ARM核的FPGA技 术在星敏感器中的应用》和《CMOS星敏感器图像驱动及实时星点定位算法》 基于嵌入式技术,采用FPGA硬件方法实现了4连通域实时星像提取,提高 了运行速率。区域增长算法也是一种常用的方法,不存在标记冲突问题, 不需回溯扫描,但为了寻找启始种子,需重复遍历星图,处理速率还不够 理想。2005年柳健等在“光电工程”第32卷第2期上提出了极值点法,利 用最小二乘向量机求出星图局部区域灰度的最佳拟合曲面,以曲面的最大 值点作为像素聚类的启始点,分离各个星像。2006年王兆魁等在“空间科 学学报”第26卷第3期上提出交叉投影星像提取算法,通过检测竖直和水 平方向上的星图投影,得到各个星像外接四边形的顶点坐标,确定每个星 像的分布范围。

与质心计算有关的星像提取算法中,曲面拟合方法精度较高,抗噪性 能优于带阈值的质心算法和加权质心算法。2006年李春艳等在“光电工程” 第33卷第2期上提出基于亚像元相关法的星像质心算法,将星像数据拟合 成解析曲面函数,并与理想模板函数作相关运算,求相关函数,通过计算 相关函数最大值,求出星像位置,计算精度优于1/12个像元,由于计算过 程复杂,星像提取速率低。

发明内容
附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解,下面根据的具体实施例并 结合附图,对本发明作进一步详细的说明,其中

图1是本发明的从星图中提取星像的方法的流程图;

图2是本发明的从星图中提取星像的方法处理一幅星图的耗时统计图;

图3是本发明的从星图中提取星像的方法处理一幅星图耗费时间统计 图;

图4是本发明的从星图中提取星像的方法提取一个星像平均耗费时间 统计图。

具体实施方式

价值度评估

技术价值

经济价值

法律价值

0 0 0

55.0

0 50 75 100
0~50 50~75 75~100 价值较低 中等价值 价值较高

专利价值度是通过科学的评估模

型对专利价值进行量化的结果,

基于专利大数据针对专利总体特

征指标利用计算机自动化技术对

待评估专利进行高效、智能化的

分析,从技术、经济和法律价值

三个层面构建专利价值评估体

系,可以有效提升专利价值评估

的质量和效率。

总评:55.0


该专利价值中等 (仅供参考)

        该专利的技术、经济、法律价值经系统自动评估后的总评得分处于平均水平,可以重点研究利用其技术价值,根据法律价值的评估结果选择合适的使用借鉴方式。
        本专利文献中包含【2 个技术分类】,从一定程度上而言上述指标的数值越大可以反映出所述专利的技术保护及应用范围越广。 【被引用次数1 次】专利被引次数越多越能能够体现出该专利在相关技术领域研发中所发挥的基础性作用,代表着专利公开的内容有更多的产业利用价值。 【专利权的维持时间6 年】专利权的维持时间越长,其价值对于权利人而言越高。

技术价值    32.0

该指标主要从专利申请的著录信息、法律事件等内容中挖掘其技术价值,专利类型、独立权利要求数量、无效请求次数等内容均可反映出专利的技术性价值。 技术创新是专利申请的核心,若您需要进行技术借鉴或寻找可合作的项目,推荐您重点关注该指标。

部分指标包括:

授权周期(发明)

44 个月

独立权利要求数量

0 个

从属权利要求数量

0 个

说明书页数

5 页

实施例个数

0 个

发明人数量

4 个

被引用次数

1 次

引用文献数量

1 个

优先权个数

0 个

技术分类数量

2 个

无效请求次数

0 个

分案子案个数

0 个

同族专利数

0 个

专利获奖情况

保密专利的解密

经济价值    7.0

该指标主要指示了专利技术在商品化、产业化及市场化过程中可能带来的预期利益。 专利技术只有转化成生产力才能体现其经济价值,专利技术的许可、转让、质押次数等指标均是其经济价值的表征。 因此,若您希望找到行业内的运用广泛的热点专利技术及侵权诉讼中的涉案专利,推荐您重点关注该指标。

部分指标包括:

申请人数量

2

申请人类型

院校

许可备案

0 次

权利质押

0 次

权利转移

0 个

海关备案

法律价值    16.0

该指标主要从专利权的稳定性角度评议其价值。专利权是一种垄断权,但其在法律保护的期间和范围内才有效。 专利权的存续时间、当前的法律状态可反映出其法律价值。故而,若您准备找寻权属稳定且专利权人非常重视的专利技术,推荐您关注该指标。

部分指标包括:

存活期/维持时间

6

法律状态

无权-未缴年费