基于Kittler最小误差分割算法的小视场星图分割

摘要：

小视场星图易受光照不均和噪声影响,常用阈值分割算法存在处理效果不佳或效率较低的不足.针对星图灰度的高斯分布特征,基于贝叶斯最小误差理论,提出利用Kittler最小误差分割算法处理小视场星图.以视频测量机器人为测量平台,以"优度法"、区域一致性、区域对比度和时间复杂度为评价指标,对比了常用的阈值分割算法和一维最大熵法,验证了Kittler算法在确保星图良好分割的同时,星图处理效率可以提高70％左右.基于半仿真星图和真实星图的室内试验表明,Kittler算法可以准确提取星点质心坐标,水平和垂直方向均方根误差分别为0.025像素和0.019像素;采用该算法的野外天文定位实测表明,经纬度内符合平均精度分别优于0.015 s和0.22″,外符合精度分别优于0.025 s和0.35″,可以满足一等天文测量的精度要求.

关键词：天文测量、高斯分布、图像分割、Kittler最小误差法、小视场星图

所属期刊栏目：56

分类号：P114;TP751(天文观测设备与观测资料)

资助基金：国家自然科学基金41604011,41774038,41804034,41704006

在线出版日期：2021-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：168-175