【摘要】：深空?qǐng)D像配準(zhǔn)是深空?qǐng)D像應(yīng)用的首要環(huán)節(jié)。針對(duì)目前基于三角形相似性的算法效率低下以及基于星點(diǎn)描述的算法難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的深空成像環(huán)境等問題,提出了一種改進(jìn)型高效三角形相似法并將其應(yīng)用到深空?qǐng)D像配準(zhǔn)中。首先統(tǒng)計(jì)分析了提取星點(diǎn)單像素強(qiáng)度和大小的直方圖分布,并將星點(diǎn)劃分為穩(wěn)定星和普通星;然后,將穩(wěn)定星和普通星分別同最近的兩顆穩(wěn)定星構(gòu)建三角形;最后,通過引入相似度改進(jìn)了三角形匹配中的權(quán)重矩陣,并提出了衡量三角形相似度的閾值自適應(yīng)計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在保證匹配精度的同時(shí)極大地提高了深空?qǐng)D像配準(zhǔn)的效率,降低了系統(tǒng)資源占用率。
[Abstract]:Deep space image registration is the first step in deep space image application. The algorithm based on triangle similarity is inefficient and the algorithm based on star description is difficult to deal with the complex and changeable deep space imaging environment. An improved and efficient triangular similarity method is proposed and applied to deep space image registration. Firstly, the histogram distribution of the intensity and size of single pixel extracted star is statistically analyzed, and the star is divided into stable star and ordinary star, and then the stable star and ordinary star are divided into triangles with the two nearest stable stars, respectively. Finally, the weight matrix in triangle matching is improved by introducing similarity, and a threshold adaptive calculation method to measure triangle similarity is proposed. The experimental results show that this method can greatly improve the efficiency of deep space image registration and reduce the system resource occupancy while ensuring the matching accuracy.
【作者單位】： 浙江大學(xué)光電科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2308476