基于Kittler最小误差分割算法的小视场星图分割
Segmentation of Small-Field-of-Viewstar Images Based on Kittler Minimum Error Algorithm作者机构：信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 中国人民解放军61206部队北京100042 中国人民解放军空军政治工作部北京100843 北京卫星导航中心北京100094 北京航天飞行控制中心北京100089
出 版 物：《西南交通大学学报》 (Journal of Southwest Jiaotong University)
年 卷 期：2021年第56卷第1期
页 面：168-175页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 07[理学] 08[工学] 070401[理学-天体物理] 081002[工学-信号与信息处理] 0704[理学-天文学]
基 金：国家自然科学基金(41604011 41774038 41804034 41704006)
主 题：天文测量 高斯分布 图像分割 Kittler最小误差法 小视场星图
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.
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