基于限定搜索高斯曲面拟合的星点质心提取算法

星点光斑图像目标识别技术对于空间监视装备和系统至关重要，由于星点图像中光斑成像的特点以及不同背景下图像噪声的干扰，目标光斑的自动识别和定位精度受限。高斯曲面拟合法与密度质心法是使用较为广泛的星点光斑目标定位算法，通过理论分析和实验表明传统方法对星点质心的定位存在一定误差。该文提出一种基于限定区域搜索的星点质心提取算法(LASACE)，该算法首先通过中值滤波算法与最大熵阈值分割法对星点图像进行预处理，然后使用高斯曲面拟合算法获得星点光斑的像素分布。最后以星点中心建立目标搜索区域，采用距离强加权质心法提取出目标星点光斑的质心位置。实验结果表明，相较于密度质心法、高斯曲面拟合法和加权质心法，该文所提算法在降低星点光斑质心定位误差的同时提高了抗噪性，能够满足空间卫星的识别需求。