用于星点检测的自适应变邻域背景预测算法

• 作者: 周凌柯 李胜 范经伟 郭健
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 背景预测 星点 变邻域 自参与
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 208-211,235
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.11.059

摘要

针对现有星点检测中背景预测算法存在的星点模糊、对噪声抑制能力差等问题,基于已有的背景预测算法,提出了一种用于星点检测的自适应变邻域背景预测算法;该方法根据待预测像素点所在位置不同采用不同的权值矩阵进行背景预测,当待预测像素点在星点边缘处时,仅用待预测像素点邻域内灰度小于邻域灰度中值的像素点组成预测权值矩阵进行预测计算,而在其他区域时,直接使用固定权值进行预测;同时,该算法还可以根据待预测像素点噪声属性,自适应调整待预测像素点自身灰度值在背景预测计算中的权值;最后对现有背景预测算法和所提算法进行仿真和参数比较,实验结果表明,改进算法较现有算法对星点的处理更清晰,对噪声的抑制能力更强,有利于后续星点检测的处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周凌柯	南京理工大学自动化学院	13	51	5.0	6.0
2	郭健	南京理工大学自动化学院	73	442	13.0	17.0
3	李胜	南京理工大学自动化学院	34	396	11.0	19.0
4	范经伟	南京理工大学自动化学院	3	2	1.0	1.0