配准差分在深空小目标检测中的应用

针对密集星背景的地基大视场、高分辨率光电望远镜获取的图像,提出了一种改进差分的目标检测方法。该方法首先利用编码器信息和望远镜的硬件参数计算帧间差分的配准量并进行差分,差分时将上一帧图像进行膨胀,减少因大气扰动和配准量取整造成的配准误差,尽可能多的抑制背景星边缘,接着将差分后的图像进行分割、目标聚类和标记,从而得到候选目标,然后利用候选目标的位置信息初步去除残留的背景星边缘,最后再利用配准量信息去除双星。经过这一系列的预处理,该方法能高效的去除密集的背景星背景。实验结果表明,对于2 k×2 k、背景星密集的图像,通过本算法处理后的候选目标基本控制在20个以内。