本发明属于深空探测，具体涉及一种局部阈值与形态学处理相结合的星图预处理方法。
背景技术：
1、在进行深空探测任务时，利用星敏感器对航天器进行高精度姿态测量，利用可见光相机对航天器进行视觉导航对探测任务的成败与否至关重要，而两者的核心步骤都涉及到对安装在航天器上的可见光相机所拍摄的星图进行图像处理，对星敏感器而言，是对星图中的恒星星点进行提取，并与恒星星库中的数据进行比对，确定星敏相机的光轴指向，从而计算出航天器的姿态；对于可见光相机视觉导航而言，在远距离阶段，目标在图像中成像面积较小，与恒星形态类似，通过对星图进行处理，得到恒星及目标点的质心位置，并经过后续操作区分出目标与恒星，从而完成目标识别。
2、由以上描述可以看出，对于可见光相机所拍摄的星图进行图像处理是星敏定姿及远距离视觉导航的关键。而可见光相机由于受自身特性，工作原理以及成像环境的影响，最终所拍摄的星图往往并不理想，存在图像背景分布不均，来源及成因十分复杂的噪声以及杂散光，这些因素都将对后续对图像中有效信息的提取造成强烈干扰，直接关系着处理结果的准确率与精确度。因此，通过一定的图像预处理操作降低这些因素的影响成为任务的重中之重。
3、而常见的图像预处理操作如空间域滤波，变换域处理，形态学处理，阈值分割等对于受杂散光影响的星图处理效果并不理想，存在无法有效剔除杂散光，处理后噪声点数量依然庞大，且对于图像中有效信息的边缘破坏程度较大的问题。因此，发展新的能应对复杂条件的星图预处理算法具有重要意义。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种局部阈值与形态学处理相结合的星图预处理方法，以解决现有技术无法有效剔除杂散光，处理后噪点残留数量大以及对图像有效信息破坏严重的问题。
2、实现本发明目的的技术解决方案为：
3、一种局部阈值与形态学处理相结合的星图预处理方法，包括：
4、步骤1：将可见光相机拍摄的图片进行区域划分，共m×n个区域，分别求出每个区域内图像像素灰度值的方差σ2和均值μ；
5、步骤2：对m×n个区域进行遍历，依据步骤1所求均值与方差设置第i个区域的灰度值阈值，在区域i内进行阈值分割，将灰度值高于阈值的像素点从图像中分离出来；
6、步骤3：读取经步骤2处理后图像的灰度值矩阵，原图灰度值矩阵去经步骤2处理后的图像灰度值矩阵，得到消除杂散光后的图像；
7、步骤4：对经由步骤3处理后的图像进行形态学处理，消除孤立噪点对图像质量的影响；
8、步骤5：将经步骤4处理后所得到的图像与原图进行融合。
9、本发明与现有技术相比，其显著优点是：
10、(1)通过基于均值及方差的局部阈值分割，有效去除了星图中的杂散光所带来的图像质量下降；
11、(2)通过形态学操作有效去除了图像中大量的孤立噪点，为后续的图像处理工作降低了计算量；
12、(3)通过与原图像的信息融合，有效降低了传统图像处理方法对星图中有效信息的破坏。
1.一种局部阈值与形态学处理相结合的星图预处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的局部阈值与形态学处理相结合的星图预处理方法，其特征在于，步骤2具体包括：
3.根据权利要求1所述的局部阈值与形态学处理相结合的星图预处理方法，其特征在于，对于步骤4，其形态学处理操作为先腐蚀后膨胀。
4.根据权利要求1所述的局部阈值与形态学处理相结合的星图预处理方法，其特征在于，步骤5具体包括：
5.根据权利要求4所述的局部阈值与形态学处理相结合的星图预处理方法，其特征在于，设定值l取4。
