[发明专利]流水线结构的星点质心提取电路

说明书

本发明公开了一种流水线结构的星点质心提取电路，包括分块阈值计算模块和星点质心提取模块；图像数据同时输入这两个模块，进行并行处理；所述分块阈值计算模块对输入图像进行分块并计算各子区域的灰度阈值，并将各子区域的灰度阈值输出至星点质心提取模块；星点质心提取模块根据输入的图像数据和各子区域的灰度阈值，将各子区域中大于灰度阈值的像素点提取出来，再通过连通域标记法区分各个星点，最后计算出星点质心坐标。本发明流水线结构的星点质心提取电路，可实现对图像的实时处理，在输入星图的同时进行星点质心提取。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于FPGA的流水线结构的深空背景下的星点质心提取电路。

背景技术

随着深空探测技术的不断发展，对深空导航设备星敏感器的性能提出了更高的要求。星敏感器通过图像传感器拍摄星图，再利用星点质心提取算法获取质心坐标信息，通过获取的坐标信息实时的调整星敏感器的姿态。因此，一个快速的星点质心提取方法可以有效的提高星敏感器的性能。

目前，常用的图像阈值分割方法有基于灰度直方图的阈值算法、Ostu最大类间方差算法、自适应阈值法等。其中，基于灰度直方图的阈值算法和Ostu最大类间方差算法采用是迭代阈值的算法，其计算量大、占用资源多、不易于硬件实现，且不具有实时性；自适应阈值法采用了图像的灰度均值和方差等信息来确定阈值，其易于硬件实现，但考虑到图像的各个区域存在不同的杂散光的影响，该方法不能达到最佳的分割效果。

星点质心提取的算法主要基于连通域来完成，即对连通域内的像素进行标记，给每个连通域分配不同的标记，便可将各个像素点分离开来。目前，有许多连通域标记方法，如随机读取算法、多次扫描算法，这两种算法需将一帧图像进行缓存，再进行处理，虽然可以检测出各种复杂的图形，但不具有实时性；单次扫描算法采取流水线的形式，在传输图像的同时进行图像处理，适用于一些简单的、无棱角的图形检测、如圆形、椭圆等，但对于深空背景下的星点，其形状有时不是规则的图形，需要进行回溯处理扫描，因此需要缓存大量图像信息，并影响了计算速度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对计算图像灰度阈值时不能适用于图像各个区域的问题，以及提取星点质心坐标不具有实时性的问题，提出一种基于FPGA的流水线结构的星点质心提取电路，既可有效进行星点质心提取，又可实时处理。

本发明解决技术问题所采用的技术方案是：

一种流水线结构的星点质心提取电路，其特征在于包括分块阈值计算模块和星点质心提取模块；图像数据同时输入这两个模块，进行并行处理；

所述分块阈值计算模块对输入图像进行分块并计算各子区域的灰度阈值，并将各子区域的灰度阈值输出至星点质心提取模块；

星点质心提取模块根据输入的图像数据和各子区域的灰度阈值，将各子区域中大于灰度阈值的像素点提取出来，再通过连通域标记法区分各个星点，最后计算出星点质心坐标。

由于采用全流水线的结构，且在实际应用中相邻的两帧图像基本一致的情况下，星点质心提取模块所采用的灰度阈值为上一帧图像中分块阈值模块计算得到的结果。

分块阈值计算模块包括图像分割模块、灰度累加和缓存器、阈值计算模块、阈值存储器；图像分割模块将输入图象分割成大小相同的多个子区域，并将各子区域的灰度累加和存放在灰度累加和缓存器中；阈值计算模块先读取存放在灰度累加和缓存器中的灰度累加和，再计算其灰度均值，最后将灰度均值加上偏移量得到各子区域的灰度阈值，并存放在阈值存储器。

星点质心提取模块包括星点检测模块、质心计算模块和星点质心坐标存储器；星点检测模块基于四连通域对星点进行标记，通过赋予图像中所有星点不同的标记将它们区分，并计算它们的特征信息并存储；质心计算模块根据星点检测模块计算出的星点特征信息，计算出其星点质心坐标，并将其存入星点质心坐标存储器。