一种基于方差的自适应火星图像阈值选取算法

摘要

在基于光学成像的深空探测自主导航中,图像边缘处理直接影响视线矢量的提取,从而对自主导航的精度产生较大影响。传统的Otsu算法更侧重同区域灰度的均匀性,适用于图像中目标区域和背景区域面积相差不大的情况,因此在自主导航初始阶段,导航精度较低。根据深空探测巡航段拍摄到的火星图像的特点,基于已有火星探测任务的实拍图像,在Otsu算法的基础上,重新设计准则函数,提出了一种基于方差的火星图像阈值自适应选取算法。该算法将灰度值高于待定阈值的区域的方差表示为待定阈值的函数,以函数一阶微分的最大值对应的灰度值作为最优阈值。该方法具有计算量小、图像分割精确的优点。仿真结果表明,相较于传统的Otsu算法,通过该算法得到的图像阈值能够实现更高的视线矢量提取精度及自主导航精度。