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1、Vol.7No12Apr.,2010天文研究与技术ASTRONOMICALRESEARCH&TECHNOLOGY第7卷第2期2010年4月CN53-1189/PISSN1672-76733消除CCD图像中宇宙射线的算法的比较刘婷婷1,2,彭青玉1,2,3(1.暨南大学计算机科学系,广东广州510632;2.广东省高等学校光电信息与传感技术重点实验室,广东广州510632;3.中国科学院光学天文联合开放实验室,云南昆明650011)摘要:CCD天文图像在采集过程中会受到各种噪声的影响,其中宇宙射线噪声有时会严重影响到图像中的有用信息。研究如何有
2、效识别和剔除宇宙射线噪声对于天文图像的信息提取是非常重要的。针对目前国际上较新的三种消除宇宙射线的算法:Laplacian边缘检测算法(ALaplacianEdgeDetectionAlgorithm),基于直方图的快速算法(AFastAlgorithmBasedOnHistogram)以及万能噪声消除算法(AUniversalNoiseRemovalAlgorithm),采用由云南天文台1m望远镜拍摄的CCD图像进行了模拟实验和实际宇宙射线的处理。实验表明Laplacian边缘检测算法能相对准确地探测到恒星和星系图像上的宇宙射线。并对算法的
3、效果和复杂度进行比较和分析。最后探讨了如何准确替代宇宙射线像素点的灰度值。关键词:宇宙射线;Laplacian;直方图;ROAD;阈值;图像处理中图分类号:TP391141文献标识码:A文章编号:1672-7673(2010)02-0140-10宇宙射线是来自宇宙空间的各种高能粒子形成的射流,主要包括质子、粒子和少量其他原子核。它们可以看做是天文图像中的盐噪声,明显高于周围像素点的灰度值,并且具有随机分布的规律。部分宇宙射线很有可能位于待测星的星像中,改变了原有像素点的信息,造成星像中心位置的偏移和光度测量值的偏差。因此,消除宇宙射线噪声对于
4、天文图像的分析是非常重要的。早期最简单直接的方法就是对同一视场拍摄多幅图像,然后将那些好的图像的像素点替代被宇宙射线污染的像素点。目前这一类的算法已发展到很成熟的阶段,其中具有代表性的有Windhorst等人的方法[1]。然而这些方法都依赖于对同一视场拍摄多幅图像。众所周知,中值滤波方法[2]对去除随机噪声有良好的效果。然而该方法在对CCD图像所有像素点进行滤波的同时,也平滑了星像的边缘,改变了星像中的有用信息。可见中值滤波方法不适用于高精度测量的CCD图像处理。因此,基于单幅图像来消除宇宙射线更具有挑战性。目前有基于单幅图像消除宇宙射线方法
5、[3]及线性滤波方法[4]。针对这一问题本文比较了3种较新的消除宇宙射线的算法:Laplacian边缘检测算法[5](简称Laplacian算法),基于直方图的快速算法[6](简称直方图算法)以及万能噪声消除算法[7](简称万能算法)。采用云南天文台1m望远镜拍摄的多幅图像,研究星像和星系中人工及IRAF[8]软件添加宇宙射线及其识别和剔除,通过编程实现3种算法来处理这些图像,并分析比较每种算法的优缺点。Laplacian算法被广泛用于剔除宇宙射线,Van[5]指出该方法非常有效,但也认为这种算法比较复杂,处理速度较慢。而直方图方法由于算法简
6、单因此处理图像的速度比较快。万能方法声称可以处理任何噪声,将该算法用于CCD图像宇宙射线的消除,并与前述两种算法进行分析比较。为了进一步探讨如何准确地替代宇宙射线像素点,将这3种算法分别用于处理实拍图像,并采用两类方法来替代宇宙射线像素点的灰度值:中值滤波方法、曲面拟合方法。3基金项目:国家自然科学基金(10778617、10973007);中国科学院天文联合基金(10573008)资助.收稿日期:2009-06-26;修定日期:2009-10-06作者简介:刘婷婷,女,硕士,研究方向:图形图像处理,Email:liutingting1111
7、@sina.com本文第1节将介绍上述3种算法的原理;第2节给出程序的设计与实现;第3节将通过对不同的CCD图像进行处理,给出实现过程和结果,比较3种算法的优缺点,同时探讨宇宙射线像素点的替代方法;第4节将对各种算法进行综合比较并得出结论。1算法介绍111Laplacian算法Laplacian算法是通过构造和设置两个阈值来识别宇宙射线。它首先通过原始图像I进行子采样放(2)2大(子采样因子为fs),放大后的图像为I。然后与Laplacian模板做卷积,如式(1)。Af为Laplacian算子,该算子是线性二次微分算子,用来获取有大的灰度变化
8、的图像边缘信息,当然包括了宇宙射线影响的部分。之后将图像L恢复到原始图像分辨率得到图像L+。0-10-14-101L=A2f3(2)IA2f=其中(1)1.-40另
