適用于大視場的快速星像匹配算法

潘祖恒，方雪清，郭碧峰，陸 星，3，彭青玉*

(1. 暨南大學計算機科學系，廣東 廣州 510632；2. 暨南大學中法天體測量、動力學與空間科學聯合實驗室，廣東 廣州 510632；3. 暨南大學物理學系，廣東 廣州 510632)

在天文觀測中，為了方便資料的歸算和處理，通常需要將圖像中星像的位置和光度等信息與參考列表中對應的信息進行匹配，簡稱星像匹配。常見的星像匹配方法有基于向量的方法[1]，基于徑向和環向特征的方法[2]，基于三角形的方法[3]和基于局部敏感哈希的方法[4]等。比較成功的應用是Astrometry.net[5]，它使用四邊形代替三角形，并通過貝葉斯決策準則來選擇正確的圖像變換。文[6]研究發現，基于向量的方法比基于徑向和環向特征的方法更優，具體表現為基于向量的方法耗時更少，匹配率更高。雖然一些研究指出，四邊形匹配算法比三角形匹配算法具有更好的效果[4]。但是具有簡單結構的三角形仍是較為常用的一種星像匹配算法[1，3，7]。文[8]注意到，基于三角形的方法是以上3種方法[1-3]中匹配率最高，即最穩定的一種方法。但是，該方法列表中的星所構成的三角形數目巨大，造成存儲和檢索的困難。不僅如此，匹配需要構造全等三角形，匹配全等三角形需要預先知道圖像的比例尺。圖像的比例尺不是一成不變的，受到各種因素的影響，如焦距、溫度、圖像扭曲和鏡筒彎曲等。

受Astroalign[9]圖像對齊算法的啟發，本文提出一種基于k-d樹和k-means聚類算法的星像匹配算法。該算法利用k-d樹進行三角形盲匹配以找到整幅圖像區域的整體變換，然后通過k-means聚類算法將整幅圖像分割為多個小區域，從而求解小區域范圍內的局部變換。……