刘 剑， 李 彤， 孙 睿， 刘鸿儒(沈阳建筑大学 信息与控制工程学院， 沈阳 110168)

控制工程

基于混合滤波算法的太阳光斑图像位置跟踪*

刘 剑， 李 彤， 孙 睿， 刘鸿儒
(沈阳建筑大学 信息与控制工程学院， 沈阳 110168)

针对传统滤波算法存在不能完全消除太阳光斑中孤立噪声点、太阳光斑图像边缘模糊的缺陷，导致太阳能自动跟踪系统跟踪精度低、稳定性差等问题，提出一种基于改进的维纳滤波与极值检测中值的滤波混合噪声算法对太阳光斑消噪滤波.在不同情况下利用实测某地太阳高度角、方位角等进行仿真实验，结果表明，该算法能够适应复杂天气条件，在阴雨、雾霾天气下仍能对太阳精准跟踪，达到提高太阳能利用率的预期效果.

图像去噪； 均值滤波； 中值滤波； 维纳滤波； 高斯滤波； 峰值信噪比； 高度角； 方位角； 跟踪精度

在拍摄太阳光斑图像时，会受到阴雨、雾霾天气的影响，并且在图像信息输入传输过程中，均存在不同的噪声干扰，使太阳光斑图像的质量产生退化失真[1]，影响太阳质心位置检测的准确度.因而有必要在图像预处理阶段对太阳光斑进行消噪滤波，使得太阳光斑图像满足后期处理要求[2].

传统的图像消噪滤波处理方法可分为空间域法和频率域法两类[3].空间域法直接处理图像像素灰度值；频率域法先将图像信号变换到频率域再进行滤波处理，常见的有均值滤波、中值滤波、维纳滤波及高斯滤波[4-8]等，虽然对图像去噪滤波都有……