白天观星红外星图噪声抑制算法

单点噪声和条纹非均匀性噪声是白天观星红外星图中的两种典型噪声,严重影响了星图识别的后续处理。针对两种噪声产生的原因和特点,提出改进的单点噪声去噪算法,即用局部窗口遍历扫描全图检测出单点噪声,然后用全局均值进行补偿;又提出列直方图偏移校正算法去除条纹非均匀性噪声,即依据列偏移校正模型,对每列直方图相对于全局直方图的峰值位置偏移进行校正。实验结果表明:所提出的噪声抑制算法对红外星图去噪效果良好,星点目标峰值信噪比可从7.4提高到12.8,并且算法计算简单,可以在单帧时间内完成,满足星图实时预处理的应用要求。     

一种新的方法用于星敏感器近红外星图星点提取

分析了近红外星图小波分解系数的特点。依据小波分析的边缘检测特性、解相关性和多分辨率特性结合星点的灰度分布特征设计了不同尺度下的检测模板。在恒虚警概率条件下,提出利用局部阈值克服红外星图本身的背景不均匀性。通过在星图第二次分解的近似系数上检测星点最大灰度值的位置,削弱了单点噪声和条纹噪声的影响。实验结果显示,算法能有效得出视场中的星点最大灰度值坐标,误差在1 个像素位置左右,满足后续星点提取的需要。     

三视场小口径星图的仿真

红外波段可探测到足够多用以导航的星体。受限于客观条件,白天无法获取大量的星空图像。为了加快三视场恒星检测、星点定位和星图识别等算法的开发及算法性能的全面测试,需要研究三视场全天时星图的仿真方法。研究并建立了三视场天空辐射模型、系统噪声模型和恒星成像模型,设计并运行了三视场星图的生成软件。结果对加快算法的开发及算法性能的全面测试具有重要意义。     

星敏感器的星点定位方法研究

介绍了星敏感器的基本工作原理,分析了星图的特点．并结合星图的特点对星图阈值的确定和内插细分算法进行了研究,从理论和实践两个方面对星点定位算法进行了分析,最后确定了适合星图使用的星点定位方法。并用星敏感器对该定位方法进行了试验检验,取得了较为满意的结果。     

天基监视空间目标轨迹提取算法

序列星图中弱小目标的检测与定位是可见光天基监视中的关键技术之一,星图预处理的结果直接影响检测灵敏度及虚警率。文中引入一种在轨检测轨迹提取算法,该算法适用于高斯噪声的星图,由高斯最小二乘拟合、小区域滤波及星象边缘闽值分割三步组成。可抑制噪声背景减少虚假目标的同时,较好地保持星象边缘。通过算法性能分析可知,同美国天基可见关...     

基于惯性比特征的三角形星图识别算法

为了提高星敏感器的星图识别性能,提出了一种基于惯性比特征的三角形星图识别算法。该算法将导航三角形的形心惯性比和导航三角形最长边的角距值作为匹配特征量,并以此构建导航特征库,采用散列函数的方式搜索导航特征库。由于将三角形特征量的维数由三维缩减至二维,该算法具有导航星数据库容量小、搜索匹配速度快的优点。仿真实验表明,在星点位置噪声标准偏差为2像素、星等噪声标准偏差为0.8等的条件下,该算法的识别率均在99%以上,平均识别时间约为1.29ms,和现有三角形算法相比均具有一定的优势。并在地面观星实验中,取得了非常好的效果。     

基于星与目标拓扑结构变化差异的星图识别算法

利用星点间拓扑结构相对稳定不变的特性,本文提出了一种基于拓扑结构信息的星图识别算法。在星图预处理的基础上利用广义似然比检测算法提取包括恒星在内的目标,经交叉投影获取目标在视场中的位置,根据目标与星及星与星之间的运动连续性差异选取马氏距离与归一化相关系数作为结构相似性测度来表征星点间的结构信息,通过结构信息的变化来判断是星点还是目标,依据一定的变化准则将目标与星区分开,从而达到星图识别的目的。通过仿真实验分析验证算法的有效性和合理性。     

基于星敏感器的星图模拟与去噪技术研究

随着小卫星应用技术的日趋成熟,测量精度高的CCD星敏感器备受青睐,快速而可靠的星图识别算法成为卫星姿态确定系统中最为关键的部分.要进行恒星的识别,就需要从星敏感器获得原始的图像,并从中提取要识别的目标及其特征.由于航天实验费用昂贵,星敏感器的地面调试、软件算法的最初模拟,不可能都进行实时星空拍摄,因此为了调试和评价星图识别算法,有必要利用计算机在地面上模拟生成星敏感器实时拍摄到的星空图片.本文的研究工作主要是星图模拟与星图去噪.首先学习了解CCD星敏感器原理,在此基础上模拟得到原始导航星图,然后模拟得到加了运动噪声的退化星图,最后学习维纳滤波和Matlab算法,利用Matlab算法中的维纳滤波方法对退化图像进行图像去噪复原技术研究,通过星图模拟和图像复原得到的仿真星图可以做成一个星图模拟器为星图识别工作提供仿真基础.     

采用最大背景估计的星敏感器图像处理方法

星图处理是星敏感器运行的基础,而杂光干扰是影响星敏感器图像处理的主要因素之一,是算法设计需要重点考虑的干扰源。为消除杂光干扰的影响,通过分析星图中目标及背景的特征,根据星点二维高斯分布模型构造了权值参考函数,改进了最大化背景估计模型,设计了欧几里德四象限旋转对称的掩模,辅以图像分割、去噪,构成采用最大背景估计的星敏感器图像处理算法。另外采用了星点提取率、虚警率、极限探测星等、单星定位精度和仿真时序综合评价星图处理算法性能。实验证明该图像处理算法星点提取率高、虚警率低、单星定位精度高、抗杂光干扰性能优异且具有通用性。     

基于共有星的快速星图识别方法

提高星图识别的快速性对于提高数字天顶仪的定位效率具有重要意义。传统的数字天顶仪星图识别需要对旋转拍摄的每幅星图上所有星点单独进行识别,致使星图识别效率较低。考虑到星图间存在着共有星,对此提出了一种基于共有星的星图识别方法。首先对定位循环中间位置拍摄的两幅星图单独进行识别,然后通过建立倾斜修正模型消除了实际拍摄状态下CCD平面与水平面之间的小倾角,并在此基础上建立了星点归算模型,以此找出剩余星图与已识别星图间的共有星。实验结果表明：通过星点归算模型找出剩余星图与已识别星图间共有星后,再对新增星进行识别,大大提高了星图识别的效率。     

星点亚像元定位中系统误差的改进补偿方法

为提高星点图像的质心提取精度,针对星点亚像元定位的系统误差和随机误差提出了一种改进补偿方法。采用三次样条插值函数表示质心位置与系统误差之间的关系,利用该函数进行系统误差补偿,极大地减小了误差采样点的数量和计算量。为了进一步抑制随机误差的影响,在系统误差补偿的基础上,采用非线性加权算法计算星点质心位置,并通过仿真实验确定了该算法的最优加权系数。在没有加入噪声的情况下,改进算法可以将质心法的精度从1/50 pixel 提高到10-4 pixel;加入服从N（0,22）分布的高斯白噪声后,改进算法可以达到0.0054pixel的精度,远小于质心法的0.0184pixel。实验结果表明:文中提出的改进补偿算法计算简单,精度高于质心法,满足了高精度星敏感器质心提取的要求。     

CCD噪声对星敏感器星点定位精度的影响

星点测量精度是表征星敏感器精度的一个重要指标，影响该精度的主要因素有：光学系统误差、图像传感器的噪声、电路噪声及软件算法等。图像传感器的噪声对星点定位精度的影响是不容忽视的，但很少对此进行研究。针对某给定参数的星敏感器，对TH7890M CCD图像传感器的各项噪声进行了定量计算；基于亚像素细分质心算法，针对各噪声的分布特点及规律，分别推导出各自的均方根误差，综合各项误差得到CCD噪声的星点定位精度模型。计算结果表明TH7890M CCD的主要噪声有读出噪声、光子散粒噪声和光响应不均匀性引起的随机噪声；影响星敏感器星点定位精度的主要噪声是读出噪声和光子散粒噪声；对6等星进行星点位置的估计，CCD噪声达到了1/40像素的精度水平。     

基于小波变换的结构光光条图像去噪方法

结构光光条图像通常受到大量噪声的干扰,会对光条图像分析的造成影响。本文通过对结构光光条图像的噪声特点的分析,结合中值滤波和小波去噪特性,提出基于自适应中值滤波和改进小波重构的去噪方法。用本文提出的方法对结构光光条图像进行去噪处理,并与传统小波软阈值去噪法等其他去噪方法结果进行对比。使用客观的评价标准对两种方法去噪效果进行评价,结果表明,本文提出的去噪方法对结构光光条图像有更好的去噪效果。     

基于PSF参考模型的星敏感器单粒子效应在轨校正方法

为了提高星敏感器在遭受单粒子效应打击情况下的质心提取精度,提出了一种基于点扩散函数参考模型的在轨校正方法。通过构建星点参考模型及残差校正,该方法能有效去除单粒子噪声,校正噪声星点形态,降低星点质心定位误差。与传统去噪算法相比,该方法能在有效去噪的同时保护星点能量不被破坏。通过仿真实验验证了该算法抗单粒子效应的有效性,通过对比实验验证了该算法相比传统算法的优越性。     

基于能量分布的星点提取方法

为提高星图预处理中质心提取的精度和实时性,提出了一种基于星点能量分布的星点提取方法.该方法将星点的能量分布概括为如下三个特点：一是当σ＜0.671时,星点的能量主要集中在其中心3×3像元的区域内;二是星点中心灰度最大;三是星点中心周围8个像元的灰度值大于平均灰度值.依据后两个特点可以确定星点中心像元,然后根据第一个特点就可以用传统的质心算法对星点中心3×3区域进行质心提取.仿真结果表明,该方法能够实时有效地进行星点提取,且实时性优于连通域法,在星等小于5时质心提取精度也要优于连通域法.     

高精度背景可控星图模拟器设计

为了实现星敏感器的地面标定和精度测试, 研制一套具有可变星图背景的高精度星图模拟器, 要求该系统的单星位置精度优于10。采用高精度静态目标标准源作为星图模拟器的核心器件, 配合一种亮度可控照明系统, 实现星点和背景的同时模拟, 并设计准直光学系统, 使模拟星图与背景成平行光出射, 在星敏感器出瞳处产生星图, 完成背景可控、星点位置精度高的星图模拟。最后, 提出提高星点位置模拟精度的方法, 并利用经纬仪实测星点位置精度, 配合照度计测试背景亮度。从实验结果可知, 该模拟器的星图模拟精度优于10, 背景亮度可实现26倍调整, 可用于高精度星敏感器的地面标定和精度测试。     

精细导星仪星点定位系统误差的高精度补偿方法

针对精细导星仪（Fine Guidance Sensor,FGS）姿态测量精度受星点提取系统误差影响的问题,提出了一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）拟合法的高精度星点定位系统误差补偿方法。为了解决拟合样本少、输入特征差别大等问题,采用对输入范围不敏感、易于训练的决策树作为基模型,并根据当前模型拟合残差梯度,结合集成学习中的提升方法生成新的基模型得到系统误差与探测器填充率、采样窗口尺寸、星斑束腰半径以及星点质心坐标计算值之间的函数关系,以此函数关系为基础对星点质心坐标估计值进行系统误差校正。实验结果表明:与支持向量回归机（Support Vector Regression,SVR）相比,基于GBDT的高精度星点定位算法的误差减小了60.6%,经该算法补偿后的质心误差为0.014 5 pixel,相比于质心法误差减小了61.5%。