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。     

基于最优背景估计的星敏感器抗杂散光星点提取方法

研究了杂散光干扰下星敏感器星点提取问题。在杂散光干扰下,星点提取的效果会变差,这会使解算的姿态不准确和不可靠。为了抵抗杂散光干扰,提出了一种基于最优背景估计的抗杂散光星点提取方法。首先,分析了杂散光在星敏感器中的成像特点,构建了杂散光的具有闭合解的曲面模型;然后,设计了基于最优曲面的杂散光背景估计方法和星点提取方法;最后,采用仿真的杂散光图像和星敏感器采集的杂散光图像验证了算法的性能。实验结果表明:该方法得到的星点检测率、误检率和质心定位精度均优于现有基于背景和形态学的方法,该方法对杂散光有较好的抑制能力。     

基于matlab的星图背景提取数字滤波器设计与分析

在星敏感器系统中，对星图进行处理提取星点是很关键的一步，本文就是围绕星点提取来设计背景估计数字滤波器，并对在相同条件下所设计出的滤波器进行比较分析，得出了一定的结论。数字滤波器的设计是基于matlab信号处理工具箱的，这种设计滤波器的方法简化了流程，结果直观，易于实现。     

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。     

CORDIC算法在星图目标质心提取中的应用

为了能够快速而精确地实现对星图目标的质心提取,采用质心提取算法中具有较高精度的高斯曲面拟合算法,利用CORDIC算法来设计其中的对数运算模块,取代以往的查找表结构算法.通过ModelSim仿真,表明该运算模块能够以流水线的方式对数据进行连续处理,实时性较好.最后在FPGA硬件平台上进行验证,对一幅512×512像素的星图进行星点目标质心提取,试验结果显示该模块的计算误差在0.005个像素以内,定位精度要高于传统的质心法,而流水线的设计结构使其具有更快运算速度.     

红外星图预处理及星点定位精度分析

红外星图是白天观星获取的原始数据,图中含有单点噪声和条纹噪声等多种噪声,严重影响了后续的星点提取和质心定位。针对外场观星获取的红外星图,进行了星图预处理,并分析了星点定位精度。提出了单点噪声的检测与补偿算法和条纹噪声的列均值偏移校正（CMOC）算法,还采用Wiener2 和Top-hat 组合滤波方法对星图进行进一步滤波去噪,最后使用在观测星图中加入理想模拟星点的方法计算了星点定位精度。实验结果表明,预处理算法有效抑制了红外星图中的各种噪声,星点目标峰值信噪比最多由4.7 提高到了31.3,模拟的2 等星的星点定位标准偏差量级为1/30 pixel 水平,满足工程应用的精度要求。     

自动导星星点检测及跟踪算法研究

详细介绍了自动导星的工作原理,对自动导星的星点检测及跟踪算法进行研究,结合星点能量在星图上分布近似高斯分布的特性,提出一种稳定可靠的目标星点提取算法。算法首先分析了星点目标的阈值判断原则,根据阈值条件确定一定数量的候选星点,然后在候选星点中筛选出最优的目标星点,最后通过高斯曲线拟合的办法求取最优目标星点的质心坐标。该方法提高了目标星点提取的准确性和计算速度,实验结果表明:改进后的算法能够达到良好的效果。     

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。     

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.     

一种运动背景序列星图弱小目标运动轨迹提取算法

提出了一种序列星图中目标的运动轨迹提取算法.利用交叉投影方法提取星点,确定包含星点的区域;提出一种基于自适应窗口选择PIV技术的序列星图全局运动参数估计算法,并对序列星图进行配准,滤除背景恒星;提出一种目标运动轨迹的提取箅法.实验结果表明该算法对于空间小目标(≥1 pixel)在序列图像中运动轨迹不连续的情况可以进行准确的运动轨迹提取,具有较强的鲁棒性.     

实时星图预处理的并行流水线算法

为提高星敏感器的星图预处理速度,减少嵌入式资源消耗,提出了一种并行流水线算法.剔除了星像点本身对背景噪声标准差(噪声水平)和均值两个特征值估计的影响,建立了是否开展滤噪的准则,确定了星图噪声的提取阈值,保证了质心定位精度.将星图缓存量降低至两行数据,用100个移位寄存器记录连通域标号,解决了嵌入式资源浪费和连通域溢出问题.仿真结果表明,50 M速率输入的496×496星图流水处理完成后延迟10 μs便可实时输出需要的亮星数据,使用的存储器和寄存器资源不到80 kB.加入背景电平和高斯噪声后,在信噪比大于1的条件下质心精度优于1/23像素量级,验证了并行流水线的实时星图预处理算法的有效性,有助于提高星敏感器数据输出率及抗动态性能.     

星敏感器遮光罩的设计与杂散光分析

杂散光抑制是提高星敏感器精度的重要手段,遮光罩的设计是抑制杂散光的主要途径.对星敏感器遮光罩进行设计,通过SolidWorks软件建模,绘制出遮光罩结构,将得到的结构导入TracePro软件中进行杂散光分析.设定材料表面的双向散射分布函数与光线追迹数目,在不同方位角度对1°～75°之间共16个离轴角度进行了光线追迹,得到系统的PST曲线.结果表明,和改进前的结构相比,PST值降低了一个数量级,且系统的杂散光抑制能力在离轴角30°时达到10-9量级.遮光罩内设计竖直挡光环结构有很好的杂散光抑制作用,使系统杂散光抑制水平得到较大的提高.     

提高星图正确匹配率的新方法

在CCD星敏感器中,快速而可靠的星图识别算法成为星敏感器确定姿态的最关键部分。针对星图识别中误匹配点的存在,提出了一种新的剔除误匹配点的方法—累积偏差法,选取合适的判定阈值对实验数据进行筛选,并结合最小二乘曲面拟合法对实验数据进行误差分析,实验结果表明,采用此方法,可以很好地剔除星图识别中的误匹配点,在赤经(α)和赤纬(δ)方向拟合偏差平均值可达到5.267 2,″星图正确匹配概率大大提高。     

一种星辐射模式下全天区星图识别算法及FPGA实现

针对在DSP中实现全天区星图识别算法耗时长导致实时性差,提出并实现了一种基于FPGA的星辐射模式下的全天区星图识别算法。该方法利用FPGA并行性、高主频等特性,在保证算法高精度、高准确度的前提下,解决了全天区星图识别耗时长的问题。首先,根据星点信息构建星辐射模式；其次,基于FPGA实现了星辐射模式下对应特征向量的计算；最后,提出了一种可预读、流水化的星辐射模式匹配算法,极大地缩短了星辐射模式匹配的时间。在Xilinx公司的Xc7a75tfgg484-2平台上进行实验验证,结果表明,在相同时钟主频下,基于FPGA的星图识别算法速度比基于DSP的算法速度快10.95倍以上,而且在使用三组特征向量同时进行匹配时,识别率超过99%。     

基于最大能量法的白天红外星目标检测

受多种因素的影响,白天获得的红外星图像的信噪比低,且背景通常不均匀。采用一般的滤波方法无法提取出恒星目标,目前常用的形态学方法对于星图像的处理也不甚理想。首先分析背景特性,采用多帧叠加的方法消弱随机噪声,增大信噪比;然后设定阈值,对叠加后的星图进行背景消除,得到只含有目标及噪声的图像;然后用与恒星大小相近的模板按一定的规则对星图进行滤波,分割出目标。实验证明,该方法能较好地分离出恒星目标。     

一种基于星点特征不变原理的快速星图识别方法

星图识别算法是星敏感器输出姿态的关键技术。根据星图从天球坐标系转换到星敏感器坐标系过程中存在特征值不变的原理,结合视场和星等需求建立了导航星表。并根据星图识别要求设计了对应的快速识别算法。针对特征表维数多的特点,采用K向量法提高搜索效率,同时采用并行计算的思想进一步提高搜索速度。采用Matlab编程实现了算法,并进行了仿真。结果表明,算法的识别效率可达97.8%,平均搜索时间可达14.4ms,能够满足准确率高、识别速度快的要求。     

适用于星敏感器的星跟踪算法研究

为了解决全天球识别中星像坐标提取速度慢的问题,提高空间飞行器姿态确定的实时性,提出了一种新的星跟踪算法.该算法根据星敏感器在一次全天球识别后能够获得一定先验信息的特点,利用星敏感器在上一时刻采集的星图中已识别观测星的信息来获取星敏感器下一时刻采集的星图中待识别观测星的信息.仿真结果表明该算法不但提高了星像坐标提取的速度.也由此提高了星敏感器的姿态更新率,从而避免了由于全天球识别导致的误匹配.     

基于形态学的白天近红外星目标检测

受多种因素的影响,白天获得的近红外星图像信噪比低,且背景通常是不均匀的,为红外星目标的提取造成了极大的困难。通过理论计算,实际白天拍摄的近红外星图信噪比极低,使用一般的滤波方法无法提取出恒星目标,形态学运算对于星图像的处理具有较好的效果。首先分析目标及噪声大小,选择较大的结构元素,然后组合开运算及顶帽变换,提取出背景,得到只含有目标及噪声的图像,然后改变结构元素大小,消除掉噪声,进行目标分割。实验证明,可较好地分离出恒星目标。