高精度星敏感器的标定

星敏感器是一种高精度的空间姿态敏感器,精度标定是保证其高精度测量效果中的重要一环。针对传统星敏感器标定的弊端,提出了将光学畸变、CCD倾斜角度、CCD旋转角度等作为一个整体进行参数拟合。该方法根据CCD不同区域的光学畸变、像等因素差别较大的原理,采用了先在全视场内建立一个星点的模型,然后对模型进行分区,对每一个区采用最小二乘法计算拟合参数,这样在进行星点精度计算时先带入拟合参数进行修正,最后得出单星的测量精度。该方法简单、方便、标定精度高。为了提高星点质心的提取精度,利用十字丝图像束代替星点图像,求出十字丝交点的质心。实验结果表明,A角标准差1.624″,E角标准差1.597″,完全满足系统要求的2″的高精度。     

基于光斑高斯拟合的大视场星相机定焦方法

针对高精度立体测绘任务对星相机的使用要求,提出了一种基于光斑高斯拟合的星相机焦面定焦方法。首先,搭建了基于星点靶标和平行光管的定焦系统,通过移动靶标在中心和边缘视场获取多幅不同程度的离焦图像;其次,采用基于平方加权的质心定位算法计算各视场靶标点像的精确位置用于像面拟合;然后,采用Gibbs采样/马尔可夫蒙特卡洛法对每个光斑进行高斯曲面拟合,获取星点的高斯半径,通过对各视场的最佳焦面位置进行最小二乘拟合,得到最佳像面。对上述定焦方法进行了试验验证,结果表明星相机在各视场的能量集中度测量值与设计值符合,星相机在轨拍摄的星点图像满足要求。     

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.     

空间CCD相机测角精度测量方法研究

利用高精度转台、单轴速率位置转台控制单元、双坐标自准值仪、平行光管、高亮度LED光源及星点板构建地面试验室测量系统进行测量空间CCD相机的测角精度.在数据与图像处理过程中,使用了暗电流定标去噪和将二维图像转换为一维的目标星点粗定位的预处理方法,并提出适用于本实验的星点细分定位算法.通过实际测量实验,测得的测角精度不高于...     

星敏感器镜头畸变模型选择

精确的成像模型是星敏感器高精度姿态测量的关键,尤其是成像模型中镜头畸变模型的选择。根据几何推断的最大信息量准则,对不同的镜头畸变模型在不同星点位置的噪声水平以及不同畸变系数情况进行了仿真比较,并通过实验进行了验证。实验结果与仿真分析结果一致,结果表明:在镜头畸变系数小于2e-5且星点位置噪声水平小于0.5像素时,采用一阶径向畸变模型即可;当镜头畸变系数大于2e-5或星点位置噪声水平大于0.5像素时,可采用3参数的一阶径向畸变加一阶切向畸变,更多参数及更高阶模型的优势并不明显。     

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。     

红外测量图像判读精度检测方法

针对红外测量图像判读精度无法检测的问题,本文根据亚像素细分原理,提出了一种利用仿真图像检测判读精度的方法。采用典型目标的随机叠加仿真了红外测量图像的背景;利用整像图像确定了目标的位置;通过仿真图像的亚像素插值和噪声模拟,实现了红外测量图像的仿真。利用已知目标点的判读实现了红外测量图像判读精度的检测。     

光学像差对星点质心定位误差的影响分析

星点质心定位精度直接决定了星敏感器姿态测量精度的极限,其误差源之一是弥散斑模型的选取。星敏感器光学系统像差无法完全消除,必然影响弥散斑分布,研究光学像差对星点质心定位误差的影响对工程应用具有重要意义。文中以Gauss弥散斑模型为比较,研究了离焦等4种光学像差对星点质心定位的影响机理和分布规律,结合质心定位的物理过程推得光学像差影响下的误差解析式,并实现数值仿真,结果表明:光学像差形成不同的弥散斑模型,导致不同的星点质心定位误差分布;星点弥散斑边缘能量减弱趋势对质心定位误差影响较大,若控制光学像差使相应弥散斑边缘能量呈缓慢趋势减弱,则有利于定位误差的减小。光学像差影响下的星点质心定位误差分析对相应的误差补偿具有指导意义,提出的各光学像差的控制意见有利于指导星敏感器光学系统设计。     

基于图像的模拟相机标定方法的研究

从光学测量角度出发,结合计算机主动视觉中的相机标定方法及数字图像处理技术,提出了一种CCD摄像系统畸变校正方法.该法通过使用经纬仪,不需相机做任何运动就能实现全过程的标定.该方法在摄像机模型中全面考虑了镜头的径向畸变,利用图像中心附近点畸变量较小的性质,用中心附近点和全场视点对摄像机内部参数和像差修正参数进行标定,最后由最小二乘法得到摄像系统畸变模型的畸变系数,解决了CCD摄像系统的畸变校正问题.与传统的相机标定不同,畸变校正中仅标定数字图像中像素间距和相机焦距.该法运用了亚像素细分算法,提高了测试系统的精度,是一种简单、有效、实用的标定法.     

高分辨电子显微像的定量分析与应用

本文通过研究高分辨电子显微像的图像处理技术，系统地建立了两种高分辨原子像亮点中心精确定位的处理方法，灰度主检测法和峰谷提取－灰度平均法。基于原子像亮点中心定位技术，使用最小二法，建立 测量高分辨像中局部点阵参数和 各畸变的实际处理过程。结论像模拟、图像匹配等手段，详细研究了从高分辨像中提取元素分布、原子结构等信息的定量分析方法；并建立了一套ＵＮＩＸ平台上的高分辨像定量分析程序包，具有较高的精度和广     

空间高分辨率光学系统几何畸变标定技术

遥感相机光学系统畸变系数作为影响相机在轨成像质量的关键因素,其检测精度一直以来都是遥感相机研制过程中的核心环节。传统的测角法主要依靠高精度二维转台,实现了光学系统视场角与像高之间的精准对应,该方法对测试设备和测试环境要求苛刻。随着相机焦距、口径和体积的增大,对于转台设备的尺寸与测量精度也日渐提升,单纯依靠提升测试设备性能无法满足后续各类高性能遥感相机的研制需求,尤其对于垂直装调类超大口径空间高分辨率光学系统,该方法不可行。在传统精密测角法的基础上,提出一种基于干涉原理的空间高分辨率光学系统几何畸变标定技术,相比于传统的精密测角法,该方法在同等测试精度的基础上,具备更广泛的适用性,其不再受限于测试设备的尺寸与精度限制,可同时满足各种类型遥感相机的畸变测试需求。文中详细介绍了该畸变测试方的基本原理、测试方法与误差链路,并对该畸变测试方法进行了应用验证,将结果与传统畸变测试方法进行对照,表明该方法的测试精度满足遥感相机的研制要求且适用范围更广,对航天长焦距大口径遥感相机研制及畸变测试有参考借鉴意义。     

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%。     

基于卷积神经网络的胸环靶面畸变校正算法

实弹射击是部队的基础军事训练项目。现有报靶系统中基于计算机视觉的弹孔识别定位系统由于具有快速、精确、安全、人员成本低等优点而被广泛应用到该项目中。然而,计算机视觉系统处理的图像通常受镜头加工工艺以及相机轴向与被测对象所在平面不垂直的影响,导致被测对象的图像产生畸变,最终会给弹孔坐标位置的精准定位带来误差。为了提高基于计算机视觉的自动报靶系统的报靶精度,提出一种基于卷积神经网络的畸变校正算法,只需一张胸环靶面的模板图像即可模拟出大量训练数据集。训练完成后,输入一张畸变图片就可以得到该图片的畸变参数,并利用该参数完成对图像的畸变校正。与传统校正算法的对比结果表明,该算法校正效果较好,有利于提升基于计算机视觉的自动报靶系统的报靶精度。     

基于机器学习的大视场星敏感器畸变在轨标定技术

随着遥感卫星在轨任务复杂性的不断提升,对卫星精度的要求也不断提高。星敏感器是星上精度最高态敏感器,因而其在轨标定是提高精度的有效手段。由于大视场星敏感器的镜头畸变复杂,目前广泛采用的基于星对角距的最小二乘法存在一定局限性。因此提出一种基于机器学习的星敏感器在轨标定算法,该方法结合机器学习预测建模思想,通过构造特征建立镜头畸变模型,并结合主成分分析方法进行冗余特征的消除,最后从星角距和模型泛化能力两方面对标定效果进行评价。仿真结果表明:算法对镜头畸变程度较大的星敏感器有良好的校正效果,标定精度始终能保持在0.8内,与目前几种主流算法相比,具有精度高,鲁棒性好等优点。     

F-Theta光学镜头的畸变标定及测角精度分析

对于精密测角定位系统来说,畸变的存在会直接 影响测量的几何精度,因此需要对光学系统进行畸变标定以 便于后期的畸变校正。为了解决F-Theta光学镜头的畸变标定 问题,建立了一种基于精密测角法的标定系统,并详细论述了畸变标定过 程。通过实验测得了视场与绝对畸变量之间的关系。利用基于曲线拟合的最小 二乘逼近方法求解出了F-Theta光学镜头的焦距。最后对F-Theta光 学镜头的测角精度进行了分析。结果表明,该镜头满足秒级测角精度的要求。     

激光模拟射击高精度命中环数算法研究

为了解决激光模拟射击中由于图像畸变和光斑中心定位误差而造成命中环数计算结果与实际值偏差较大的问题,提出一种高精度命中环数算法。算法通过参考点确定靶环中心,采用带阈值处理的灰度重心法计算光斑中心,利用参考点对畸变图像进行透视变形校正和径向畸变校正,消除因图像畸变而带来的计算误差,最后计算出准确的射击命中环数。实验结果表明,高精度命中环数算法能有效消除误差,提高命中环数计算精度,命中环数达到01环级别,光斑中心在靶面上的定位精度达到01mm级,满足激光模拟射击技术要求,在激光模拟射击中具有实用意义。     

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。     

高精度星敏感器噪声与定位精度研究

星敏感器定位精度是星敏感器最重要的性能指标.噪声是影响星敏感器定位精度的重要因素.文章基于矩心算法建立了星敏感器的定位精度模型,对星敏感器主要噪声所带来精度误差进行了推导,结果显示,开窗、积分时间、温度直接影响噪声大小,进而影响星敏感器的定位精度.利用基于CCD TC237的星敏感器,通过实验,定量地分析出了三种因素对于星敏感器定位精度的影响,实验结果显示,三种因素中,温度和积分时间对星敏感器定位精度的影响最大.     

一种双正交消隐点的双目相机标定方法

为了保证双目相机标定精度的同时,提高算法速度。利用田字形模板中的两对正交消隐点,拍摄两幅图像,实现快速标定。首先,提出了消隐点寻优的方法来提取每幅图像中误差最小的两对正交消隐点,线性计算相机主点和归一化焦距,作为内参数的初值。再根据同一幅图像消隐点共线和所有直线畸变后也为直线的原则,构建约束函数,利用优化的差分进化算法进行全局寻优,完成相机畸变校正。最后,根据优化后消隐点坐标求得左右相机的旋转矩阵,并结合左右相机的角点世界坐标,利用刚性变换求得平移向量。双目标定的平均重构误差为0.598pixel,跟传统方法标定误差相当。该标定算法重构误差与传统算法在一个级别,能满足标定中稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。