在天文定位定向觀測(cè)中常利用天體敏感器和攝影經(jīng)緯儀觀測(cè)天體,從而獲取天體的圖像信息以便進(jìn)行定位定向。對(duì)于觀測(cè)目標(biāo)的圖像需要進(jìn)行像素坐標(biāo)提取,為后續(xù)天文定位定向提供原始數(shù)據(jù),因此觀測(cè)目標(biāo)圖像的坐標(biāo)提取精度直接影響了天文定位定向的精度。本文主要針對(duì)有代表性的觀測(cè)目標(biāo),諸如:恒星星圖、太陽圖像、以及經(jīng)緯儀通過鏡面反射獲得的十字絲圖像等的像素坐標(biāo)提取進(jìn)行研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)首先本文對(duì)恒星星圖進(jìn)行圖像預(yù)處理工作,包括星圖濾波去噪、星圖閾值分割、連通域劃分。接著對(duì)處理后星圖進(jìn)行目標(biāo)星點(diǎn)亞像素細(xì)分提取。分別通過傳統(tǒng)質(zhì)心法,加權(quán)平方質(zhì)心法,帶閾值的質(zhì)心法,高斯曲面擬合法與偏正態(tài)分布PSF相關(guān)法對(duì)模擬的星圖進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,本文提出的基于偏正態(tài)分布PSF相關(guān)法提取的目標(biāo)星點(diǎn)質(zhì)心坐標(biāo)精度可達(dá)到0.05pixels左右,精度高于其他4種算法,為后續(xù)高精度天文定位定向姿態(tài)解算等重要環(huán)節(jié)提供了保障。(2)接下來本文對(duì)觀測(cè)得到的太陽圖像進(jìn)行處理分析,首先介紹了 3種閾值分割法對(duì)太陽圖像進(jìn)行圖像分割,比較分析得出最大類間方差法提取太陽圖像最為適合。然后提出了一種soble+空間矩的邊緣檢測(cè)算法用于檢測(cè)太陽圖像邊緣。接著針對(duì)退化的太陽圖像,本文提出了一種有效圓的邊緣點(diǎn)檢測(cè)方法。最后本文根據(jù)最小二乘原理提出了3種太陽圖像質(zhì)心提取算法,并通過實(shí)驗(yàn)分析比較三種算法提取太陽圖像質(zhì)心(幾何中心)坐標(biāo)的精度。(3)最后本文對(duì)經(jīng)緯儀通過鏡面反射獲得的十字絲圖像進(jìn)行十字絲中心坐標(biāo)提取,提出了一種Hough變換與最小二乘相結(jié)合的算法。首先對(duì)獲得的十字絲圖像進(jìn)行一系列圖像處理工作。接著對(duì)處理后的十字絲圖像先利用Hough變換與最小二乘擬結(jié)合擬合直線方程,計(jì)算交點(diǎn)坐標(biāo)即所需十字絲的中心坐標(biāo)。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文提出的算法精度在無噪聲干擾時(shí)坐標(biāo)絕對(duì)偏差在0.01pixels內(nèi);添加了高斯噪后算法提取的坐標(biāo)絕對(duì)偏差在 0.2 pixels 內(nèi)。
【學(xué)位單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P128.4
【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文內(nèi)容及章節(jié)安排
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文章節(jié)安排
2 恒星星圖星點(diǎn)提取技術(shù)研究
    2.1 星圖成像特性分析
    2.2 星圖預(yù)處理
        2.2.1 星圖濾波去噪處理
        2.2.2 目標(biāo)星點(diǎn)粗提取
    2.3 目標(biāo)星點(diǎn)亞像素細(xì)分提取算法
        2.3.1 質(zhì)心法及其改進(jìn)算法
        2.3.2 高斯面擬合法
        2.3.3 基于偏正態(tài)分布PSF相關(guān)法
        2.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對(duì)比分析
    2.4 本章小結(jié)
3 太陽質(zhì)心提取技術(shù)研究
    3.1 太陽圖像提取算法
        3.1.1 直方圖雙峰法
        3.1.2 最大熵閾值分割
        3.1.3 最大類間方差法
        3.1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較
    3.2 太陽圖像邊緣檢測(cè)算法
        3.2.1 常用的像素級(jí)邊緣檢測(cè)算法及其比較
        3.2.2 基于Sobel+空間矩的亞像素邊緣檢測(cè)算法
        3.2.3 退化后太陽邊緣檢測(cè)
    3.3 太陽圖像質(zhì)心提取研究
        3.3.1 .基于最小二乘參數(shù)估計(jì)擬合的太陽質(zhì)心提取
        3.3.2 基于粗差剔除迭代最小二乘擬合的太陽質(zhì)心提取
        3.3.3 基于加權(quán)最小二乘擬合的太陽質(zhì)心提取
        3.3.4 不同質(zhì)心提取算法比較
        3.3.5 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
4 十字絲中心提取算法研究
    4.1 十字絲圖像處理
        4.1.1 雙線性插值
        4.1.2 十字絲圖像分割
        4.1.3 十字絲圖像細(xì)化
    4.2 Hough變換與最小二乘法相結(jié)合的提取算法
        4.2.1 Hough變換原理
        4.2.2 Hough變換與最小二乘法相結(jié)合的直線擬合法
    4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.3.1 算法精度分析
        4.3.2 算法抗干擾分析
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2844818