在天文定位定向觀測中常利用天體敏感器和攝影經緯儀觀測天體,從而獲取天體的圖像信息以便進行定位定向。對于觀測目標的圖像需要進行像素坐標提取,為后續(xù)天文定位定向提供原始數(shù)據(jù),因此觀測目標圖像的坐標提取精度直接影響了天文定位定向的精度。本文主要針對有代表性的觀測目標,諸如:恒星星圖、太陽圖像、以及經緯儀通過鏡面反射獲得的十字絲圖像等的像素坐標提取進行研究,主要研究內容如下:(1)首先本文對恒星星圖進行圖像預處理工作,包括星圖濾波去噪、星圖閾值分割、連通域劃分。接著對處理后星圖進行目標星點亞像素細分提取。分別通過傳統(tǒng)質心法,加權平方質心法,帶閾值的質心法,高斯曲面擬合法與偏正態(tài)分布PSF相關法對模擬的星圖進行仿真實驗。由實驗結果可知,本文提出的基于偏正態(tài)分布PSF相關法提取的目標星點質心坐標精度可達到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)接下來本文對觀測得到的太陽圖像進行處理分析,首先介紹了 3種閾值分割法對太陽圖像進行圖像分割,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+空間矩的邊緣檢測算法用于檢測太陽圖像邊緣。接著針對退化的太陽圖像,本文提出了一種有效圓的邊緣點檢測方法。最后本文根據(jù)最小二乘原理提出了3種太陽圖像質心提取算法,并通過實驗分析比較三種算法提取太陽圖像質心(幾何中心)坐標的精度。(3)最后本文對經緯儀通過鏡面反射獲得的十字絲圖像進行十字絲中心坐標提取,提出了一種Hough變換與最小二乘相結合的算法。首先對獲得的十字絲圖像進行一系列圖像處理工作。接著對處理后的十字絲圖像先利用Hough變換與最小二乘擬結合擬合直線方程,計算交點坐標即所需十字絲的中心坐標。通過實驗驗證本文提出的算法精度在無噪聲干擾時坐標絕對偏差在0.01pixels內;添加了高斯噪后算法提取的坐標絕對偏差在 0.2 pixels 內。
【學位單位】：西安科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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 國內外研究進展
        1.2.1 國內研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文內容及章節(jié)安排
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 論文章節(jié)安排
2 恒星星圖星點提取技術研究
    2.1 星圖成像特性分析
    2.2 星圖預處理
        2.2.1 星圖濾波去噪處理
        2.2.2 目標星點粗提取
    2.3 目標星點亞像素細分提取算法
        2.3.1 質心法及其改進算法
        2.3.2 高斯面擬合法
        2.3.3 基于偏正態(tài)分布PSF相關法
        2.3.4 實驗結果及對比分析
    2.4 本章小結
3 太陽質心提取技術研究
    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 實驗結果比較
    3.2 太陽圖像邊緣檢測算法
        3.2.1 常用的像素級邊緣檢測算法及其比較
        3.2.2 基于Sobel+空間矩的亞像素邊緣檢測算法
        3.2.3 退化后太陽邊緣檢測
    3.3 太陽圖像質心提取研究
        3.3.1 .基于最小二乘參數(shù)估計擬合的太陽質心提取
        3.3.2 基于粗差剔除迭代最小二乘擬合的太陽質心提取
        3.3.3 基于加權最小二乘擬合的太陽質心提取
        3.3.4 不同質心提取算法比較
        3.3.5 實測數(shù)據(jù)結果
    3.4 本章小結
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 十字絲圖像細化
    4.2 Hough變換與最小二乘法相結合的提取算法
        4.2.1 Hough變換原理
        4.2.2 Hough變換與最小二乘法相結合的直線擬合法
    4.3 實驗驗證
        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
5 總結與展望
致謝
參考文獻

【參考文獻】

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本文編號：2844818