星光导航星点目标区域提取算法改进

星图中星点目标区域的提取关乎星点中心提取的精度,对后续星光导航定位计算至关重要。本文针对现有边界搜索算法实时性差、个别星点边界搜索计算失效的不足,以及视框提取算法单个视框内有多颗星点时无法识别处理的缺陷,提出了一种适用于大视场星图多星点目标区域提取的改进算法。基本思路是：首先采用视框提取算法初步提取目标区域;然后利用本文提出的对角线判定算法,筛选出单星点目标区域和可能含有多星点的目标区域;最后对可能的多星点目标区域采用边界搜索算法,提取每颗星点的目标区域,实现多颗星点目标区域的识别处理。实测星图处理结果表明,本文算法提取单星点目标区域的效率比边界搜索算法提高48%;视框大小为16～60个像素时,提取多星点目标区域的准确率优于98%,可消除视框提取算法由于多星点无法识别引起的近10像素的星点中心坐标误差,使星图中所有星点中心坐标的总体提取精度提高3.78倍,达到0.038像素。     

测量机器人小视场星图一维最大熵星点图像分割算法

图像分割是处理恒星星图的基本问题之一,也是确保野外高精度天文测量精度的关键步骤。图像分割的重点是图像二值化,对于星图的复杂星空背景,传统的阈值分割算法难以将星点目标从背景中提取出来。针对徕卡视频测量机器人TS50i拍摄恒星星图的小视场、单星点、弱目标和单峰性的特点,首次提出了运用一维最大熵法对星图进行阈值分割。对比分析了常用的几种阈值分割算法,通过对分割结果的比较和定量分析,验证了一维最大熵法能够在充分保留图像信息的同时,对TS50i图像达到具有良好的二值化处理效果。基于大量实拍星图背景的仿真试验表明,以该算法为基础的星点提取算法的准确性和可靠性得到验证,星点提取精度较野外一等天文测量精度要求高一个数量级,可以满足野外高精度天文测量的需求。     

背景预测与目标标记法结合的星图星点提取算法

姿态测量设备通常是以恒星作为观测基准的高精度姿态测量敏感器。针对高精度星点提取可以保证姿态解算精度及有效性的提高问题,该文针对星图影像特点,融合背景预测的思想,结合数学形态学目标标记的策略,提出了一种高精度星点提取算法。模拟和实际星图影像提取试验表明,该方法克服了传统阈值法的阈值设定困难,易受噪声影响的缺点,星点可实现高精度正确提取,算法稳定可靠、适用性强,具有工程实用价值。     

一种改进的一维最大熵星图分割算法

在CCD天文测量技术中，星点质心坐标提取的精度直接影响野外天文测量的坐标精度，而星图分割算法是数字星图处理技术中最为关键的一环。一维最大熵星图分割算法具有良好的二值化效果，且能够充分保留星图图像信息，其可靠性与准确性均已得到了试验验证。本文基于一维最大熵星图分割算法，提出了一种改进的星点区域划分算法，可以在不影响精度和可靠性的前提下，大幅提升一维最大熵算法的运算效率，进一步提高野外天文测量作业的效率，在实际作业中，具有更好的可应用性。     

图像全站仪星点质心快速提取方法研究

提出了一种图像全站仪恒星图像快速星点质心提取方法。该方法首先推导了顾及高度角影响的度盘坐标与像素坐标严格转换模型,并利用其逆变换模型预测恒星概略成像位置;其次以概略成像位置为中心,以一定范围为半径,设定星图处理的范围;最后采用全局阈值分割算法滤除背景噪声,采用八连通域算法确定星点边界,采用灰度质心法计算星点质心坐标。通过对全站仪恒星图像的局部有效处理,与全局图像处理方法相比,将星点质心提取时间缩短到2.1%;质心提取的准确率由90.9%提高到100%,保证了质心提取精度,为实现快速天文测量提供了支撑。     

一种基于星形的星图识别算法

针对卫星自主定姿问题,提出了一种基于星形的星图识别算法.该算法直接以星对角距为匹配特征,先确定影像中亮星为中心星,并以此星与相邻星像点构建辐射状星图,统计所有满足星对角距匹配条件的导航星出现次数,次数最多的即为中心星所对应的导航星.实验表明,该算法构造的导航星表容量小,抗星等干扰,与多边形角距匹配算法相比,具有匹配速度快、识别率高、可靠性好的特点.     

视频测量机器人在野外天文测量中的应用

测量自动化是未来天文作业的发展方向。针对现有的天文测量系统仍需人眼观测恒星的缺陷,基于视频测量机器人TS50i的工作模式,详细介绍了其相关参数和关键技术,提出了利用TS50i代替传统全站仪进行自动天文测量的方法。采用星图处理方法解算室内观测模拟数据,验证了基于其视频测量特点的星点提取算法的适用性,其室内模拟实验横纵方向的星点提取精度分别达到0.010和0.011像素。基于大量室外观测结果表明:以视频测量机器人为平台的自动天文测量具有可靠性和准确性,经纬度定位精度达到分别优于0.24″和0.22″,可以满足野外高精度的天文测量要求。     

资源三号国产星敏感器事后定姿方案设计与系统实现

作为绝对姿态测量精度最高的仪器,星敏感器已广泛应用在当前大多遥感卫星上,其定姿精度直接影响光学测绘遥感卫星的几何定位能力。针对资源三号卫星首次下传的国产APS原始星图数据,设计并实现了一套基于国产星图的地面事后定姿方案。该方案充分利用地面事后定姿时间充足、计算资源丰富的特点,重点对星图预处理、星表重构、星图识别、恒星相机在轨检校等关键技术进行优化和改进,实现了一套资源三号国产星敏感器事后定姿系统,并将其应用于基于国产星图的绝对姿态确定中。利用资源三号卫星下传原始星图对该系统进行全面试验验证,结果分析表明,事后定姿系统不仅可靠性高,而且定姿精度达到1.82角秒（1σ,光轴指向精度）,优于星上处理2.18 角秒（1σ）,为资源三号卫星原始星图业务化处理提供了技术保障。     

多源光学卫星影像匹配及精准几何信息提取

针对国产光学卫星影像的特点,该文介绍一种适用于超大规模立体/单景覆盖的多源高分辨率卫星影像的全自动连接点、参考控制点匹配及精准几何信息(DSM/DEM)提取方法。该方法引入精度已知/精度可验证的参考地理数据作为几何约束,采用由粗到精的多层金字塔逐级影像匹配策略进行影像连接点和参考控制点的自动提取,并实现超大规模影像整体联合区域网平差处理,精化定向参数;结合半全局匹配算法(SGM)与基于物方几何约束的多影像相关匹配算法(GC3)完成多角度多视影像匹配及密集点云的自动提取,并利用已有DEM对密集匹配的DSM中的云遮挡区域和大面积水域进行修补,完成精准几何信息提取并自动生成高精度DSM/DEM/DOM影像产品。最后,利用多组典型实验区的国产高分辨率光学卫星影像数据验证了本文方法的适用性、可靠性和精度,结果满足卫星影像几何定位精度及DSM/DEM/DOM生产要求。     

基于鱼眼相机的舰船天文导航技术研究

正天文导航是一种重要的自主导航技术,本文针对目前舰船天文导航存在的问题,提出了采用鱼眼相机同时对天体和水天线成像实现舰船天文导航的理论方法。研究了基于鱼眼相机的舰船天文导航原理和流程,并针对星图获取、星点提取、水天线提取、水天线拟合、星图识别、导航定位解算等天文导航过程中的各个技术环节展开了研究。试验结果表明:利用10幅星图进行天文导航定位耗时约2s,定位误差约为0.5nmile,定向误差约为     

卫星影像匹配的深度卷积神经网络方法

本文侧重于智能化摄影测量深度学习的第一个方面：深度卷积方法。传统的影像同名点对提取算法通常利用人工设计的特征描述符及其最短距离作为匹配准则进行匹配,其匹配结果易陷入局部极值,造成部分正确匹配点对的遗漏。针对这一问题,本文引入深度学习方法,设计了一种基于空间尺度卷积层的两通道深度卷积神经网络,采用其进行影像间的匹配模式学习,实现了基于深度卷积神经网络的卫星影像匹配。试验表明,在处理异源、多时相、多分辨率的卫星影像情况下,本文方法比传统匹配方法能提取到更为丰富的影像同名点对,且最终匹配提纯结果正确率优于90%。     

星点中心高精度质心定位算法

质心法是星点中心计算的常用算法.为提高质心法的精度,对其进行了深入研究.在分析3种质心法形式的基础上提出了质心法的统一模型,并指出模型中的参数阈值T 和灰度加权指数k 对于质心法的最终精度有很大影响.采用模拟星点和实测星点对质心法精度与参数 T 和k 的关系进行了分析,得出了相同的结论.随着 T 和k 的增加,质心法精度先升高后降低,存在极值点;在极值点处,T 为背景灰度,k 为2.0;为保证信息量,T 不能过高,但增加k 可以获得增加T 同样的精度效果;通过调节 T 和k,可以使质心法精度提高25%以上.     

星点亚像元细分定位精度分析

星点的精确定位为后续的导航解算提供数据支撑。基于高斯分布原理进行星点模拟,为星点定位提供图像数据。分别介绍了质心法和高斯曲面拟合法的亚像元细分定位原理,并研究系统误差、随机噪声、分割阈值、星等和星点坐标分布5个因素对星点定位精度的影响,分析两种方法的异同点。对模拟的星点进行定位分析发现,星点距离参考点越远定位误差越大,定位精度随噪声增大而降低。实验表明,相比高斯曲面拟合方法,质心法具有更好的实用性,其定位精度对星点的像元信息依赖性较小。     

基于边缘提取和改进型整体松弛匹配算法的InSAR复图像配准方法

配准精度是InSAR合成孔径雷达干涉成像技术中的重要指标。为获得高精确度的测量结果,提出一种包括概略配准、像素级初配准和亚像素级精配准三个环节的逐级提高精度的InSAR复图像配准方法。利用EnView软件提供的经度和纬度实现概略配准、采用基于多边形结构和边缘提取的像素级初匹配方法大大提高匹配速度。考虑以往的匹配算法都是基于能量图进行并且忽略了整体性,采用基于整体松弛匹配和相位最小二乘匹配相结合的亚像素级精匹配算法减少误匹配率,提高匹配精度。实验结果证明该方法具有良好的性能。     

异源多分辨率卫星影像匹配算法研究

以异源多分辨率遥感卫星影像为研究对象，对影像特征提取、特征描述、特征匹配及匹配提纯算法进行了较为深入的研究；并将不同的特征提取与匹配算法进行组合，通过试验对比得出了各种算法的适用性。在此基础上，设计了一套面向异源多分辨率卫星影像的匹配流程。     

数字天顶摄影仪中星象匹配识别与匹配星表编制

在利用数字天顶摄影仪通过天文测量确定重力垂线偏差的工作中,需要建立高精度高密度的恒星星表,实现CCD观测星象与星表中恒星匹配识别。本文提出了一种新的控制三角形匹配算法,利用CCD影像平面中星象与天顶切平面中恒星的三角形角、三角形边长及星等信息作为判定条件,快速准确实现CCD影像平面中星象与切平面中恒星的控制星和参考星识别匹配。根据数字天顶摄影仪CCD星象观测能力,通过对 Hipparcos、Tycho-2星表处理,分别编制了数字天顶摄影仪控制星和参考星匹配星表数据库。0．3s内完成一幅3073＆#215;2048大小的CCD实测图像星象准确匹配识别。     

星敏感器CCD相机成像模拟技术

星敏感器是卫星姿态确定与控制系统中重要的星上设备。为了能够方便地研究基于星敏感器的星图识别算法,采用恒星瞬时坐标进行星图模拟,讨论了根据空间坐标系的旋转变换以及摄影测量中的共线条件方程;利用计算机仿真技术对CCD相机成像过程进行模拟,得到模拟星图以作为下一步星图识别工作的基础。最后对坐标变换的准确性进行了验证。     

一种综合地图匹配算法的设计与实现

根据位置点匹配算法和基于加权系统的地图匹配算法的一般原理,设计并实现了一种综合地图匹配算法,在不同的道路条件下采用不同的匹配策略,并考虑了道路网的连通性因素,实验证明算法的正确匹配率达到了86%,在道路交叉路口的匹配时间约0.34s,基本上可以满足车辆导航定位系统的要求。