基于漂移扫描的同步卫星实时定轨图像处理方法研究

摘要

对同步卫星轨道进行观测时，为了克服不能同时获取背景恒星与同步卫星的圆形星象，提出短帧CCD漂移扫描模式，通过CCD凝视模式与漂移扫描模式交替观测背景恒星与同步卫星，能够交替得到背景恒星与同步卫星的圆星象。讨论了利用漂移扫描CCD拍摄星图，并对星图进行处理。
　　为了实现同步卫星实时定轨，本文引入DSP图像处理模块对星图进行快速计算，在DSP平台上，开发图像处理软件。星图处理丰要包含4部分内容，星图的背景处理，星图目标的提取，凝视模式星图背景恒星的识别和同步卫星轨道的归算。本文主要对星图背景处理，星图目标提取与星图识别关键步骤进行算法设计与优化，最终达到同步卫星快速且高精度定轨要求。
　　在星图目标提取方面，本论文采用多项式拟合法去除smear拖尾并处理星图背景亮度不均匀性，该方法通过计算列灰度平均值能够有效检测拖尾列，并通过多项式拟合，使得星图背景亮度分布均匀的同时使得拖尾像素与目标像素的区别更加明显，故而更加容易去除拖尾;进而采用基于显著性的微小目标提取算法提取星图背景恒星目标与同步卫星目标，通过优化传统的提取算法，采用最简特征构造显著图，保证了星图目标提取与精度的同时，加快了提取时间，有利于同步卫星实时定轨的实现。
　　在星图识别方面，本论文对传统的三角形识别算法进行改进，采用二次匹配识别算法，该算法通过对导航星库与初匹配恒星进行筛选，减少弧长库大小与降低初匹配冗余，通过归算CCD底片模型对提取结果进行二分法匹配，能够有效提高匹配率的同时加快匹配速度。
　　利用本论文采用的算法对漂移扫描CCD连续拍摄的大量数据进行实时处理，处理结果表明，木论文采用的多项式拟合算法与局部直方图高斯拟合smear去除算法相比，具有较好的处理效果与实时性;在星点目标提取方面，本论文采用的基于视觉显著性目标提取算法相比于传统的视框提取算法受噪声影响较小，具有较高的提取率;在星图识别方面，本论文采用的二次匹配算法相比于传统的三角形识别算法，弧长库总量少，误匹配率低，在很大程度上缩短了识别时间。通过对同步卫星轨道数据进行拟合分析，结果表明，轨道标准差较小，定轨精度高，满足同步卫星定轨要求，验证了上述算法的有效性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 引言

1．2 国内外研究现状及发展趋势

1．2．1 星象的自动化检测研究现状

1．2．2 参考星的匹配与认证研究现状

1．3 论文的主要工作

1．3．1 研究内容与思路

1．3．2 主要研究内容

第二章 系统的总体设计

2．1 CCD漂移扫描系统

2．2 基于DSP的系统硬件设计

2．3 软件总体功能分析

2．4 本章小结

第三章 高精度星点快速提取方法

3．1 星图预处理

3．2 快速去除smear现象

3．2．1 星图背景不均匀性处理

3．2．2 去除smear的传统方法

3．2．3 自适应快速smear现象消除

3．3 基于视觉显著性的星点快速提取方法

3．3．1 计算显著度

3．3．2 特征提取

3．3．3 目标像素提取

3．3．4 利用基于视觉显著性提取凝视模式星图目标

3．4 星点中心提取算法

3．4．1 灰度质心法

3．4．2 实验结果

3．5 本章小结

第四章 高精度星图快速识别方法

4．1 传统星图识别方法

4．1．1 三角形识别算法

4．1．2 棚格识别算法

4．2 基于二次匹配的改进三角形识别算法

4．3．1 建立弧长库

4．3．2 二次匹配识别算法

4．3．3 实验结果

4．3 本章小结

第五章 实验与分析

5．1 去除smear结果

5．2 星点目标提取结果

5．3 背景恒星识别结果

5．4 同步卫星轨道归算结果及精度分析

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

图表目录

致谢

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