基于在轨恒星数据的人工智能畸变自校正方法

摘要

本发明公开了一种基于在轨恒星数据的人工智能畸变自校正方法，以在轨相机拍摄的恒星数据与星库粗识别结果为输入，利用人工智能的方法进行学习实现图像畸变自校正。具体步骤包括：星图预处理，图像分割，星点提取，星图粗匹配，网络构建，模型训练等。实现原理为以星图中各星像点之间的角距为输入，以其在星库中对应角距为参考，利用海量粗识别结果对网络模型进行训练，确定网络参数，实现畸变自校正。本发明的优点在于对粗识别结果采用人工智能方法在轨学习，克服了地面标定畸变模型发射后失效的难题，实现在轨畸变图像的自校正。