导读:本文包含了天文目标图像论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:天文导航,图像处理,质心提取,天文定位
天文目标图像论文文献综述
鲍立佳[1]（2018）在《天文定位定向观测目标图像坐标提取研究》一文中研究指出在天文定位定向观测中常利用天体敏感器和摄影经纬仪观测天体,从而获取天体的图像信息以便进行定位定向。对于观测目标的图像需要进行像素坐标提取,为后续天文定位定向提供原始数据,因此观测目标图像的坐标提取精度直接影响了天文定位定向的精度。本文主要针对有代表性的观测目标,诸如:恒星星图、太阳图像、以及经纬仪通过镜面反射获得的十字丝图像等的像素坐标提取进行研究,主要研究内容如下:(1)首先本文对恒星星图进行图像预处理工作,包括星图滤波去噪、星图阈值分割、连通域划分。接着对处理后星图进行目标星点亚像素细分提取。分别通过传统质心法,加权平方质心法,带阈值的质心法,高斯曲面拟合法与偏正态分布PSF相关法对模拟的星图进行仿真实验。由实验结果可知,本文提出的基于偏正态分布PSF相关法提取的目标星点质心坐标精度可达到0.05pixels左右,精度高于其他4种算法,为后续高精度天文定位定向姿态解算等重要环节提供了保障。(2)接下来本文对观测得到的太阳图像进行处理分析,首先介绍了 3种阈值分割法对太阳图像进行图像分割,比较分析得出最大类间方差法提取太阳图像最为适合。然后提出了一种soble+空间矩的边缘检测算法用于检测太阳图像边缘。接着针对退化的太阳图像,本文提出了一种有效圆的边缘点检测方法。最后本文根据最小二乘原理提出了3种太阳图像质心提取算法,并通过实验分析比较叁种算法提取太阳图像质心(几何中心)坐标的精度。(3)最后本文对经纬仪通过镜面反射获得的十字丝图像进行十字丝中心坐标提取,提出了一种Hough变换与最小二乘相结合的算法。首先对获得的十字丝图像进行一系列图像处理工作。接着对处理后的十字丝图像先利用Hough变换与最小二乘拟结合拟合直线方程,计算交点坐标即所需十字丝的中心坐标。通过实验验证本文提出的算法精度在无噪声干扰时坐标绝对偏差在0.01pixels内;添加了高斯噪后算法提取的坐标绝对偏差在 0.2 pixels 内。(本文来源于《西安科技大学》期刊2018-06-01）
黄宗福,韩建涛,陈曾平[2]（2011）在《天文光电图像序列空间目标虚警消除技术》一文中研究指出空间目标虚警主要来自恒星目标、恒星目标拖尾、空间目标的拖尾、背景图像及噪声,其虚警消除效果直接影响了整个天文光电观测系统的检测概率和虚警概率。在深入分析空间目标虚警来源的基础上,根据不同类型的虚警在图像中的不同特点,提出了相应的消除虚警的方法:1)利用目标的基本特征消除虚警;2)基于恒星目标拖尾和空间目标拖尾定位的方法消除其拖尾上的虚警;3)根据空间目标和恒星目标在差分处理前后的空间灰度分布变化和根据目标所在区域的图像在时域上的变化消除恒星目标产生的虚警;4)利用航迹信息确认目标,消除虚警。最后结合自研的实时信息处理机平台和大量的实测数据,验证了该方法的有效性及实时性。(本文来源于《光电工程》期刊2011年06期）
黄宗福,韩建涛,陈曾平[3]（2011）在《天文光电图像序列目标成像特征提取与分析》一文中研究指出地基大视场天文光电观测系统获取的序列图像中,空间目标和数目众多的恒星目标成像特性相似,大部分都表现为弱、小目标特性,需根据二者特征之间的微小差异实现目标的正确可靠识别。首先分别从空域和时域的角度出发,将目标的成像特征分为静态特征和动态特征,并提出了相应的特征计算方法。然后结合实测数据,根据目标的特征提取结果深入分析了空间目标和恒星目标的成像特征,并详细比较了两者的成像特征差异。空间目标和恒星目标的成像特征提取和分析,为空间目标虚警的消除提供了大量的判决依据,有助于空间目标的低虚警率检测识别。(本文来源于《光电工程》期刊2011年04期）
黄宗福,王卫华,韩建涛,熊运生,陈曾平[4]（2010）在《一种天文光电图像序列弱小目标实时检测算法》一文中研究指出地基大视场天文光电观测系统获取的序列图像中,空间目标和数目众多的恒星目标成像特性相似,大部分都表现为弱、小目标特性,实现它们稳健实时检测具有较大的难度。本文在深入分析天文光电图像弱小目标成像特点的基础上,结合实际工程对目标检测的强实时性和高检测概率需求,针对恒星目标和空间目标的时空域特性差异,提出了一种基于时空域联合滤波的弱小目标检测算法,首先在空域上通过抑制背景增强目标,然后在时域上分别通过多帧相关运算和多帧差分运算,快速有效地检测恒星目标和空间目标。最后结合实测数据和硬件平台,验证了该方法的有效性及实时性。(本文来源于《信号处理》期刊2010年09期）
杨育彬,林珲[5]（2010）在《利用天文观测图像对空间碎片目标进行自动识别与追踪》一文中研究指出提出了一种利用天文观测手段获取的CCD图像序列对空间碎片进行自动识别和追踪的方法。该方法采用计算机图像处理、图像识别与分析和计算机视觉等相关技术,自动识别出每幅CCD图像中的空间碎片以及背景恒星等空间目标,并定量计算其有关特征;然后根据空间碎片移动较快的特点,在CCD图像序列中结合基于Snake模型的主动轮廓追踪和特征相似性比较两种方法,对其中出现的空间碎片目标进行自动识别和追踪。实验结果显示,该方法能准确地对空间碎片目标进行自动识别和追踪。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2010年02期）
韩建涛,张月,陈曾平[6]（2005）在《天文图像序列中弱目标的实时检测算法》一文中研究指出针对天文图像中运动弱小目标的检测问题,在分析天文CCD图像特点的基础上,根据待检测目标运动状态的不同,提出:1)在检测动目标时,对基于图像对称差分运算方法进行了改进,改进后的方法性能优于图像差分法,且硬件实现容易。该方法以连续叁帧序列图像为一组处理对象,在进行绝对差运算之前,对图像进行对比度增强及均值滤波;2)使用形态学滤波的方法实现单帧静止多目标的检测,该方法采用top-hat算子完成背景的估计与目标的检测。为了实时实现所提出的动目标及静止目标的检测算法,设计了DSP+FPGA硬件架构方案,并进行了外场实验。实验的结果表明,检测算法在硬件加速的情况下可以实时有效地检测到SNR≈2的弱小目标,并可以同时实时保存原始图像数据。(本文来源于《光电工程》期刊2005年12期）
天文目标图像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
空间目标虚警主要来自恒星目标、恒星目标拖尾、空间目标的拖尾、背景图像及噪声,其虚警消除效果直接影响了整个天文光电观测系统的检测概率和虚警概率。在深入分析空间目标虚警来源的基础上,根据不同类型的虚警在图像中的不同特点,提出了相应的消除虚警的方法:1)利用目标的基本特征消除虚警;2)基于恒星目标拖尾和空间目标拖尾定位的方法消除其拖尾上的虚警;3)根据空间目标和恒星目标在差分处理前后的空间灰度分布变化和根据目标所在区域的图像在时域上的变化消除恒星目标产生的虚警;4)利用航迹信息确认目标,消除虚警。最后结合自研的实时信息处理机平台和大量的实测数据,验证了该方法的有效性及实时性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
天文目标图像论文参考文献
[1].鲍立佳.天文定位定向观测目标图像坐标提取研究[D].西安科技大学.2018
[2].黄宗福,韩建涛,陈曾平.天文光电图像序列空间目标虚警消除技术[J].光电工程.2011
[3].黄宗福,韩建涛,陈曾平.天文光电图像序列目标成像特征提取与分析[J].光电工程.2011
[4].黄宗福,王卫华,韩建涛,熊运生,陈曾平.一种天文光电图像序列弱小目标实时检测算法[J].信号处理.2010
[5].杨育彬,林珲.利用天文观测图像对空间碎片目标进行自动识别与追踪[J].武汉大学学报(信息科学版).2010
[6].韩建涛,张月,陈曾平.天文图像序列中弱目标的实时检测算法[J].光电工程.2005