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High-Precision Centroid Localization Algorithm for Star Sensor Under Strong Straylight Condition
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OA
AI
DOI：10.3390/rs17071108.png)
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摘要
En 中文
星敏感器受到强杂散光的干扰，这增加了捕获星图的灰度级，从而导致星点无效检测并影响质心的高精度定位。为解决此问题，提出了一种基于梯度导向的多方向局部对比度增强的星质心定位方法。首先，分析了星敏感器在不同实际杂散光干扰条件下的背景灰度级分布模式。基于此分析，建立了复杂运行场景的背景成像模型。最后，在包含杂散光图像的复杂条件下进行仿真，以测试星点检测率、误检率、质心定位精度和统计显著性检验。结果表明，所提算法在星点检测率方面优于TOP-HAT、MAX-BACKG（最大背景滤波）、LCM（局部对比度测量）、MPCM（多尺度块基对比度测量）和CMLCM（基于曲率的多方向局部对比度星敏感器星检测方法）算法。此外，质心定位误差均方根值达到0.1像素，表明其能够在复杂条件下有效定位星质心，并满足一定的工程应用要求。
Keyword:
strong straylight
FACET
multi-directional gradient
centroid localization
期刊
IF:
4.1
论文数:
7.4K
被引数:
15.1W
机构
引用论文
Distributed Parallel Super-Block-Based Star Detection and Centroid Calculation基于分布式并行超级块的星点检测和质心计算.png)
IEEE SENSORS JOURNAL
IEEE SENSORS JOURNALIF4.5
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Centroiding Method for Star Image Spots under Interference of Sun Straylight Noise in a Star Sensor星敏感器中太阳散射光噪声干扰下星像质心提取方法
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