一种改进的三角形星图识别方法

星图识别三角形算法综述摘要：星图识别三角形算法是图像处理和计算机视觉领域的研究热点之一，它在诸多应用领域具有重要意义。

本文将概述星图识别三角形算法的研究现状、主要方法及其优缺点，以及未来的研究方向。

关键词：星图识别，三角形算法，图像处理，计算机视觉，应用领域。

引言：星图识别三角形算法在图像处理和计算机视觉领域中具有重要的应用价值，它对于天文学、空间探测、自动驾驶等领域具有深远的影响。

本文将介绍星图识别三角形算法的背景和意义，并针对现有的算法进行综述，最后提出未来研究方向和挑战。

文献综述：星图识别三角形算法的基本概念和理论知识星图识别三角形算法是一种基于图形特征的图像处理算法，它通过识别图像中的三角形结构来提取目标信息。

该算法主要依赖于特征提取、形态学处理、三角形匹配等核心技术。

星图识别三角形算法的研究历史和现状星图识别三角形算法的研究始于20世纪90年代，最初应用于天文学领域的星图自动识别。

随着计算机技术和图像处理技术的发展，该算法逐渐扩展到其他领域，如医学图像处理、安全监控、自动驾驶等。

目前，研究者们已经提出了多种星图识别三角形算法，如基于像素的三角形算法、基于区域的三角形算法、基于形态学的三角形算法等。

星图识别三角形算法的不同实现方法和比较分析本文对现有的星图识别三角形算法进行了归纳和整理，主要分为以下几类： (1)基于像素的三角形算法：这类算法主要通过计算像素之间的相似度来识别三角形结构。

代表性的算法有基于灰度共生矩阵的方法、基于小波变换的方法等。

但由于计算量较大，这类算法对于大规模图像的处理速度较慢。

(2)基于区域的三角形算法：这类算法主要通过分析图像中的区域特征来识别三角形结构。

代表性的算法有基于区域增长的方法、基于边缘检测的方法等。

这类算法对于噪声和干扰的鲁棒性较好，但在处理复杂图像时可能会出现误检。

(3)基于形态学的三角形算法：这类算法主要通过形态学处理技术来识别三角形结构。

代表性的算法有基于腐蚀和膨胀的方法、基于开闭运算的方法等。

星图识别算法的优化设计与实现
蔡迎波;惠宝聚;孟士超
【期刊名称】《光学与光电技术》
【年(卷),期】2009(7)2
【摘要】在INS/CNS组合导航系统中,为了有效实时地用CNS的输出姿态信息校正INS的陀螺漂移,必须提高CNS中星图识别算法的运行速度。

提出了一种改进的三角形星图识别方法,基三角形识别成功后,增加一颗附加检测星,计算出附加检测星和基三角形的三个星点的角距值。

分析结果表明传统的星图识别算法在主频为600 MHz的DSP6414上运行需要300 ms左右的时间,算法改进后,只需40～80 ms,数据输出率提高到10 Hz。

改变的算法在不存在伪星的情况下成功识别率近100%,存在伪星时,可以有效去除伪星。

同时,解决了传统星图识别算法在嵌入式系统中实现难、耗时长的问题。

该算法可以实时地校准惯导系统的误差。

【总页数】4页(P37-39)
【关键词】惯性系统;天文导航;星图识别;基三角形;星对角距
【作者】蔡迎波;惠宝聚;孟士超
【作者单位】中国人民解放军92941部队95分队;海军装备部舰技部;海军驻431厂军代室
【正文语种】中文
【中图分类】O436.1
【相关文献】
1.射频识别系统批量标签识别的优化算法设计 [J], 胡煜
2.动态星图显示算法的设计与实现 [J], 胡宜宁;巩岩
3.基于三角形匹配的星图识别算法及优化 [J], 郭磊;李保权;曹阳;桑鹏
4.基于PCA算法的人脸识别算法设计与实现 [J], 金传洋;孙剑桥;邱雪欢;张惠民
5.YOLOv3图像识别跟踪算法的优化与实现 [J], 郭鸣宇; 刘实
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第39卷第1期2018年1月应用光学Journal of Applied Optic;Vol. 39 No. 1 Jan. 2018文章编号！002-2082(2018)01-0071-05一种快速三角形星图识别算法张磊12，周宇12，林荣峰12，张增安12，钱方亮12!.上海航天控制技术研究所，上海201109#2.上海市空间智能控制技术重点实验室，上海201109):针对星敏感器产品中常用的三角形星图识别算法存在时间复杂度较大、星图识别时间长的不足，提出一种改进的快速三角形星图识别算法。

该算法通过构建二维链表数组将三角形的星对角距及角距容差集合保存下来，避免了星对角距重复计算和重复查找过程；通过构建哈希表，改变星对角距匹配方式，减少星对角距匹配次数，使三角形星图识别的时间复杂度大幅降低。

试验结果表明，在不同星点位置噪声扰动以及不同观测星上限取值条件下，改进后算法的星图识别时间与传统三角形星图识别时间相比减少了7 0 %，对提高星敏感器姿态更新频率具有重要。

:星敏感器；三角形星图识别；星对角距；哈希表中图分类号：TN911. 73;TP391. 4 文献标志码：A doi：10. 5768/JAO201839. 0102005Fast triangle star pattern recognition algorithmZhang Lei1'2,Zhou Yu1'2,Lin Rongfeng1'2,Zhang Zengan1'2,Qian Fangliang1'2(1. Shanghai Institute of Spaceflight Control Technology, Shanghai 201109 ? China #2. Shanghai Key Laboratory of Space Intelligent Control Technology, Shanghai 201109 ? China)Abstract：In order to reduce high time complexity and long time of star image recognition of tra­ditional triangle star pattern recognition algorithm commonly used in star sensor,an fast star pattern recognition algorithm was proposed.The algorithm preserves star diagonal dis­tance and angular distance tolerance set by constructing an array of two-dimensional linked list,which avoids repeated calculation and repetitive searching process of star diagonal Then a new star matching method by using hash table is constructed,which can reduce the num­ber of star pairs of angular matching and time complexity of triangular star map rec nificantly.Experimental results show that starred recognition time of improved algorithm is re­duced by 70%compared with traditional triangle star pattern recognition time under differentstar perturbations and different observation star numbers,which is significant to improve the at­titude updating frequency of star sensor.Key words：star sensor；triangle star pattern recognition；star angular distance；hash table7言卫星控制、弹道导弹中[1]。

基于深度学习的机器视觉三角形形状识别与测量算法探究机器视觉是人工智能领域中的重要研究方向之一，它利用计算机和相应的图像处理软件来模拟和控制人类视觉系统的功能。

三角形形状识别与测量是机器视觉领域中的一个基本问题，对于许多应用领域而言都具有重要意义，比如工业自动化、机器人导航等。

本文将探究基于深度学习的机器视觉三角形形状识别与测量算法。

深度学习作为机器学习的一个分支，通过模仿人类大脑的神经网络结构和学习方式来解决复杂的数据分析问题。

在机器视觉领域，深度学习已经取得了许多重要的突破，尤其是在对象识别和图像分类等任务上。

对于三角形形状识别与测量问题，我们可以利用深度学习技术来训练一个三角形分类器。

首先，我们需要收集一大批标记有正确三角形形状的图像数据作为训练集。

然后，利用深度学习框架，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），构建一个三角形分类模型。

通过大量的迭代训练，模型可以学习到图像中三角形的特征，并具备较高的识别准确性。

在进行三角形形状识别时，我们可以将输入图像通过训练好的模型进行分类，从而判断图像中是否存在三角形。

识别出三角形后，我们可以进一步采用图像处理算法来测量其形状特征，如边长、角度等。

这可以通过检测边缘和角点来实现。

除了基于深度学习的方法，还有其他传统的机器视觉方法可以用于三角形形状的识别与测量。

这些方法包括基于特征提取和机器学习的方法，如使用边缘检测器、角点检测器等工具。

然后将提取的特征输入到分类器或回归器中进行形状识别与测量。

与传统方法相比，基于深度学习的方法具有以下优势：首先，深度学习可以自动提取图像中的抽象特征，不依赖于手工设计的特征提取器，减少了人工干预的需要。

其次，深度学习模型具有较强的表达能力，可以处理更加复杂的图像数据，从而提高了三角形形状识别的准确性和鲁棒性。

此外，基于深度学习的方法还可以通过迁移学习等技术，将已经训练好的模型应用于新的问题领域，减少了模型训练的时间和资源成本。

一种改进的快速星图识别算法吕春红;周军;贺元军;卢晓东【摘要】为解决传统算法在星图噪声加大、星等接近的情况下识别率和识别速度降低的问题.提出一种改进的星图识别算法;从三方面进行改进:首先采用重叠正交网格方法对星表进行均匀化,以减小导航星库容量;其次在匹配时采用哈希查找的搜索方式,以提高匹配速度;最后在识别匹配中加入星等判断环节,当星等噪声大、相对星等小时不采用星等信息,只采用角距进行匹配,同时引入了校验环节以降低冗余和误匹配;仿真实验表明,改进的算法对位置和星等误差比传统的星图识别算法具有更好的鲁棒性,且实时性得到了很大的提高.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2010(018)006【总页数】4页(P1390-1393)【关键词】星图识别;星敏感器;导航星数据库;三角形算法;哈希查找【作者】吕春红;周军;贺元军;卢晓东【作者单位】西北工业大学,精确制导与控制研究所,陕西,西安,710072;西北工业大学,精确制导与控制研究所,陕西,西安,710072;西北工业大学,精确制导与控制研究所,陕西,西安,710072;成都市经济技术开发区博士后科研工作站,四川,成都,610100;四川航天技术研究院,四川,成都,610100;西北工业大学,精确制导与控制研究所,陕西,西安,710072【正文语种】中文【中图分类】V448.20 引言星敏感器由于自主性强,无误差积累、精度高等优点,在卫星导航特别是深空探测中发挥了很大作用。

其原理是通过星敏感器对星空拍摄并进行识别,根据所识别的恒星位置来确定航天器的姿态和位置。

因此,星图识别[1-4]成为航天器姿态确定和导航成功与否的一项关键技术。

常见的星图识别算法主要有三角形算法和主星识别算法等。

其中三角形算法[2-4]是将星敏感器观测到的星组成观测星三角形,并与导航星库中的导航三角形进行匹配,这种方法原理简单、易于实现,但是其缺点是识别的特征维数低,冗余和误匹配较大。

图像处理技术在航天器中的应用——星敏感器星图识别技术介绍1.概述航天器在太空中飞行，导航系统是航天器必不可少的重要设备，在航天器的飞行中具有非常重要的作用。

导航的主要任务即是在预先规定好飞行路线的条件下，以要求的精度，在指定的时间内将航天器引导至目的地。

因此，导航系统在飞行过程中必须提供精确的导航参数：方位（姿态及航向）、速度、位置等。

常见的导航系统主要有无线电导航系统、惯性导航系统、GPS导航系统和天文导航系统等。

天文导航是基于已知天体的坐标位置和运动规律，应用观测天体的天文坐标值来确定航天器的导航参数。

相比较其它的导航系统，天文导航是一种自主式导航，不需要地面设备，不受人工或自然形成的电磁场的干扰，不向外界辐射能量，隐蔽性好；且定姿、定向、定位精度高，定位误差与时间无关，具有很好的应用前景。

2.天文导航概述天文导航是利用天体测量敏感器测量得到的天体信息而进行导航，其前提是需要已知这些天体的特征信息和运动规律。

目前常用的天体导航测量设备是星敏感器，星敏感器主要是通过获取天空中恒星的分布图像，通过对恒星相对位置的识别进而获取航天器的导航信息。

2.1.恒星的特性天文导航以天体为观测对象，而恒星是用于天文导航最重要的一类天体。

因此必须首先研究恒星的特性。

恒星的特性可以简要归纳如下：（1）恒星的距离恒星离地球非常遥远，除去太阳，离地球最近的恒星是半人马座，其距离是4.22光年。

因此，对于天文导航而言，可以吧恒星看成是距离无穷远的天体。

（2）恒星的速度恒星顾名思义是位置恒定不变的星体。

其实，恒星在宇宙空间是运动着的，而且运动速度很快。

恒星的运动速度可以分解为视向速度和切向速度。

前者是沿着观测者视线方向的分量；后者是同视向速度相垂直的分量，它表现为恒星在天球上的位移，常称为自行。

我们一般只关心恒星的自行。

恒星自行速度一般都小于0.1’’/年，迄今为止只发现有400余颗恒星的自行速度超过1’’/年。

（3）恒星的亮度恒星能自行发光，这是它的本质特征。