动态序列噪声模板在APS星图去噪中的应用

"基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器星图去噪方法，通过构建动态序列噪声模板，实现对APS星图数据的去噪，提高星图质心提取精度，适用于卫星姿态处理。" 文章内容详细展开如下： 在机器视觉领域，主动式像素传感器（Active Pixel Sensor, APS）广泛应用于星图获取，特别是在航天器姿态确定中起到关键作用。然而，由于环境因素和设备噪声，APS采集的星图往往包含条带、边缘噪声等干扰，影响后续的星图处理和恒星质心定位精度。为了解决这一问题，本文提出了一种创新的星图去噪方法，即基于动态序列噪声模板的主动式像素传感器星图去噪技术。 该方法的核心在于利用短时静态背景噪声特征，结合随机噪声阈值生成动态序列噪声模板。这一模板能够有效地适应星图数据的变化，动态地去除噪声，保持恒星信号的完整性。具体来说，首先，通过分析和学习APS星图的短期静态背景噪声模式，构建一个反映噪声特性的模板；然后，将这个模板应用到星图数据上，与每个像素点的值进行比较，依据阈值策略剔除噪声成分。 为了验证方法的有效性，研究人员选取了ZY-3卫星的APS原始星图作为实验数据。实验结果显示，采用该去噪方法后，星图中的条带和边缘噪声得到了显著的减少。与传统的去噪方法对比，新方法提高了星图质心提取的精度约12.98"，这在天文学的角度是相当显著的提升。此外，与全局阈值分割法相比，质心提取精度提升了2.16"，与静态背景噪声方法相比，精度提升了9.64"。这些数据表明，动态序列噪声模板法能有效提升APS恒星质心定位的准确性，对于卫星姿态的后期处理具有很高的实用价值。 关键词：机器视觉、主动式像素传感器、动态背景、星图处理、质心提取和星对角距，这些都是本文研究的关键点。其中，机器视觉技术在此发挥了重要作用，通过算法优化，实现了对复杂噪声环境的适应；动态背景处理则体现了对实时变化的噪声模型的适应性；而星图处理、质心提取和星对角距的精确计算，则直接影响到航天器姿态的精确测定。 这项研究提供了一种高效、适应性强的星图去噪策略，对于提高卫星导航、测绘以及天文观测的精度具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化动态序列噪声模板，以适应更广泛的噪声环境和不同的星图数据类型。