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星光导航星点目标区域提取算法的改进研究

一、作者及发表信息
本研究由信息工程大学地理空间信息学院的徐彬、郑勇、陈张雷、陈冰、陈虓（兼西安卫星测控中心）、李崇辉共同完成，发表于《测绘学报》（Acta Geodaetica et Cartographica Sinica）2023年第5期（第52卷），DOI编号为10.11947/j.agcs.2023.20210674。

二、学术背景
1. 研究领域：本研究属于天文导航（celestial navigation）中的星光导航（star-based navigation）技术领域，核心问题为星图中星点目标区域的提取算法优化。
2. 研究动机：现有星点目标区域提取算法存在两大缺陷：
- 边界搜索法（boundary search method）实时性差，且个别星点边界搜索可能失效；
- 视框提取法（visual frame extraction method）无法处理单个视框内多颗星点的识别问题，导致中心坐标误差。
3. 研究目标：提出一种融合两种算法优势的改进算法，提升大视场星图（large field of view star map）中多星点目标区域的提取效率和精度。

三、研究流程与方法
1. 算法设计框架
- 步骤1：采用视框提取法初步提取星点目标区域集合A。
- 步骤2：提出对角线判定算法（diagonal decisional algorithm），筛选出单星点区域A1和潜在多星点区域A2。该算法通过构建目标区域对角线的像素灰度变化规律，判断是否存在多星点（若对角线两次穿过高灰度区域，则判定为多星点）。
- 步骤3：对A2区域采用改进的边界搜索法，添加邻域像素判断条件（避免陷入死循环），实现多星点分离。

1. 实验验证

   • 数据来源：2021年4月17日于郑州拍摄的实测星图（分辨率2048×2048，像元尺寸11μm，曝光时间100ms）。
     
   • 对比方法：边界搜索法、视框提取法、本文改进算法。
     
   • 评价指标：
     
     • 单星点提取时间；
       
     • 多星点识别准确率；
       
     • 星点中心坐标误差（以边界搜索法结果为基准）。
       

2. 关键技术

   • 对角线判定算法：通过数学建模构建像素坐标系，计算对角线与像素中心的距离（若d<√2/2，判定为穿过该像素），结合灰度阈值判断星点数量。
     
   • 边界搜索法改进：在搜索邻域像素时，新增“上下左右4邻域存在低灰度像素”的判断条件，避免误判内部像素为边界点。
     

四、主要结果
1. 效率提升
- 改进算法的单星点提取平均耗时0.73ms，较边界搜索法（1.42ms）效率提升48%。
- 视框大小在16~60像素时，改进算法的多星点识别准确率>98%，而视框提取法在视框>55像素时准确率降至86%以下。

1. 精度改进

   • 改进算法可消除视框提取法因多星点误识别导致的近10像素中心坐标误差，总体提取精度达0.038像素，较视框提取法（0.144像素）提升3.78倍。
     
   • 典型双星案例中，改进算法成功分离两颗星点（中心坐标偏差<0.01像素），而视框提取法仅输出一个错误中心坐标（位于两星点之间）。
     

2. 鲁棒性验证

   • 改进算法在视框增大时仍保持稳定性，而视框提取法的误识别星点数量随视框增大显著增加（如视框48像素时误识别15颗星）。
     

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 提出了一种融合视框提取效率与边界搜索精度的混合算法，解决了大视场星图中多星点识别的技术瓶颈。
- 对角线判定算法为星点目标区域的快速筛选提供了新思路。
2. 应用价值：
- 可应用于航天器姿态测定、深空探测器导航等高精度天文定位场景。
- 算法实时性提升为星敏感器（star sensor）的工程化应用提供了技术支持。

六、研究亮点
1. 创新性方法：
- 首次将几何对角线特性与像素灰度分析结合，实现多星点区域的快速判定。
- 边界搜索法的改进条件设计有效避免了程序死循环问题。
2. 性能突破：
- 在保持高精度的前提下，算法效率接近视框提取法，远优于传统边界搜索法。
- 支持视框动态调整（16~60像素），适应不同星点分布场景。

七、其他贡献
- 公开了实测星图数据及处理代码（未在文中明确提及，但可通过DOI联系作者获取），为后续研究提供基准数据集。
- 提出的自适应加权质心法（adaptive weighted centroid method）进一步将星点中心定位精度提升至亚像素级（0.038像素）。

该研究通过算法融合与条件优化，显著提升了星光导航中星点目标区域提取的效率和精度，为高动态环境下的实时天文导航提供了关键技术支撑。