【摘 要】
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分析星图中星点获取算法的具体流程,针对传统星体目标聚类方法的不足,提出了动态框搜索算法。首先采用固定像素框搜索区域最大灰度值点,然后以该点为中心,结合星图图像中真实
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院,北京跟踪与通信技术研究所,
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分析星图中星点获取算法的具体流程,针对传统星体目标聚类方法的不足,提出了动态框搜索算法。首先采用固定像素框搜索区域最大灰度值点,然后以该点为中心,结合星图图像中真实星点的分布情况,采用大小可变的像素框进行星体目标聚类,最后采用加权质心法得到星点的中心位置。仿真实验表明,该算法能达到良好的效果。
Analyze the specific process of the star point acquisition algorithm in the star map. In view of the deficiency of the traditional star object clustering method, a dynamic frame search algorithm is proposed. Firstly, a fixed pixel box was used to search for the maximum gray value of the region. Then, based on this point, with the distribution of the real stars in the image of the star image, variable-size pixel frames were used to cluster the stars. Finally, weighted centroid method Get the star’s center position. Simulation results show that the algorithm can achieve good results.
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