基于小波變換的星圖識別(完整版)
【正文】 這些因素的影響；對存在星對角距很小的視域內(nèi)，只是在得到的KMP字符串里，增加了若干個連續(xù)的字符1, 相應(yīng)地減少了相同個數(shù)字符0，但是總的匹配字符串?dāng)?shù)量不變，因此匹配結(jié)果也不會受到這些因素的影響。感謝在一起做課題的于洪軍等同學(xué)，在我論文寫作過程中給我提出了很多寶貴的意見和建議，培養(yǎng)了我的協(xié)作精神。利用該算法建立的導(dǎo)航星庫容量雖然有很大的壓縮，但是導(dǎo)航星庫里包含的無用信息太多，這在以后的工作中還需進(jìn)一步改善。3 星圖識別根據(jù)前文的基礎(chǔ)，本算法對每個區(qū)域進(jìn)行匹配前，先對相應(yīng)區(qū)域進(jìn)行小波變換，然后采用KMP進(jìn)行匹配，所以，其整個匹配過程可簡單描述如下：(1) 根據(jù)由星敏感器觀測視場采集得到的圖像，進(jìn)行Mallat 小波變換，取變換后的低頻子帶，然后對這部分通過高通濾波器進(jìn)行濾波，得到形如導(dǎo)航星庫形式特征的KMP 字符串；(2) 根據(jù)由第⑴步所得到的KMP 字符串與導(dǎo)航星數(shù)據(jù)庫中的每個區(qū)域KMP 字符串用KMP 算法進(jìn)行匹配，由于在導(dǎo)航星庫中每個0和1都只占用1比特，所以在星圖識別算法匹配時，應(yīng)該采用“與”、“或”等邏輯運算，同時在匹配的過程中計算匹配與字符‘1’取邏輯“與”運算結(jié)果為1的個數(shù)，取字符1匹配成功的個數(shù)最高的一組作為匹配成功； (3) 讀取匹配成功區(qū)域的赤經(jīng)和赤緯，最后計算出飛行器的姿態(tài)信息。且經(jīng)采樣后尺度空間部分相對原數(shù)據(jù)量明顯減少?！岸喾直媪Ψ治觥?Multiresolution Analysis)也稱“多尺度分析”或“金字塔算法”是Mallat 在80 年代后期提出的，使離散小波變換以數(shù)字QMF(Quadrature Mirror Filters)濾波器組的形式出現(xiàn)。在當(dāng)前的識別算法有多邊形角距匹配法，圓形區(qū)域法和主星識別法等。先對星圖進(jìn)行小波變換，截取其低頻子帶部分；再用KMP的方法建立導(dǎo)航星庫。星圖識別是星敏感器研制過程的關(guān)鍵技術(shù)之一。 Wavelet transform引 言航天器姿態(tài)的實時測量對于控制、導(dǎo)航、定位，尤其是遙感攝影測量都具有重要意義。所以我們采用低頻子帶部分來進(jìn)行星圖匹配，可以大大減少系統(tǒng)識別時間，這對于星敏感器的星圖識別具有重要意義。對Mallat 算法小波分解的公式進(jìn)一步推導(dǎo)可得其中，h和g分別為一維尺度函數(shù)和小波函數(shù)對應(yīng)的濾波器，原始圖像的分辨力為NN，j 表示分解次數(shù)；表示第j 次分解后的低頻小波系數(shù)；，分別表示第j 次分解后的水平方向高頻小波系數(shù)、垂直方向高頻小波系數(shù)和斜向高頻小波系數(shù)；表示第j1次分解后的低頻小波系數(shù)。其中 D（u，v）表示坐標(biāo)（u，v）處的像素值
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