基于高斯分布的星像点精确模拟及质心计算

王海涌; 费峥红; 王新龙

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基于高斯分布的星像点精确模拟及质心计算

信息科学 | 更新时间：2020-08-12

- 基于高斯分布的星像点精确模拟及质心计算
- Precise simulation of star spots and centroid calculation based on Gaussian distribution
- 光学精密工程 2009年17卷第7期页码：1672-1677
- 作者机构：
  
  北京航空航天大学宇航学院北京,100191
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  航空科学基金资助项目(No.2007ZC51027)()
- DOI：
  中图分类号： V448.22
- 收稿日期：2008-09-24，
  
  修回日期：2008-10-10，
  
  网络出版日期：2009-07-25，
  
  纸质出版日期：2009-07-25
- 稿件说明：
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王海涌, 费峥红, 王新龙. 基于高斯分布的星像点精确模拟及质心计算[J]. 光学精密工程, 2009,17(7): 1672-1677

WANG Hai-yong, FEI Zheng-hong, WANG Xin-long. Precise simulation of star spots and centroid calculation based on Gaussian distribution[J]. Editorial Office of Optics and Precision Engineering, 2009,17(7): 1672-1677
王海涌, 费峥红, 王新龙. 基于高斯分布的星像点精确模拟及质心计算[J]. 光学精密工程, 2009,17(7): 1672-1677 DOI：

WANG Hai-yong, FEI Zheng-hong, WANG Xin-long. Precise simulation of star spots and centroid calculation based on Gaussian distribution[J]. Editorial Office of Optics and Precision Engineering, 2009,17(7): 1672-1677 DOI：

摘要

为提高星敏感器仿真系统的精度

提出了基于高斯规律的模拟星像点的灰度扩散方法和高斯质心提取算法。按照二维高斯分布规律置灰度值来模拟星像点像素

对称中心是映射坐标而不是取整的中心像素坐标

以便准确模拟实际星像点散焦及像差导致的灰度扩散。高斯质心提取亚像素定位过程包括像素粗定位和偏差精定位两个步骤

基于高斯规律建立了一个分段函数实现偏差精定位。在星像点噪声为

1.2

)的仿真条件下

整个偏差区间

Abstract

In order to improve the precision of the simulation system in a star sensor

this paper presents a gray pervasion method based on a Gaussian law for precisely simulating star spots and a Gaussian centroid extraction algorithm. The gray vaiues of simulating star image pixels are evaluated according to the 2D Gaussian distribution law and the mapping coordinates instead of the central pixel round coordinates are taken as the symmetric center

so as gray pervasion phenomenon caused by defocusing and aberration from an actual star spot can be simulated precisely. The new Gaussian centroid extracting sub-pixel positioning method consists of two steps.One is rough pixel-level positioning and the other is fine deviation positioning. A piecewise defined synthesized function is constituted based on Gaussian law to realize the sub-pixel fine deviation positioning. Under the simulating condition of image Gaussian noise in

1.2

) and the whole deviation interval of

关键词

Keywords

references

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