文献类型：期刊文章

作　　者：刘德龙[1] 杨文波[1] 柳鸣[1] 孙建南[1]

Liu Delong;Yang Wenbo;Liu Ming;Sun Jiannan(Photoelectronic Observational Research Division,Changchun Observatory,National Astronomical Observatories,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130117,Jilin,China)

机构地区：[1]中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站光电观测研究室,吉林长春130117

出　　处：《光学学报》

基　　金：国家自然科学基金(12003052);吉林省与中国科学院科技合作高技术产业化专项(2023SYHZ0027)。

年　　份：2024

卷　　号：44

期　　号：12

起止页码：206-216

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EAPJ、EI、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：较宽视场的星图匹配往往存在数据量巨大、边缘效应明显等问题进而影响计算的速度和精度。本文采用放大中心视场并优先处理的思想进行程序加速,并采用三次底片常数拟合匹配数据,减小宽视场观测中边缘视场处目标的定位误差。在实际的算法实现中,采用了基于红黑树的动态数据结构适配于中心视场的扩大;并应用GeoHash编码技术进行全域星象匹配。实验结果显示:三角形的匹配时间相较于原始算法减少了70.68%;在计算准确性上与系统原装软件的误差在亚像素水平;激光星轨道关联实验显示,关联差均在20″以内。长达一个月的实测结果表明,本文提出方法成功匹配了多达65万帧图像,识别准确率超过90%,平均每个观测夜识别到的目标达到580个。

关 键 词：星图匹配  天文定位 GeoHash编码  红黑树 宽视场  

分 类 号：P123.2] P123.3[天文学类]