+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Методы обработки графической информации для повышения точности приборов астроориентации космического базирования

Методы обработки графической информации для повышения точности приборов астроориентации космического базирования
  • Автор:

    Осадчий, Иван Сергеевич

  • Шифр специальности:

    05.13.01

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2015

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    167 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ АСТРОДАТЧИКОВ 
1.1. Строение, назначение и характеристики



СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ АСТРОДАТЧИКОВ

1.1. Строение, назначение и характеристики

1.2. Алгоритмическая система обработки информации

1.3. Общая модель графической информации

1.3.1. Модель изображения звезды

1.3.2. Фоноцелевая обстановка

1.4. Анализ погрешности измерения ориентации

1.4.1. Структура компонентов ошибки измерения


1.4.2. Случайные составляющие
1.4.3. Систематические составляющие
1.5. Технические требования к алгоритмической системе
Выводы по Главе
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗВЕЗД
2.1. Задача предварительного обнаружения
2.1.1. Постановка задачи
2.1.2. Критерии повышения точности ориентации
2.2. Обзор существующих методов
2.2.1. Формирование области интереса (.Region of Interest).
2.2.2. Полнокадровая статистика
2.2.3. Группирование вблизи локальных максимумов
2.2.4. Стробы внутрикадровой обработки
2.3. Сравнительный анализ характеристик

2.3.1. Вычислительные затраты
2.3.2. Вероятности обнаружения звезд
2.3.3. Вероятности детектирования границ
2.4. Исследование принципов построения
Выводы по Главе
ГЛАВА 3. ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФОНА
3.1. Задача оценки параметров распределения фона
3.1.1. Модель графической информации
3.1.2. Критерии качества для повышения точности ориентации
3.2. Обзор методов устойчивой оценки
3.2.1. Median absolute deviation
3.2.2. Нечетное отображение выборки
3.2.3. Предлагаемый метод адаптивного усечения
3.3. Исследование и сравнительный анализ
Выводы по Главе
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗВЕЗД
4.1. Общая структурная схема
4.2. Оценка параметров распределения фона
4.2.1. Рекомендации по выбору размеров локального окна
4.2.2. Фильтрация оценок
4.3. Разработка решающего правила
4.3.1. Анализ подходов
4.3.2. Предлагаемое решающее правило
4.4. Сравнительный анализ методов обнаружения
4.4.1. Вычислительные затраты

4.4.2. Вероятности обнаружения
Выводы по Главе
ГЛАВА 5. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ИЗМЕРЕНИЯ КООРДИНАТ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗВЕЗД
5.1. Задача измерения координат звезд
5.1.1. Модель сигнала
5.1.2. Критерии для повышения точности ориентации
5.2. Обзор существующих методов
5.2.1. Измерение по координатам максимума
5.2.2. Взвешенные суммы (Center of Gravity)
5.2.3. Взвешенный центр гравитации (Weighted Center of
Gravity)
5.2.4. Квадратная область {Quad Cell)
5.2.5. Взаимная корреляция
5.2.6. Интерполяция на основе функции ошибок
5.3. Исследование и сравнительный анализ
5.3.1. Подходы к измерению координат
5.3.2. Вычислительные затраты
5.3.3. Систематическая ошибка измерения
5.3.4. Случайная ошибка измерения
Выводы по Главе
ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИЗМЕРЕНИЯ КООРДИНАТ
ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗВЕЗД
6.1. Анализ формы пятна рассеяния
6.1.1. Теоретическая модель
6.1.2. Предлагаемая аппроксимация

Из данного рисунка видно, что наибольшую часть изображения составляет шум, возникающий за счет процессов оптико-электронного преобразования. Энергия, накопленная матричным ФПУ от каждой звезды, занимает локальную область, достаточно малую по отношению ко всему количеству пикселей, и составляет порядка 5><5 пикселей.
Поступающее на обработку изображение в соответствии с аддитивной моделью [55] можно представить как смесь сигналов
1(х, у) = Щ/л, а) + 50 (х, у) + 5, (х, у) +... + 5, (х, у), (2 • 1)
где Ы(/и,ст) - распределение шума на сформированном изображении, 50(х,у), Б^{х,у), ... , />;(;с,у) - сигналы от точечных источников света, / - их общее количество, лее[1,2,...,//] , у € [1,2,..., V] - позиции отсчетов на изображения, Н, V - размеры изображения по горизонтали и вертикали соответственно.
Задачу обнаружения можно рассматривать как разбиение множества отсчетов исходного изображения 1 на ряд непересекающихся подмножеств:
{50,5„...,5да,^}с/,
где Т7 - множество фоновых отсчетов, - набор сигнальных подмножеств, N8 -общее количество сигнальных подмножеств. Каждое подмножество 5, характеризуется тройками элементов {x],yJ,vJ} и отражает набор отсчетов, которые содержат накопленную энергию только от одной звезды. Элементы х] и у} являются координатами отсчетов, а >] - его численное значение за вычетом уровня черного:

где г'г1, - значение отсчета на исходном изображении, тхг - оценка уровня черного в данном отсчете.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.179, запросов: 967