论文摘要：图像超分辨率重建在星图识别中的应用研究

在科技迅猛发展的现代社会，与人类生产生活息息相关的导航技术也开始逐步完善和多样化，目前常用的导航技术包括GPS导航和惯性导航等。虽然上述两种导航技术有着不可比拟的精度优势，但是它们也有着各自的缺点和不足。GPS导航虽然具有极高的精度且能提供系统时间，但是它并不是自主导航，这在战争环境中无法可靠的应用。惯性导航是一种自主导航，很好的弥补了GPS导航的不足，但是惯性导航的精度会随着时间的积累而逐渐增大，即误差也随着时间进行积累，这样就限制了惯性导航的工作时间。天文导航技术则很好的弥补了这些缺点，它基于天然中不可磨灭的星光进行自主导航，并且导航的误差不随时间积累，因此，天文导航技术是现代导航技术中最重要的辅助导航之一。

星图识别是天文导航的关键技术之一，它决定着航天器最终姿态的确定。因此本文以星光定姿技术为背景，根据前人的经验，找出星图识别的不足之处，并探索新的方法予以改进，再根据实验进行结果的验证。

文章中首先对星图识别的流程和原理进行了分析和阐述，以简单易懂的方法表现出来，对星图识别的前期部分，即星图预处理和星像点的质心提取进行较为详细的分析，并找出其中可以改进之处。

其次，根据星图预处理的效果不理想，提出了基于稀疏表示方法去噪再提取星像点的方法，介绍了这种方法的去噪原理以及算法实现的过程。根据该种方法，经过实验验证，可以得出可靠的数据证明去噪效果的改进,使得星像点的提取较之前的方法更加准确，减少了误提取。

再次，在星像点质心细分过程中，采用超分辨率图像重建的方法，比原方法质心提取得到的位置坐标更加精确。这一章对超分辨率重建的原理进行系统的阐述，然后利用稀疏表示原理对实拍星图进行重建，并与原始星图进行定性比对、利用MATLAB仿真进行定量分析及验证。实验证明，利用该种方法得到的质心精度，要比传统的方法提高30%左右。

最后，总结了星图匹配最新算法的思想，节约了前人匹配算法的计算量，使得星图匹配与识别更加高效和精确。至此，导航的基本过程大致就研究完毕。

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