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小视场星图易受光照不均和噪声影响,常用阈值分割算法存在处理效果不佳或效率较低的不足. 针对星图灰度的高斯分布特征,基于贝叶斯最小误差理论,提出利用Kittler最小误差分割算法处理小视场星图. 以视频测量机器人为测量平台,以 "优度法"、区域一致性、区域对比度和时间复杂度为评价指标,对比了常用的阈值分割算法和一维最大熵法,验证了Kittler算法在确保星图良好分割的同时,星图处理效率可以提高70%左右. 基于半仿真星图和真实星图的室内试验表明,Kittler算法可以准确提取星点质心坐标,水平和垂直方向均方根误差分别为0.025像素和0.019像素;采用该算法的野外天文定位实测表明,经纬度内符合平均精度分别优于0.015 s和0.22″,外符合精度分别优于0.025 s和0.35″,可以满足一等天文测量的精度要求. 相似文献
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