利用天文观测图像对空间碎片目标进行自动识别与追踪 (2010年)

提出了一种利用天文观测手段获取的CCD图像序列对空间碎片进行自动识别和追踪的方法。该方法采用计算机图像处理、图像识别与分析和计算机视觉等相关技术，自动识别出每幅CCD图像中的空间碎片以及背景恒星等空间目标，并定量计算其有关特征；然后根据空间碎片移动较快的特点，在CCD图像序列中结合基于Snake模型的主动轮廓追踪和特征相似性比较两种方法，对其中出现的空间碎片目标进行自动识别和追踪。实验结果显示，该方法能准确地对空间碎片目标进行自动识别和追踪。 ### 利用天文观测图像对空间碎片目标进行自动识别与追踪 #### 一、引言 随着人类太空活动的日益频繁，空间碎片（也称太空垃圾）已成为一个不容忽视的问题。空间碎片包括废弃的卫星、航天器部件以及点火过程中产生的残留物等，它们的存在不仅对现有航天器构成威胁，还可能影响未来太空探索任务的安全性。因此，有效地监测和追踪这些碎片显得尤为重要。本研究提出了一种结合天文观测图像和计算机图像处理技术的方法来自动识别并追踪空间碎片。 #### 二、方法概述 本文介绍的方法主要基于天文观测获取的CCD图像序列，通过计算机图像处理技术和计算机视觉技术来实现空间碎片的自动识别与追踪。具体步骤如下： 1. **图像预处理**：首先对获取的CCD图像进行预处理，包括信号噪声消除和图像增强，以提高图像质量，便于后续的处理与分析。 2. **空间目标自动识别**：通过对每幅CCD图像中的像素进行分析，识别出空间碎片及背景中的恒星等其他空间目标，并计算它们的相关特征（如灰度质心、面积、长度、宽度和偏心度等）。 3. **特征相似性比较**：利用特征相似性比较技术，比较不同图像中的同一目标特征，以确定目标的身份和位置变化。 4. **主动轮廓追踪**：基于Snake模型的主动轮廓追踪技术用于追踪空间碎片在图像序列中的移动路径。这种方法能够自动适应目标形状的变化，并保持追踪的准确性。 #### 三、关键技术 1. **计算机图像处理**：包括图像增强、降噪、分割等技术，旨在提高图像质量，便于后续处理。 2. **图像识别与分析**：通过模式识别算法，自动识别图像中的空间碎片和其他目标，并计算其特征参数。 3. **计算机视觉**：利用计算机视觉技术来理解图像内容，包括目标检测、识别和追踪。 4. **Snake模型**：这是一种基于能量最小化原则的轮廓提取方法，可以动态调整轮廓线以适应目标形状的变化。 #### 四、实验结果 通过实验验证了所提出方法的有效性。实验使用了不同空域的天文观测CCD图像序列，每段序列包含28-36幅图像，图像尺寸为512像素×512像素。实验结果表明，该方法能够准确地识别出图像中的空间碎片，并追踪其移动路径。此外，通过比较同一目标在不同图像中的特征相似性，可以进一步提高追踪的准确性。 #### 五、结论 本文提出了一种有效的空间碎片自动识别与追踪方法。该方法通过结合计算机图像处理技术和计算机视觉技术，实现了对空间碎片的有效监测。未来的研究可以进一步优化图像预处理和目标识别算法，以提高识别精度和追踪效率，为太空环境的安全管理和维护提供有力支持。此外，这种方法也可以应用于其他类型的天体观测领域，如恒星运动分析、行星探测等。 本文介绍的方法为解决空间碎片问题提供了一种新的思路和技术途径，具有重要的理论意义和实际应用价值。