Algoritmo de procesamiento de imágenes para el cálculo de centroide de estrellas: aplicación a satélites pequeños
Entre los diferentes tipos de sensores que se utilizan para estimar la actitud de un vehículo espacial, los sensores de estrellas presentan la mayor precisión. Los sensores de estrellas tienen una complejidad alta debido a que la precisión depende de los algoritmos de procesamiento de imágenes, cálc...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada |
| Repositorio: | Repositorio Institucional CICESE |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/1544 |
| Acceso en línea: | http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/1544 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/Autor/Sensor de estrellas, reducción de ruido en imágenes de estrellas, algoritmos para el cálculo de centroide, imágenes de estrellas sintéticas info:eu-repo/classification/Autor/Star Tracker,noise reduction in star images, Centroid algorithms, synthetic star images info:eu-repo/classification/cti/7 info:eu-repo/classification/cti/33 info:eu-repo/classification/cti/3324 info:eu-repo/classification/cti/332401 |
| Sumario: | Entre los diferentes tipos de sensores que se utilizan para estimar la actitud de un vehículo espacial, los sensores de estrellas presentan la mayor precisión. Los sensores de estrellas tienen una complejidad alta debido a que la precisión depende de los algoritmos de procesamiento de imágenes, cálculo de centroides, identificación de estrellas y determinación de actitud. En este trabajo se desarrollaron algoritmos de procesamiento de imágenes para la reducción de ruido, mejora de la imagen, obtención del umbral de fondo, agrupamiento de estrellas, creación de regiones de interés y cálculo de centroides. Para validar y observar el desempeño de los diversos algoritmos se crearon imágenes sintéticas en base a su modelado matemático y se agregó ruido para simular imágenes reales. Se realizó el análisis de la reducción de ruido al utilizar filtros promedio, mediana, Gaussianos y Wiener. Donde el filtrado promedio resulta el óptimo para reducción de ruido en este tipo de imágenes. Posteriormente, se presenta el análisis de desempeño detección de objetos por medio de imágenes sintéticas obtenidas de un software astronómico. También, en este trabajo se presenta el comportamiento de error de centroide al variar los parámetros de señal a ruido, región de interés y diversos filtros. Dichos comportamiento se obtuvieron al simular 10,000 a 100,000 imágenes de estrellas. Por último, se presenta la estadística de 1,000,000 de simulaciones para obtener el error de centroide de los algoritmos de cálculo de centroide utilizando los parámetros óptimos. |
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