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Algoritmo de procesamiento de imágenes para el cálculo de centroide de estrellas: aplicación a satélites pequeños
Image processing algorithms for star centroid calculation: Small satellite application
HECTOR OSUNA MALDONADO
MIGUEL ANGEL ALONSO AREVALO
Acceso Abierto
Atribución
Sensor de estrellas, reducción de ruido en imágenes de estrellas, algoritmos para el cálculo de centroide, imágenes de estrellas sintéticas
Star Tracker,noise reduction in star images, Centroid algorithms, synthetic star images
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.
Star trackers estimate with higher precision the satellite attitude among all the different types of sensors. The star tracker have a high complexity since the attitude precision depends on the image processing algorithms and attitude determination. This work presents image processing algorithms for noise reduction, enhancement of the image, thresholding, pixel clustering, region of interest and centroiding calculation algorithms. In order to validate and assess the performance of the different algorithms, synthetics images were created based on the mathematical model of a star and noise was added to the image in order to simulate real images. The analysis was performed for median filters, average filters, Gaussian filters and Wiener filters. Among which the averaging filters present the highest efficiency for noise reduction for star images. After the filter analysis, a performance assessment for star detection algorithms is presented with synthetic images obtained with a astronomic software. Also, this work presents the behavior of centroiding errors varying parameters like Signal-to-Noise ratio, region of interest an filters. The different test conducted were simulated with 10,000 to 100,000 star images. Finally, a simulation with 1,000,000 stars was performed to obtain the centroiding error using the most efficient parameters obtained during previous tests.
CICESE
2017
Tesis de maestría
Español
Osuna Maldonado, H. 2017. Algoritmo de procesamiento de imágenes para el cálculo de centroide de estrellas: aplicación a satélites pequeños. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 67 pp.
SATÉLITES ARTIFICIALES
Aparece en las colecciones: Tesis - Electrónica y Telecomunicaciones

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