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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/3043| Desarrollo de un algoritmo de reconocimiento de estrellas en imágenes astronómicas Development of a star recognition algorithm in astronomical images | |
| GUSTAVO ENRIQUE RAMOS ALCARAZ | |
| MIGUEL ANGEL ALONSO AREVALO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Sensor de estrellas, identificación de estrellas, procesamiento de imágenes, imágenes de telescopios, satélites Star tracker, star identification, image processing, telescope images, satellites | |
| Uno de los subsistemas más importantes en un satélite es el sistema de control de actitud. Este módulo se encarga de determinar y corregir la ubicación y posición delsatélite o cualquier objeto que se encuentre en el espacio. En este trabajo la importancia radica en la verificación experimental de uno de los sensores más importantes que realizan el control de actitud, el sensor de estrellas. El algoritmo de identificación de estrellas que se trabaja utiliza técnicas invariantes a la semejanza con polígonos de estrellas, mediante las cuales se pueden procesar imágenes de estrellas rotadas, escaladas y desplazadas sin que se afecte la información que guarda cada conjunto de estrellas. Se han adquirido y procesado fotografías de telescopios del Observatorio Astronómico Nacional de San Pedro Mártir con el objetivo de obtener imágenes lo más cercano posible a las que se encontrarían en un satélite de órbita baja. A estas, se les han aplicado algoritmos de eliminación de ruido, identificación de regiones de interés, cálculo de centroides, rotación de coordenadas mediante ángulos de Euler y cambios de época a coordenadas de estrellas con el fin de adaptar los datos para el correcto funcionamiento del algoritmo de la invariante. Además, para poder empatar los datos de los sensores de imagen de los telescopios ha sido necesario filtrar información de las coordenadas, velocidades propias y radiales y paralaje de estrellas descargadas de la base de datos de la misión espacial Gaia. Como resultado, para el presente caso de estudio se han obtenido los valores de la invariante a la semejanza con una precisión del 99.678121 %, mostrando así la viabilidad en la implementación real del algoritmo de identificación de estrellas. Además, se muestra un segundo caso de estudio utilizando imágenes de la colaboración de NovaAstrometry, en donde se obtiene un resultado de 99.482754 % de precisión. Por lo cual, se abre un nuevo panorama en donde se pueda implementar este algoritmo en un sistema embebido y con la adquisición de imágenes utilizando telescopios comerciales. One of the essential subsystems in a satellite is the attitude control system. This module is responsible for sensing and correcting the location and position of the satellite or any object in space. In this work, the importance lies in the experimental verification of one of the sensors that performs the attitude control, the star sensor. The star identification algorithm that is proposed uses similarity transformation invariant techniques to identify polygons formed by stars. The proposed algorithm can process star images that have been be rotated, scaled, and translated without affecting the information contained in each set of stars. The images used in this work were obtained using the telescopes of the Mexican National Astronomical Observatory of San Pedro Mártir in Baja California. We consider that these images are the closest that we can get to the type of images acquired by low Earth orbit satellites. Algorithms for noise elimination, identification of regions of interest, calculation of centroids, rotation of coordinates by Euler angles, and changes of time to star coordinates have been applied to adapt the data for the correct operation of the invariant algorithm. Besides, to be able to match the data of the image sensors of the telescopes, it has been necessary to filter information of the coordinates, proper motion, radial velocity and parallax of stars downloaded from the database of the Gaia space mission. As a result, for the present case study the values of the similarity invariant have been obtained with an accuracy of 99.678121 %, consequently showing the viability in the current implementation of the star identification algorithm. Also, a second case study is shown using images from the NovaAstrometry collaboration, where a 99.482754 % accuracy result is obtained. Therefore, a new panorama is opened where this algorithm can be implemented in an embedded system and using images obtained with commercial off-the-shelf telescopes. | |
| CICESE | |
| 2019 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Ramos Alcaraz, G.E. 2019. Desarrollo de un algoritmo de reconocimiento de estrellas en imágenes astronómicas. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 74 pp. | |
| INSTRUMENTOS ELECTRÓNICOS | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Electrónica y Telecomunicaciones |
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| tesis_Ramos Alcaraz Gustavo Enrique_25_nov_2019.pdf | Versión completa de la tesis | 4.95 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |