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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/4161| Diseño de un algoritmo de reconocimiento de estrellas en imágenes astronómicas Design of an algorithm for star recognition in astronomical images | |
| GUSTAVO ENRIQUE RAMOS ALCARAZ | |
| MIGUEL ANGEL ALONSO AREVALO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| sensor de estrellas, reconocimiento de polígonos, catálogo de Gaia, perdidos en el espacio, transformación de similitud star sensor, polygon recognition, Gaia catalog, lost-in-space, similarity transformation | |
| La determinación precisa de la actitud (dirección a la que apunta un objeto) es crucial para los satélites y las naves espaciales. Entre los dispositivos de determinación de actitud (sensor solar, magnetómetro, giroscopio y de estrellas), los sensores estelares son los más precisos. Existen dos tipos de problemas que un sensor de estrellas puede resolver: el problema de perdidos en el espacio (del inglés, lost-in-space) y el de algoritmos recursivos. El problema de perdidos en el espacio se refiere a la capacidad de identificar, sin información previa, la ubicación y la actitud de un objeto que ha sido activado y puede estar ubicado en cualquier parte del espacio o la Tierra. Por esta razón, este problema es de mayor importancia que el de los algoritmos recursivos, donde ya se dispone de valores iniciales del objeto. Este trabajo introduce un nuevo sistema de identificación de estrellas que utiliza un algoritmo de reconocimiento de polígonos para asignar un número complejo único a los polígonos formados por estrellas. Este sistema tiene como objetivo resolver el problema específico de un objeto en órbita terrestre, llamado perdidos en el espacio. El sistema incluye una solución completa con lente, sensor de imagen, unidad de procesamiento e implementación del algoritmo. Para probar el rendimiento del sistema, se adquirieron y analizaron 100 imágenes del cielo nocturno que se asemejan a lo que experimentaría un sensor estelar real en órbita. Se empleó un algoritmo de estructura de árbol k-d para acelerar la búsqueda en el catálogo estelar de números complejos. Se implementaron varios métodos de verificación, incluyendo la verificación de polígonos internos, un mecanismo de votación, para garantizar la fiabilidad del sistema y uno de reconstrucción de imagen que mejora la identificación total de estrellas. Se obtuvo una base de datos estelar utilizando datos del catálogo Gaia DR2 y DR3, el cual se filtró para eliminar estrellas irrelevantes y categorizadas en archivos por magnitud aparente. A pesar de introducir ruido de hasta 3 estrellas falsas por polígono, el sistema identificó exitosamente al menos una estrella en el 97% de las imágenes analizadas. Accurate attitude (the direction in which the object is pointing) determination is crucial for satellites and spacecraft. Among attitude determination devices (sun sensor, magnetometer, gyroscope, and star sensor), star sensors are the most accurate. A star sensor can solve two types of problems: the lost-in space problem and the recursive algorithms problem. The lost-in-space problem refers to the ability to identify, without prior information, the location, and attitude of an object that has been activated and can be located anywhere in space or on Earth. For this reason, this problem is of greater importance than the recursive algorithms problem, where the initial values of the object are already known. This thesis introduces a new star identification system that uses a polygon recognition algorithm to assign a unique complex number to the polygons formed by stars. This system aims to solve the specific problem of an object in Earth’s orbit, called lost-in-space. The system includes a complete solution with a lens, image sensor, processing unit, and algorithm implementation. To test the system’s performance, 100 images of the night sky that resemble what a real star sensor in orbit would experience were acquired and analyzed. A k-d tree structure algorithm was employed to speed up the complex number stellar catalog search. Several verification methods were implemented, including internal polygon verification, a voting mechanism to ensure the system’s reliability, and an image reconstruction that improves the overall identification of stars. A stellar database was obtained using the Gaia DR2 and DR3 catalog data, which was filtered to remove irrelevant stars and categorized into files by apparent magnitude. Despite introducing noise of up to 3 false stars per polygon, the system successfully identified at least one star in 97% of the images analyzed. | |
| CICESE | |
| 2024 | |
| Tesis de doctorado | |
| Español | |
| Ramos Alcaraz, G.E. 2024. Diseño de un algoritmo de reconocimiento de estrellas en imágenes astronómicas. Tesis de Doctorado en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 102 pp. | |
| TRATAMIENTO DIGITAL. IMÁGENES | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Electrónica y Telecomunicaciones |
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| tesis_Gustavo Enrique Ramos Alcaraz_29 sep 2024_BIB.pdf | Descripción completa de la tesis | 10.24 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |