This thesis is a study of star recognition algorithm for star sensors. This study covers star image processing - restoration, star image centroiding and star identification.
본 연구에서는 동적 환경에서의 별 인식 알고리즘에 대한 전반적인 내용을 다룬다. 본 연구는 3가지 부분으로 구성되어 있다. 이미지 프로세싱, 중심찾기, 그리고 별패턴인식(identification) 알고리즘이 그것이다.
이미지 프로세싱 알고리즘에 관해서 이 연구는 관성 센서인 자이로스코프로부터 얻은 각속도 데이터를 이용하여 이미지를 복원하는 방법에 대해 초점을 맞추고 있다. 태양에 의한 배경 잡음이 있는 환경에서 얻어진 별 이미지만을 사용하여 별 인식을 하는 방법에는 어느 정도 한계가 존재하는 것이 사실이다. 그러므로 현 상황에서는 우주비행체에 필수적으로 탑재되어있는 자이로스코프 데이터를 이용하여 이미지를 복원하는 방법이 제안될 수 있다.
중심찾기 알고리즘에 대해서는, 기존에 쓰던 무게중심법과 다른 퓨리에 변환의 위상차이를 이용한 알고리즘이 제안되었다. 무게중심법과 비교를 통해 이 알고리즘이 무게중심법보다 잡음과 별빛 번짐에 더 강인함을 볼 수 있다.
마지막으로 별 패턴 인식 알고리즘이 연구됐다. 기존 알고리즘들은 데이터를 하나하나 비교함으로써 별 패턴을 인식해 왔다. 이러한 방법은 직관적이기는 하지만 복잡하고 속도가 느린 단점이 있다. 본 연구에서는 이와 다르게 별 이미지에서 대표값을 찾아내고 이것만을 비교함으로써 별 인식의 속도를 빠르게 하고, 강인하게 할 수 있는 알고리즘이 제안되었다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 별빛의 등급 정보를 사용하지 않는 알고리즘으로써 등급정보에 대한 오차에 영향을 받지 않는 특징 또한 있다.
