Yıldız izler cihazları için tanımlanan uzay modellerine yönelik gerçek zamanlı ve adaptif yıldız tespit algoritması geliştirme
Development of real-time and adaptive star detection algorithm using defined space models for star tracker devices
Yazar: SAMED AL
Danışman: PROF. DR. İRFAN KARAGÖZ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Astronomi ve Uzay Bilimleri = Astronomy and Space Sciences

Özet:
Yıldız izler cihazlar yüksek hassasiyet ve doğruluk gerektiren çeşitli uzay misyonlarında uzay araçlarının yönelim bilgisini elde etmek için kullanılmaktadır. Yıldız izler cihazları, yönelim bilgisini görüntüleme sistemleri ile elde ettiği uzay sahnelerini daha önceden belleğine kaydedilen yıldız kataloğu içerisindeki uzay sahneleri ile karşılaştırarak elde etmektedir. Yönelim bilgisinin performansı gözlenen uzay görüntülerinden elde edilen yıldızların doğru ve hassas bir şekilde tespit edilmesine bağlıdır. Gözlenen uzay sahneleri üzerindeki yıldızların konum ve genliklerinin belirlenebilmesi için yıldız tespit algoritmaları kullanılmaktadır. Ancak yıldız izler cihazları tarafından alınan görüntülerde zorlu uzay şartları ve bu cihazların donanımsal yapısından kaynaklı çeşitli gürültüler oluşmaktadır. Bu gürültüler alınan görüntüler üzerindeki yıldızların tespit edilmesini zorlaştırmakta ve yanlış yönelim değerlerinin hesaplanmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada yıldız izler cihazların yanlış yönelim hesaplamasına neden olan gürültüler araştırılmış ve yıldızların hassas ve yüksek doğrulukla tespit edilmesini sağlayan bir algoritma önerilmiştir. Önerilen algoritmada, uzay sahnelerindeki yıldızların şekilsel yapılarını bozmayacak şekilde gürültüleri filtreleyen ve yıldız kütle merkezlerini hassas bir biçimde hesaplayan etkili bir yıldız tespit algoritması sunulmaktadır. Bu kapsamda morfolojik işlemlerle birlikte global ve yerel filtrelerden oluşan hibrit bir filtre yapısı kullanılmıştır. İlk aşama olan global filtreleme aşamasında, görüntü üzerinde sistem etkileri kaynaklı Nokta Yayılım Fonksiyonu tipindeki bulanıklıkların yok edilmesi amaçlanmıştır. Lokal filtreleme aşamasında, Temel Bileşenler Analizi(TBA) temelli bir yöntem kullanılarak gürültülerin temizlenmesi hedeflenmiştir. Filtrelenmiş görüntüler üzerinde morfolojik işlemler uygulanarak yıldızlarda oluşan şekilsel bozukluklar düzeltilmiştir. Son olarak bir kütle merkezi hesaplama algoritması ile yıldızların konumları tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlarda önerilen algoritmanın önemli bir başarım sağladığı doğrulanmıştır.

Abstract:
Star tracker devices are used to obtain the attitude information of spacecraft in various space missions that require high precision and accuracy. Star tracker devices obtain the attitude information by comparing the space scenes acquired by the imaging systems with the space scenes in the star catalog previously recorded in memory. The performance of the attitude information depends on the accurately and precisely detection of the stars obtained from the observed space images. Star detection algorithms are used to determine the position and amplitude of the stars on the observed space scenes. However, in the images taken by the star tracker devices, there are various noise caused by the harsh space conditions and the hardware structure of these devices. These noises makes it difficult to detect the stars on the images taken and causes the incorrect attitude values to be calculated. In this study, the noises that caused incorrect attitude calculation of the star tracker devices is investigated and an algorithm has been proposed to detect the stars precisely and accurately. In the proposed algorithm, a robust star detection algorithm is presented that filters the noise out in astronomical images and accurately estimates the centroid of stars in a way that preserving their native circular shapes. In this context, a hybrid filter structure consisting of global and local filters was used together with morphological processes. In the global filtering stage that is in the first stage, it is aimed to eliminate the blurring of the Point Spread Function (PSF) type which is caused by system effects on the image. In the local filtering stage, it is aimed to clean the noises by using a Principal Component Analysis(PCA) based method. Morphological processes on the filtered images were applied to correct the formal distortions in the stars. Finally, the positions of the stars were determined by a centroiding algorithm. According to the obtained results, it was confirmed that the proposed algorithm provided significant performance