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CCD图像的一维定心方法

The One-dimention Centering Algorithms of CCD Image

  • 摘要: 在天体测量学中, 数字星象的高精度定位方法日益重要。本文利用边缘分布的方法将二维星像转换到一维, 比较了高斯拟合法、修正矩法、中值法和寻导法四种一维定心算法。从精度上看, 高斯拟合法最佳, 修正矩次之, 而寻导法最低。但从计算速度上看, 高斯拟合法太慢了。因此作为一个满足高精度和高效率的定心方法, 修正矩是最佳选择。

     

    Abstract: The digital centering algorithms with high resolution becomes more and more important in astrometry. The marginal distribution method is used to transform the two-dimentional steller image to one-dimentional. From comparisons among four kinds of one-dimentional centering algorithms (Gaussian fit, Modified moment, Median and Derivative Search) it is shown that Gaussian fit ranks highest in resolution, then the Modified moment, and Derivative the lowest. But the Gaussian fit is too slow in the view of calculating speed. Therefore, Modified moment is the best choise as a centering method which can meet both the high resolution and high efficiency demands.

     

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