基于图像超分辨率重建的质心细分的研究

本文提出了一种基于超分辨率图像重建的质心细分定位的新方法。在图像识别与匹配中,往往需要用到物理、数字等的特征提取方法,当给定的图像分辨率低时,就会使得所提取出的特征产生不可忽略的误差。为了解决这一问题,本文以实拍星图分辨率低的局限性为例,并结合传统的质心提取方法得到观测星图中任意两颗星的角距,验证新方法降低误差的有效性。实验结果表明,在同等系统误差条件下,相对于原始星图求得的星角距,基于超分辨率重建后的星图所得到的观测星的角距值更接近于真实角距,精度提高了29.56%,即新方法提取到的特征更加精确。