星光导航是天文导航中的一种,它通过星敏感器获取当前星体的观测数据,进而确定航天器的姿态和位置。星图定位和识别算法是星光导航中的关键技术,星光导航的精度和实时性取决于星图定位的精度和星图识别的快速性。近年来,随着我国航天技术的发展和对深空探测的需求,对导航的定位精度和实时性也提出了更高的要求,因而深入研究星点高精度定位与快速提取技术具有非常重要的意义。本文结合高精度星敏感器实际需求,重点研究星敏感器高精度星图定位算法与快速星点提取与识别技术。具体工作包括4部分：星图预处理、高精度质心定位算法、星点快速提取和序列星图颤振探测。星图预处理包括星图滤波和星图分割。在比较常用滤波算法滤波效果的基础上,选用维纳滤波算法对星图进行去噪处理。分割阈值对星点目标的定位精度影响很大,文中对现有的阈值分割方法进行了系统的比较,提出一种加权迭代阈值算法,根据星点数目和质心精度要求,选取不同的权值,可获得合适的分割阈值。星点目标的亚像素定位是星图处理的关键技术,常用方法有质心法、带阈值的质心法,线性插值法和高斯曲面拟合法等。本文在比较当前常用的质心法精度与兼顾算法速度的基础上,选择加权质心法来提取星点目标的质心坐标。星图中星点坐标提取一般采用连通域标记法,然后运用亚像元细分定位算法对不同区域进行运算,得到各个星点的位置和亮度信息。本文在灰度投影算法的基础上,提出了一种基于灰度曲线差分极值的星点快速提取算法,只需对灰度投影曲线做一次差分运算,即可快速获取星点坐标范围和峰值坐标粗位置。本文提出使用星敏感器进行卫星载荷颤振探测,提高遥感图像成像质量的思路,利用星图的灰度特性,通过星图帧间相对位移的探测,精确估计出原连续图像的质心位置,通过质心位置的变化获得载荷颤振信息,结合图像复原算法,实现颤振模糊图像的复原。