随着人类对空间技术开发利用规模的不断扩大,空间已经成为获取和传递信息的重要平台,因此,对空间的控制尤为重要。空间控制的前提是对空间目标的监视,包括空间目标探测识别和跟踪。空间目标主要指空间碎片和人造卫星,及进入地球外太空的各种飞行物。空间目标的精确识别与定位是空间目标监视的主要目的,是空间态势感知的重要组成部分,也是确保载人航天安全和空间预警的重要技术保障。所以对空间目标探测技术的研究非常具有现实意义和应用价值。本论文采用的是地基光电探测系统对空间目标进行探测和跟踪。与雷达和天基平台相比,这种探测方式的测量精度高,直观性强,成本低,不受地面杂波干扰的影响,但容易受到天气变化的影响。为兼顾目标搜索效率和探测能力,一般采用大视场光学望远镜对远距离空间目标进行搜索测量,进而达到空间目标快速发现和识别的目的。地基探测存在几个难点:一是大视场光学系统本身存在光学畸变,背景不均匀,同视场恒星过多,图像处理实时性要求高;二是空间目标尺寸小、距离远,亮度受太阳照射方向影响变化大,信噪比低;三是空间目标受轨道高度差异影响、目标速度和运动差异较大。这些问题,给自动识别和处理带来很多挑战,因此如何在复杂背景条件下自动识别出更多,更暗,更弱目标是本论文的主要目标。本课题主要从空间目标测量光电望远镜系统、星图图像处理、空间目标检测识别和空间目标定位几个方面入手,研究提升空间目标识别与跟踪能力,提高空间目标定位精度的方法。具体完成研究工作如下:(1)论文首先详细介绍了对空间目标进行搜索测量的光电望远镜系统的基础知识,包括望远镜的光学系统、机械结构以及CCD探测器等。(2)详细介绍了星图图像的处理技术,包括星图的去噪和阈值分割技术,以提高星图信噪比。在分析了星图成像和椒盐噪声特性的基础上,提出了“基于能量函数的极值中值滤波星图去噪算法”,该算法针对疑似噪声点采用二次检测的方式,并且结合改进的自适应中值滤波和能量函数模型进行灰度值恢复。客观评价中,图像信噪比PSNR最高可提高3倍多,均方误差MSE减小为含噪图像的3.16×10-5。实验结果表明,该方法可有效地降低传统方法的噪声误检问题,同时提高噪声图像的恢复精度,很适合去除星图的椒盐噪声。(3)论文在分析空间目标运动特性的基础上,针对空间目标和恒星背景之间存在的运动特性差异,充分利用空间目标在时域上的分布信息,同时结合其空域相关性,提出了“基于运动信息的星图暗弱空间运动点目标检测算法”,引入相关系数矩阵,成功提取目标运动轨迹,最后给出运动速度估计模型。试验结果表明,所提方法能够在保持较低的虚警概率下获得较高的检测概率,优于其它比较方法,与单纯扩大望远镜口径相比,该方法为提高空间暗弱目标识别能力提供了具有更高性价比的有效途径。针对传统星图空间运动目标检测方法对星图帧间图像亮度,帧间配准以及成像模式等具有较高的敏感性的缺点,根据星点间拓扑结构的稳定性,提出了“基于距离矩阵的星图运动目标检测方法”,该方法利用稳定的星点几何结构信息完成运动目标的检测,对星图帧间图像亮度,观测平台抖动,帧间失配以及成像模式等具有高鲁棒性。仿真试验和真实数据试验表明,该方法在帧间失配等情况下,能够从背景恒星中有效地识别空间运动目标,并保持较低的虚警率。通过构建星图时谱图,在此基础上,分析星图中主要对象(目标、恒星和背景)的时域特征,并利用目标的时域信号的单脉冲特征实现运动目标的检测,提出了“一种基于时域特征的空间运动目标检测方法”。真实星图目标检测试验表明,此方法能够有效检测星图序列中运动目标轨迹,在虚警率为8×10-5时,检测概率可达99%,优于传统空间目标检测算法。(4)通过分析传统质心提取算法的不足,论文提出了“基于各向异性的高斯曲面拟合的星点质心提取算法”,提出了各向异性的高斯曲面拟合模型,该模型通过使用两个不同的高斯模糊参数和旋转因子,可以捕捉空间目标不同方向的各向异性特征,适合卫星由于运动造成的随机方向模糊。仿真实验和真实数据实验表明,该方法的总体定位精度可分别达到0.008和0.04,能够准确提取星图目标的质心,较传统方法有较大提高。