随着小卫星应用技术的日趋成熟,测量精度高的CCD 星敏感器备受青睐,快速而可靠的星图识别算法成为姿态确定系统中最为关键的部分。由于航天实验费用昂贵,星敏感器的地面调试、软件算法的最初模拟,不可能都进行实时星空拍摄,因此为了调试和评价星图识别算法,有必要利用计算机在地面上模拟生成星敏感器实时拍摄到的星空图片。目前,大量的研究集中在星图识别算法上,而对星图模拟和星图提取的研究相对少的多。因此,本文的研究工作主要是星图模拟和星图提取两方面。首先,介绍了国内外关于星图模拟和星图中星的提取的现状。对模拟星图进行了较为深入的理论分析,包括以下几个部分:由天球坐标向CCD 平面坐标的转换; 星等到灰度的变换; 几种散焦模型的讨论; 星云星团对星图的影响; 成像过程中对星图产生影响的多个因素,如宇宙背景的辐射,CCD 器件本身的转移噪声、输出噪声、暗电流噪声和散粒噪声; 图像经过成像系统产生的几何畸变及运动模糊等。在具体实现过程中,根据“星等每降低一等,亮度增加为前一星等的2.51 倍”这一关系,构造了星等到灰度变换的表达式; 对模拟参数进行了详细设置并给出了仿真结果; 对星云星团进行模拟并给出了仿真结果; 结合实际卫星的参数和设定的星图间隔时间,讨论是否产生运动模糊这一问题,并给出了有运动模糊的仿真结果; 除了单幅星图的模拟外,也通过轨道公式得到序列星图的模拟过程。另外,在分析星图中的星所成的像和红外小目标图像中的小目标所成的像的共性的基础上,提出了一种将高通滤波和动态阈值相结合的星图中星的提取方法,来完成星图处理过程中较为耗时的星图提取工作。即高通滤波后先采用动态阈值提取图像的候选点,由于虚假目标太多,再通过最低动态阈值对候选点进行二次提取。仿真结果表明:这种方法与矢量法相比,当不给星图加背景噪声时,两种方法提取精度相当。一旦给星图加上噪声,矢量法的提取精度迅速下降,提出的方法的提取精度远远高于矢量法,而提取时间却与矢量法相差无几。因此提出的方法表现出较强的抗噪能力。