星图识别matlab代码HTMap：分层拓扑映射 HTMap是基于外观的方法，用于基于环境的分层分解进行拓扑映射。 在HTMap中，具有相似视觉特性的图像在节点中分组在一起，这些节点通过平均全局描述符（PHOG）和基于增量二进制袋词方法（）的二进制特征索引来表示。 每个图像均通过全局描述符和一组局部特征表示，并且此信息用于两级循环闭合方法中，其中首先使用全局描述符来获取地图中最可能的节点，然后再使用二进制图像特征用于检索这些节点内最有可能的图像。 这种分层方案使我们能够在识别位置时减少搜索空间，并在创建地图时保持高精度。 该算法可用于检测未知环境中的回路闭合，而无需像BoW方案中通常的训练阶段。 该存储库包含在我们的IEEE-TRO中使用的称为“拓扑映射的层次位置识别”的代码，但适用于OpenCV3.x。 鉴于OpenCV版本之间的差异，可能很难重现与本文完全相同的结果。 该代码已发布，仅用于说明目的。 HTMap是作为ROS软件包发布的，并且依赖于和库。 请注意，HTMap是研究代码。 作者对其中可能包含的任何错误概不负责。 需要您自担风险使用它！ 使用条件 HTMap是根据的条款分

数学建模 天文导航中的星图识别题目-中文版 2019研究生数学建模比赛B题2019研究生数学建模比赛B题2019研究生数学建模比赛B题

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自主式CCD星敏感器(或称为星跟踪器)自身带有微处理器，是一种智能化的姿态敏感器。由于其指向精度高、无姿态累计误差以及具有快速故障恢复能力， 已成为航空、航天以及军事领域备受关注的研究对象。利用星敏感器确定卫星姿态就是对出现在星敏感器视场中的恒星进行识别，通过星光矢量确定星图拍摄瞬间星敏感器视轴在惯性坐标系中的指向，进而确定航天器姿态。本文以卫星姿态自主确定技术为研究背景,对基于CCD星敏感器的星图识别技术进行了研究。 论文对基于星敏感器确定卫星姿态的技术流程进行了叙述，但重点是对星图识别算法的设计与实现进行了研究。基于星敏感器确定卫星姿态主要存在以下问题:如何构建分布合理并且能够满足导航需要的导航星表、如何设计适应性强、精度高的星图识别算法以及采用何种滤波算法解算卫星姿态等。本文就其中部分内容进行了研究,并进行了实验验证