本發(fā)明公開(kāi)了一種基于在軌恒星數據的人工智能畸變自校正方法,以在軌相機拍攝的恒星數據與星庫粗識別結果為輸入,利用人工智能的方法進(jìn)行學(xué)習實(shí)現圖像畸變自校正。具體步驟包括:星圖預處理,圖像分割,星點(diǎn)提取,星圖粗匹配,網(wǎng)絡(luò )構建,模型訓練等。實(shí)現原理為以星圖中各星像點(diǎn)之間的角距為輸入,以其在星庫中對應角距為參考,利用海量粗識別結果對網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行訓練,確定網(wǎng)絡(luò )參數,實(shí)現畸變自校正。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于對粗識別結果采用人工智能方法在軌學(xué)習,克服了地面標定畸變模型發(fā)射后失效的難題,實(shí)現在軌畸變圖像的自校正。


