1、暨南大學碩士學位論文題名（中英對照）：高精度的天文圖像拼接高精度的天文圖像拼接HighprecisionAstronomicalImageMosaics作者姓名：陽強指導教師姓名及學位、職稱：彭青玉博士、教授學科、專業(yè)名稱：計算機科學與技術、軟件工程學位類型：學術學位論文提交日期：2016年06月論文答辯日期：2016年06月答辯委員會主席：唐正宏研究員論文評閱人：鐘金剛教授、胡玉平教授學位授予單位和日期：暨南大學2016年06月26日

2、I摘要長焦距望遠鏡拍攝的天文圖像一般具有高精度的位置和光度，而沒有較大的視場。為了能夠得到高精度的大視場的天文圖像，我們對各原始圖像進行拼接。本文使用了幾種不同的拼接方法。各拼接方法均包括坐標轉換和像素融合兩個部分。坐標轉換過程主要嘗試了三種主要的方案，即基于空間平面間的投影的參數(shù)模型、基于星表配準的球面坐標轉換模型以及基于建立輔助坐標系簡化運算的模型。其中，方案二是本文新提出的。實驗發(fā)現(xiàn)，在三種方案中球面坐標轉換的方法獲得的圖片的精度

3、最高，但是速度最慢。它結合了星表UCAC4的星象位置計算CCD的底片常數(shù)，然后再做圖像間的坐標轉換。基于空間平面間的參數(shù)模型的方案運算速度是這三個中最快的，其中仿射變換只是一種近似計算?；谳o助坐標的簡化運算是嚴格的，其運算速度適中，但是在本文中的效果還不理想，依然需要對其進一步研究。坐標轉換完成后，再用圖像融合技術將各圖像合并到一起即可得到拼接圖像。同時，本文推導出方案三的輔助平面法中的快速平面轉換也屬于八參數(shù)模型的范疇，給出了八參數(shù)

4、模型的最小二乘法求解過程。進一步地，通過云南天文臺2.4m望遠鏡實際拍攝到的許多CCD圖像對拼接方案進行檢驗。這些算法能將多幅CCD圖像拼接成一幅比較大的高精度的且擁有比原始圖像更高信噪比的合成圖像。目前已經(jīng)可以應用這種圖像來尋找運動目標和暗弱星象。如果對原始數(shù)據(jù)用Peng等人的方法進行扭曲改正后采用方案二，圖像拼接過程產(chǎn)生的誤差僅為0.02個像素，基本能滿足目前對視場定標的要求，而沒有進行扭曲改正的圖像直接拼接會產(chǎn)生0.04個像素的誤