高密度星背景下における低輝度宇宙目標の検出と軌道関連付け手法

本論文は、高密度な星背景下における低輝度宇宙目標の検出と軌道関連付け手法を提案する。この手法は、時空間的な観点から目標と背景の特徴を分析し、3つの主要な段階を経る。第一段階では、フレーム間レジストレーションにより明るい星を除去し、連結領域の後処理により星背景を単純化し、低輝度目標の信号対雑音比を向上させる。第二段階では、画像差分融合の粗処理モジュールを提案し、スペクトル位相差から再構築された多重インパルス関数を用いて成分ごとの変位パラメータを推定し、画像差分融合によって候補目標を取得する。第三段階では、候補目標を中心とし、運動パラメータを閾値として、方向性軌道関連付けアルゴリズムを設計し、関連付け範囲を扇形領域に絞り込むことで、過剰な誤警報を除去しながら目標軌道を高速に検出する。4つのデータセットでの実験結果は、この手法が従来のベースライン手法と比較して、目標検出と局在化の精度において優れていることを示している。