一种基于神经网络的星点质心提取方法

本发明涉及空间态势感知以及星敏器的高精度应用技术领域，具体涉及一种基于神经网络的星点质心提取方法，包括获取视星等数据，并对各个中心像素单元细分的亚像素单元的邻域窗口基于高斯分布生成星点成像的灰度数据；以星点成像的灰度数据为训练数据，以星点质心在中心像素单元内的相对亚像素单元位置为标签，训练多层感知神经网络模型；利用训练后的多层感知神经网络模型进行星点质心提取。本发明以多层感知神经网络，通过生成训练数据、模型训练以及星点质心处理等过程，实现星点质心在成像平面上的精确定位，克服了星点定位精度差，计算量大等缺点。