似星树匹配能的极图

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图连通性算法及应用

图连通性算法及应用图是计算机科学领域中常见的数据结构，用于表示对象之间的关系。

在图论中，图的连通性是一个重要的概念，指的是在图中任意两个顶点之间是否存在路径。

图连通性算法是为了判断图中的连通性而设计的算法，并且在实际应用中有着广泛的应用。

一、连通性的定义与分类在图论中，连通性有两种常见的定义方式：强连通性和弱连通性。

强连通性是指在有向图中，任意两个顶点之间存在互相可达的路径；弱连通性是指在有向图中，将其所有有向边的方向忽略后，剩下的无向图是连通的。

本文将重点介绍无向图的连通性算法及其应用。

二、连通性算法的原理1. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是最常用的连通性算法之一。

它从图中的一个顶点开始，沿着一条未访问过的边深入图中的下一个顶点，直到无法深入为止，然后回溯至上一个顶点，继续深入其他未访问过的顶点。

通过深度优先搜索算法，我们可以得到一个图的连通分量，从而判断图是否连通。

2. 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索同样是常用的连通性算法之一。

它从图中的一个顶点开始，沿着一条未访问过的边遍历与该顶点直接相邻的所有顶点，然后再以这些相邻顶点为起点，继续遍历它们的相邻顶点，直到遍历完所有连通的顶点。

通过广度优先搜索算法，我们可以得到一个图的层次遍历树，从而判断图是否连通。

三、连通性算法的应用1. 社交网络分析在社交网络分析中，连通性算法可以用来判断一个社交网络中是否存在分割成多个互不相连的社群。

通过判断社交网络的连通性，我们可以发现隐藏在社交网络背后的关系网络，从而更好地理解和分析社会关系。

2. 网络路由优化在计算机网络中，连通性算法可以用来判断网络节点之间的连通性。

通过分析网络的拓扑结构，我们可以选择合适的路由算法，从而实现快速且可靠的数据传输。

3. 图像分割在计算机视觉和图像处理中，连通性算法可以用来判断图像中的连通区域。

通过判断图像的连通性，我们可以对图像进行分割和提取，从而实现目标检测和图像识别等应用。

ThinkingMaps思维导图八大图之桥型图BridgeMap

ThinkingMaps思维导图八大图之桥型图BridgeMap
我们介绍Thinking Maps思维导图八大图，已经介绍了七种图形。

分别是从整体到细节的圆圈图、气泡图和双气泡图；从外部到内部的树型图和括号图；从发展的角度看到流程图和复流程图。

今天呢，咱们介绍最后一种叫桥型图。

顾名思义，就是跟桥一样的图，作用呢是类比，它长这样
桥型图能让你的认识更深刻，连接已知事物和未知事物。

主要作用是表达事物之间的类比关系，建立新旧事物之间的联系，认识新概念。

咱废话不多说了，上图
是不是很神奇，数学概念竟然可以这样表达理解。

就连英汉互译也不是问题。

其实，还有很多方面都可以表达，这需要你不断地去思考，去尝试。

类比这个概念，在人类智力发育的早期有应用，但是应用的比较少。

原因就是，听起来比较抽象，也没有比较直观的图形可以表达出来。

比如很多奥数题完全可以用类比方式表达。

有些阅读理解，也可以用类比表达。

分享到这里，Thinking Maps思维导图八大图就介绍完了八种基本图形。

每种图形都有各自的功用，不要搞混了，混用。

如果你练习的不错了，还可以尝试把八种图形混合起来用，这样就可以做一些比较复杂一点的项目了。

比如，写一篇作文，做一顿饭，做个旅游攻略等等。

周坚星图2013007-在太空中酷似猎豹狂奔的棒旋星系NGC 1097

在太空中酷似猎豹狂奔的棒旋星系NGC 1097解析宇宙学预测星图在坐标上探索宇宙！《解析宇宙学》于2009年3月8日在中国诞生，于5月8日在广西首次发表，于9月27日获国家版权局颁发的著作权登记证书，著作权登记证号是：2009-A-020687。

作为发现周坚定律，并应用周坚定律创立解析宇宙学的笔者，从2013年开始发布解析宇宙学预测星图，给出解析宇宙学预测结果，并附简短解释和说明，带你用解析法遨游迷人的宇宙。

2013年1月10日周坚星图2013007-棒旋星系NGC 1097星图绘制: 周坚；影像来自：ESA/Hubble/2012.12.24；数据来自：NASA/IPAC EXTRAGALACTIC DATABASE来自欧洲哈勃官网（ESA/Hubble）2012年12月24日每周图片新闻报道，哈勃太空望远镜为我们带来了在太空中酷似猎豹狂奔的棒旋星系NGC 1097的图像，围绕棒旋星系NGC 1097核心的恒星诞生区，在红外光显得格外清晰，就像猎豹在狂奔中被红外摄像仪拍到发热的心脏一样。

据美国的河外星系数据库（NASA/IPAC EXTRAGALACTIC DATABASE）查询，棒旋星系NGC 1097的红移是0.004240，视星等是9.480等。

这幅编号为周坚星图2013007的解析宇宙学预测星图，就依据这两个可贵的观测数据，应用解析宇宙学理论对它进行数理分析，并获得如下结果。

首先，将观测到它的红移0.004240视作周坚红移0.004240作为周坚红移观测线绘制在星图中，它对应的距离就是58，146，657.032光年（约五千八百万光年，这个距离在解析宇宙学中称之为该天体的标准距离，它是在暂时不考虑天体相对运动因素影响情况下的天体距离，在考虑天体相对运动因素影响情况下，它的真实距离就在这个标准距离的附近，当真实距离比标准距离远的时候，该天体就相对观测者迎面运动而来，相反，当真实距离比标准距离近的时候，该天体就相对观测者背离运动而去）。

【微计算机信息】_匹配算法_期刊发文热词逐年推荐_20140724

107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130
便携式位置择近仿射变换二值化主动形状模型中心求取三维重建 web服务 tms320dm642 tigersharc sift rkr算法 owll mmse kalman filter harris算法 gps导航 fpga ds-cdma dijkstra算法 cbr bp神经网络 bm改进算法 ajax
科研热词模板匹配模式匹配目标跟踪虹膜识别聚类分析立体匹配特征匹配点阵字符机器视觉实时大张钞票地图匹配图形边缘匹配图像匹配入侵检测不变矩 kalman滤波鲁棒性高斯滤波领域词典问答系统遮挡道路路段平均速度道路跟踪远程登陆过完备库轨迹跟踪车载系统身份验证路由更新语音识别语言模型语义解释树视差梯度视差图规则树覆盖网络表项管理行时空图行帧差节点聚集航空安全信息自适应自定位自动机算法能量最小化肺部分割聚类网络处理器结构元素红外序列图像
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
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星路图判定图像标准

星路图判定图像标准
1、星图识别算法大体分为两类，一类是子图同构算法，这类算法以星与星之间的角距为边，星为顶点，把观测星图看成是全天星图的子图。

2、它们直接或者间接的利用角距，以线段(角距)、三角形、四边形等为基本匹配元素，并按照一定方式组织导航特征表。

3、利用这些基本元素的组合，一旦在全天星图中找到唯一符合匹配条件的区域(子图)，则它就是观测星图的对应匹配。

4、这类算法主要包含多边形算法、三角形算法和匹配组算法等。

由于一些星点构成的子图是相同的，这类算法会存在错误匹配的情形，影响其稳定性。

5、另一类是模式识别算法，这类算法为每颗星构造一个独一无二的特征，即星模式，通常以一定邻域内其他星的几个分布特征来构成。

这样，星图识别实质上就是在导航星表中寻找与观测星模式最接近的导航星。

这类算法最具代表性的为栅格算法。

同其他算法相比，栅格算法具备较高识别率，导航星表体积小。

似星树依Merrifield-Simmons指数的排序

则称Ｓ为Ｇ的一个独立集．Ｇ的独立集集合记为，Ｇ）特别地空集也是独立集．（，Ｇ的独立集的数目记为ｉ（）在化学图论中也称为Ｍｒｆｌ．ｉｍｎ数或ｏ指数．ｒｆｌ—ｉｏｓ数是一个重要拓扑指Ｇ，ｅｒｅＳｍｏｓ指ｉｄｉｒ一ＭｅｉｅｄＳｒｉｍｍｎ指
图．
关键词
似星树；ｒｆｌ．ｉｍｎ指数；ＭｅｉｅＳｍｏｓｒｄｉ排序；图极
０１５７文献标识码Ａ文章编号１０－５７２０）３０３－４００２３（０８０－０００
中图分类号
ＯｎｔｅＯｒｅｅｓｗｉＲｅｐｃｏｎｉｈＭｅｒｉｌ－ｍｍＯｓＩｄｃｓｒｉｅｄＳｉｆｎｎｉｅ
数其数学性质在许多文献进行了研究－它在化学中的ＱＰ剖，６引，ＳＲ和ＱＡＳＲ研究中有广泛应用．文献［］５研
究了Ｇ与沸点的密切联系．（）
一
若一棵树中，只有一个顶点（分支顶点）的度３，称它为似星树．２则在文献［，Ｏ中，３９一ｌ］有关似星树的些拓扑指数和谱性质进行了大量的研究．本文研究似星树的ＭｒｆｌＳｍｎ指数，ｅｉｅ —ｉｏｓｒｄｍｉ对具有不同分枝的
点的度＞２的树称为似星树．１对具有不同分枝的似星树的Ｍｅｒｅ —ｉｏｓ数进行了比较，ｒｆｌＳｍｍｎ指ｉｄｉ对具有相同分枝的似星树的Ｍｒｆｌ．ｉｍｎ指数进行了排序；ｅｒｅｄＳｍｏｓｉｉ并利用“ 关系，＜” 刻画出了似星树关于ＭｅｉｅｄＳｍｏｓｒｆｌ－ｉｍｎ指数的极ｒｉ

图的匹配

图表 2 匈牙利算法
理解了这个算法，就不难写出人员分配问题的解答了。在给出程序之前，先做一些假设：
为了简单起见，假设工人数等于工作数，即 N=M，且 N≤100，这里，N 也可以看作是二分图的|X|和|Y|。
数据从文件input.txt中读入，首先是N和|E|，下面|E|行每行两个数(I, J)，表示工人I可以胜任工作J，即二分图中的边xiyj。
for j := 1 to n do if map[i, j] > lx[i] then lx[i] := map[i, j];
for k := 1 to n do repeat fillchar(x, sizeof(x), 0); fillchar(y, sizeof(y), 0); if find(k) then break; d := maxint; for i := 1 to n do if x[i] then for j := 1 to n do if not y[j] then if lx[i] + ly[j] - map[i, j] < d then d := lx[i] + ly[j] - map[i, j]; for i := 1 to n do if x[i] then lx[i] := lx[i] - d; for i := 1 to n do if y[i] then ly[i] := ly[i] + d; until false;
一条连接两个不同的 M 非饱和点的 M 交错链称为 M 增广链。两个集合S1与S2的“异或”操作S1⊕S2是指集合S1⊕S2＝（S1∩S2）\（S1∪S2）容易看出，设 M 是 G 的匹配，P 是 G 中的 M 增广链、则 M⊕P 也是 G 的匹配，而且

图论总结(超强大)解读

1.图论Graph Theory1.1.定义与术语Definition and Glossary1.1.1.图与网络Graph and Network1.1.2.图的术语Glossary of Graph1.1.3.路径与回路Path and Cycle1.1.4.连通性Connectivity1.1.5.图论中特殊的集合Sets in graph1.1.6.匹配Matching1.1.7.树Tree1.1.8.组合优化Combinatorial optimization1.2.图的表示Expressions of graph1.2.1.邻接矩阵Adjacency matrix1.2.2.关联矩阵Incidence matrix1.2.3.邻接表Adjacency list1.2.4.弧表Arc list1.2.5.星形表示Star1.3.图的遍历Traveling in graph1.3.1.深度优先搜索Depth first search (DFS)1.3.1.1.概念1.3.1.2.求无向连通图中的桥Finding bridges in undirected graph1.3.2.广度优先搜索Breadth first search (BFS)1.4.拓扑排序Topological sort1.5.路径与回路Paths and circuits1.5.1.欧拉路径或回路Eulerian path1.5.1.1.无向图1.5.1.2.有向图1.5.1.3.混合图1.5.1.4.无权图Unweighted1.5.1.5.有权图Weighed —中国邮路问题The Chinese post problem1.5.2.Hamiltonian Cycle 哈氏路径与回路1.5.2.1.无权图Unweighted1.5.2.2.有权图Weighed —旅行商问题The travelling salesman problem1.6.网络优化Network optimization1.6.1.最小生成树Minimum spanning trees1.6.1.1.基本算法Basic algorithms1.6.1.1.1.Prim1.6.1.1.2.Kruskal1.6.1.1.3.Sollin（Boruvka）1.6.1.2.扩展模型Extended models1.6.1.2.1.度限制生成树Minimum degree-bounded spanning trees1.6.1.2.2.k小生成树The k minimum spanning tree problem(k-MST)1.6.2.最短路Shortest paths1.6.2.1.单源最短路Single-source shortest paths1.6.2.1.1.基本算法Basic algorithms1.6.2.1.1.1. ..................................................................................................... D ijkstra1.6.2.1.1.2. .......................................................................................... B ellman-Ford1.6.2.1.1.2.1.....................................Shortest path faster algorithm(SPFA)1.6.2.1.2.应用Applications1.6.2.1.2.1. ........................... 差分约束系统System of difference constraints1.6.2.1.2.2. .......................... 有向无环图上的最短路Shortest paths in DAG1.6.2.2.所有顶点对间最短路All-pairs shortest paths1.6.2.2.1.基本算法Basic algorithms1.6.2.2.1.1. ....................................................................................... F loyd-Warshall1.6.2.2.1.2. .................................................................................................... Johnson 1.6.3.网络流Flow network1.6.3.1.最大流Maximum flow1.6.3.1.1.基本算法Basic algorithms1.6.3.1.1.1. ........................................................................ Ford-Fulkerson method1.6.3.1.1.1.1.......................................................... E dmonds-Karp algorithm1.6.3.1.1.1.1.1. ................................................... M inimum length path1.6.3.1.1.1.1.2. ........................................... Maximum capability path1.6.3.1.1.2. ............................................... 预流推进算法Preflow push method1.6.3.1.1.2.1.................................................................................. P ush-relabel1.6.3.1.1.2.2........................................................................... Relabel-to-front1.6.3.1.1.3. .......................................................................................... Dinic method1.6.3.1.2.扩展模型Extended models1.6.3.1.2.1. ............................................................................... 有上下界的流问题1.6.3.2.最小费用流Minimum cost flow1.6.3.2.1.找最小费用路Finding minimum cost path1.6.3.2.2.找负权圈Finding negative circle1.6.3.2.3.网络单纯形Network simplex algorithm1.6.4.匹配Matching1.6.4.1.二分图Bipartite Graph1.6.4.1.1.无权图-匈牙利算法Unweighted - Hopcroft and Karp algorithm1.6.4.1.2.带权图-KM算法Weighted –Kuhn-Munkres(KM) algorithm1.6.4.2.一般图General Graph1.6.4.2.1.无权图-带花树算法Unweighted - Blossom (Edmonds)1.图论Graph Theory1.1. 定义与术语Definition and Glossary1.1.1.图与网络Graph and Network二元组(),V E称为图(graph)。

HSfMHybridStructure-from-Motion《学习笔记》

HSfMHybridStructure-from-Motion《学习笔记》HSfM: Hybrid Structure-from-MotionAbstr a c t为了估计初始的相机位姿，SFM⽅法可以被概括为增量式或全局式。

虽然增量系统在鲁棒性和准确性⽅⾯都有所进步，在效率上仍是其主要的挑战。

为了解决这个问题，全局重建系统通过对极⼏何图中同时估计所有相机的位姿，但它对外点很敏感。

在这个⼯作⾥，我们提出了⼀个混合式sfm⽅法在统⼀的框架下解决效率，准确性和鲁棒性的问题。

进⼀步来说，我们提出⼀种社区化的⾃适应的平均⽅法，⾸先以全局⽅式估计相机旋转，然后基于这些估计的摄像机旋转，以增量式的⽅法去计算相机中⼼。

⼤量的实验表明，在计算效率⽅⾯，我们的混合⽅法的执⾏效果与许多最新的全局SfM⽅法相似或更好，同时与其他两种最新的状态相⽐，实现了相似的重构精度和鲁棒性渐进的SfM⽅法。

Intro duc tio nSFM技术是指通过⼀系列图⽚估计三维场景结构和相机位姿。

它通常包含三个模块，特征提取和匹配，初始相机位姿估计和BA。

根据初始相机姿势的估算⽅式不同，sfm可以被笼统的分为两类：增量式和全局式。

对于增量式⽅法，⼀种⽅法是选择⼀些种⼦图像进⾏初始重建，然后重复添加新图像。

另⼀种⽅法是⾸先将图像聚集成原⼦模型，然后重建每个原⼦模型，然后逐步合并它们。

可以说，增量⽅式是3D重建最流⾏的策略。

然⽽，这种⽅法对初始种⼦模型重建和模型⽣成⽅式很敏感。

另外，重建误差随着迭代的进⾏⽽累积。

对于⼤规模的场景重建，重建的结构可能会发⽣场景漂移。

此外，反复执⾏耗时的捆绑调整BA，这⼤⼤降低了系统的稳定性和效率。

为了解决这些不⾜，全局sfm⽅法在近些年变得更加流⾏。

对于全局式⽅法，初始相机的位姿同时从对极⼏何图像（EG）估计，图的顶点对应图像，边链接匹配的图像对，BA只执⾏⼀次，这在系统效率和可扩展性⽅⾯带来了更⼤的潜⼒。

全局摄像机位姿估计的通⽤pipeline包括两个步骤：旋转平均和位移平均。

图论在统计中的应用

图论在统计中的应用①图论算法研究图论算法在计算机科学中扮演着很重要的角色，它提供了对很多问题都有效的一种简单而系统的建模方式。

很多问题都可以转化为图论问题，然后用图论的基本算法加以解决。

本方向研究内容涉及图的最优划分问题，图的遍历与活动网络问题，谱聚类算法等。

②结构图论研究研究给定条件的图结构，比如，匹配覆盖图、有Pfaffian定向的图结构。

应用结构图论、组合计数、矩阵代数来研究化学分子的各种结构性质和化学物理性质。

本方向研究内容还涉及分子图的极图结构、稳定性估计、热力学性质等各种拓扑指标、完美匹配计数问题等。

概述图可用于在物理、生物、社会和信息系统中建模许多类型的关系和过程，许多实际问题可以用图来表示。

因此，图论成为运筹学、控制论、信息论、网络理论、博弈论、物理学、化学、生物学、社会科学、语言学、计算机科学等众多学科强有力的数学工具。

在强调其应用于现实世界的系统时，网络有时被定义为一个图，其中属性(例如名称)之间的关系以节点和或边的形式关联起来。

对现实生活中的场景抽象建模，再结合图论相关算法与知识解决实际问题分述计算机科学图被用来表示通信网络、数据组织、计算设备、程序执行流程、芯片设计等网站的链接结构可以用一个有向图表示，其中顶点表示网页，有向边表示从一个页面到另一个页面的链接语言学各种形式的图论方法已证明在语言学中特别有用，因为自然语言常常适合于离散结构。

传统上，语法和组合语义遵循基于树的结构，其表达能力取决于组合原则，在层次图中建模。

更现代的方法，如头驱短语结构语法，使用类型化特征结构对自然语言的语法建模，这些特征结构是有向无环图。

在词汇语义学中，特别是在计算机上，当一个给定的单词被相关的单词理解时，建模单词的意义就更加容易了。

因此，语义网络在计算语言学中非常重要。

音系学中的其他方法(例如，使用格点图的最优性理论)和形态学(例如，使用有限状态形态学，使用有限状态传感器)在语言作为图的分析中也很常见。

快速星图匹配算法的研究_海峰

第25卷第6期光电工程Vol125,No16 1998年12月Opto-Electronic Engineering Dec,1998快速星图匹配算法的研究海峰袁家虎毛羽国(中国科学院光电技术研究所,成都,610209)摘要姿态敏感和姿态稳定是卫星的重要技术之一,星体敏感器是目前最高精度的姿态测量技术。

对于这种技术,很多文献都进行了讨论,并涌现了许多关于星图匹配行之有效的算法。

从这些算法中,提取了几种较好的星体识别算法,又分别比较了它们的优缺点,并在这些算法的基础上,重新提出了另一种新型星图匹配算法(三角形匹配算法),以便提供更可靠、更实时、更独立的星体识别,从而能够适应多种繁杂的太空任务和星际应用。

主题词小卫星,星体识别,星图匹配。

分类号V474Research on Rapid Star Map Matching AlgorithmHai Feng,Yuan Jiahu,Mao Yuguo(Institute of Op tics&Electronics,ChineseAcademy of Sciences,Chengdu,610209)Abstract Attitude sensitivity and stability are the important technical features ofsatellite.Measuring satellite attitude w ith star sensor is a present measuring technique w ith highest accuracy.Based on this technique the star identification is discussed inmany literatures and a lot of effective algorithms for star map m atching emerg ed.Several better star identification algorithms are selected from these algorithms.In order toprovide a more reliable,rapid and autonomous star identification for adapting a w ide v ariety of space missions and applications,a novel star map matching alg orithm)triangular matching algorithm,w as proposed on the basis of these algorithms.Subject terms Little satellite,Star identification,Star m ap matching.C lasssification number V474引言目前,由于空间技术的不断拓展,微小卫星的开发成为空间技术发展的重要趋势,并引起了全球的普遍关注。

基于不变特征描述符实现星点匹配

基于不变特征描述符实现星点匹配翟优;曾峦;熊伟【摘要】To match automatically rotated stellar images, a rotation invariant matching method based on invariant feature descriptors was proposed, in which the Speeded Up Robust Features (SURF) was used to describe and match star features for the first time. First, a stellar image was segmented, and the non-maxima value was suppressed to extract star points in the stellar image. Then, a star distribution scale factor was calculated, the dominant orientation was obtained in a circle region with a radius of 6s, and the 2O.sX2Os local region was rotated to the dominant orientation. In the local region, the SURF descriptor was calculated for each star. Finally, an automatic matching strategy based on the difference between dominant orientations was proposed. By this method, the threshold was calculated automatically and the transform matrix was given. Experimental results demonstrate that the proposed method can robustly detect star features and achieve a high precision stellar image matching between images with rotation, translation and perspective change. Obtained results show that corre-rnspondent star errors is below 1 pixel and 1. 5 pixel for simulation and real image experiments, respectively. It indicates that the method to apply SURF descriptor to star matching and recognition is feasible.%为了能够在星图存在旋转角度情况下,自动快速地完成星图匹配,提出了一种基于不变特征描述符的旋转不变匹配方法,将加速鲁棒特征(SURF)描述符应用于星点特征的描述和匹配.首先,对星图进行图像分割,抑制非极大值,并检测星点;然后,为计算星点分布尺度因子s,在半径为6s的圆形邻域内为每个星点计算主方向,之后将20s×20s的邻域与主方向对准,并在该邻域内为每个星点计算SURF描述符.最后,基于透视投影模型的匹配策略,提纯星点,计算匹配星图之间的变换矩阵.实验结果显示,该方法能够鲁棒地提取星点,并在图像存在旋转、平移及部分视角变化的情况下完成星图匹配,仿真实验的匹配星点的误差均在1 pixel以下,实拍星图实验的匹配星点的误差均在1.5 pixel以下,表明为每个星点建立描述符,进行匹配识别的思路是可行的.【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2012(020)011【总页数】9页(P2531-2539)【关键词】星点检测;星点匹配;加速鲁棒特征描述符;尺度不变特征变换描述符【作者】翟优;曾峦;熊伟【作者单位】中国人民解放军装备学院,北京101416;中国人民解放军装备学院,北京101416;中国人民解放军装备学院,北京101416【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 引言星图是以恒星为观测目标所获得的星空图片。

惊艳！哈勃镜头下的宇宙星云图像（高清美图）

惊艳！哈勃镜头下的宇宙星云图像（高清美图）蟹状星云蟹状星云，是梅西耶天体的第一个天体，又称M1或NGC 1952，位于金牛座ζ星东北面，距地球约6500光年。

它是个超新星残骸，源于一次超新星爆炸。

气体总质量约为太阳的十分之一，直径六光年，现正以每秒一千公里速度膨涨。

星云中心有一颗直径约十公里的脉冲星。

泡状星云泡状星云，也称为NGC 7635，是距离我们8000光年远的发射星云。

马头星云的新红外视图马头星云（Horsehead Nebula），也就是众所周知的巴纳德33（Barnard 33），像巨大的海马一样从汹涌的尘埃和气体波中升起。

该图像显示的是红外光区域，其波长比可见光长，可以穿透通常遮蔽星云内部区域的尘埃物质。

结果是一个相当飘渺和脆弱的结构，由精致的气体褶皱组成 - 与星云在可见光下的外观非常不同。

泻湖星云泻湖星云，又称为M8，位于人马座方向约5000 光年远处。

这个令人惊叹的星云于1654年由意大利天文学家乔瓦尼·巴蒂斯塔·霍迪耶纳首次编目，他试图在夜空中记录模糊物体，这样他们就不会被误认为是彗星。

一只蝴蝶在行星状星云ngc6302的恒星死亡中出现这个天体看起来像一只精致的蝴蝶。

但它远未平静。

像精致的蝴蝶翅膀一样的东西实际上是搅动着加热到近2万摄氏度的气体大锅。

这种气体以超过95万公里/小时的速度在太空中穿行——足以在24分钟内从地球到达月球！一颗曾经是太阳质量五倍的濒死恒星正处于这一狂怒的中心。

它喷出了它的外壳气体，现在释放出一股紫外线辐射，使被丢弃的物质发光。

NGC 6302位于我们的银河系内，距离天蝎座大约3800光年。

炽热的气体是恒星的外层，在2200年的时间里被排出。

这只“蝴蝶”绵延两光年，大约是太阳到最近的比邻星比邻星距离的一半。

中央的恒星本身是看不见的，因为它隐藏在一个环状的尘埃环中，看起来像一个黑色的带子在中央挤压星云。

厚厚的尘埃带压缩了恒星的流出，形成了一些行星状星云所呈现的典型的“两极”或沙漏状。

星图识别算法的优化设计与实现

星图识别算法的优化设计与实现
蔡迎波;惠宝聚;孟士超
【期刊名称】《光学与光电技术》
【年(卷),期】2009(7)2
【摘要】在INS/CNS组合导航系统中,为了有效实时地用CNS的输出姿态信息校正INS的陀螺漂移,必须提高CNS中星图识别算法的运行速度。

提出了一种改进的三角形星图识别方法,基三角形识别成功后,增加一颗附加检测星,计算出附加检测星和基三角形的三个星点的角距值。

分析结果表明传统的星图识别算法在主频为600 MHz的DSP6414上运行需要300 ms左右的时间,算法改进后,只需40～80 ms,数据输出率提高到10 Hz。

改变的算法在不存在伪星的情况下成功识别率近100%,存在伪星时,可以有效去除伪星。

同时,解决了传统星图识别算法在嵌入式系统中实现难、耗时长的问题。

该算法可以实时地校准惯导系统的误差。

【总页数】4页(P37-39)
【关键词】惯性系统;天文导航;星图识别;基三角形;星对角距
【作者】蔡迎波;惠宝聚;孟士超
【作者单位】中国人民解放军92941部队95分队;海军装备部舰技部;海军驻431厂军代室
【正文语种】中文
【中图分类】O436.1
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