为了解决局部对比度方法在用于星图空间目标检测时存在运算量大和去除背景噪声困难的问题，提出了一种基于快速局部对比度和目标特征的方法来检测目标。在对比度计算前、对比度计算中和对比度计算后3个环节，分别提高了算法实时性、对复杂背景的抑制和去除噪声。首先，通过中值滤波去除高频噪声；然后，通过快速局部极大值滤波确定目标区域，通过局部对比度计算抑制背景，突出目标成像特征；最后，根据目标成像特征，设置目标能量分布、目标能量集中和目标能量传递3个特征函数，通过设置特征阈值去除噪声，提取真实目标。实验结果表明，本文所提方法在检测率和时间消耗上均具有优越性，对于信噪比为1.5的目标有95%的检测率，平均耗时仅为某些对比方法的1/30~1/6。本文所提方法更适用于星图复杂背景条件下的目标快速检测，满足星图空间目标检测算法鲁棒性强、实时性高的要求。

目前，移动测站以其高机动性正逐步成为空间目标监测网络重要的系统组成，应用于空间目标的共视观测与精密跟踪。针对移动测站光电望远镜由于工况的不稳定性以及装调过程中存在的指向误差，文中提出了一种基于星图匹配脱靶量标定的指向误差修正方法。首先，根据编码器轴系定位筛选出定标星群并进行资料归算；其次，采用面向脱靶量标定的快速星图匹配算法识别出与测量恒星相匹配的定标星坐标，并作为理论位置；最后，将多颗测量恒星坐标带入脱靶量标定指向修正数学模型对望远镜的指向进行拟合与标定。实验结果证明：采集一组序列图像对光心指向进行修正，单帧图像的修正周期约为2.2 s，从第10帧后修正量基本趋于稳定。对全天区典型分布的一批子天区进行指向修正，指向误差均值由修正前的124.24″提高至4.97″，标准差从41.50″提高至4.76″。综上所述，基于星图匹配脱靶量标定的指向误差修正方法对于提高测站望远镜的指向精度效果显著，且该方法的修正过程与望远镜机架结构无关，因此也可适用于不同机架结构的望远镜指向修正。

空间目标的精密定轨需要高精度的天文定位技术，而星图匹配是天文定位的基础。本文针对精密跟踪型望远镜提出一种快速星图匹配算法，它包含优化三角形匹配和序列图像修正两部分。论文主要叙述了该算法原理、流程与实现，并对其速度与精度等方面进行了研究。首先，利用编码器轴系定位划取指向天区的星表数据，经筛选和归算列为导航星表。接着，应用降维查表的方法加速三角形匹配并通过理想坐标底片常数之间的关系校验得出首帧匹配结果。然后，修正算法结合后续各帧中望远镜指向的变化量计算导航星的理想坐标，并应用上一帧的底片常数，匹配观测星和导航星。最后，对底片常数计算得出的导航星和目标定位结果进行统计对比。经实验，计算39组星对时采用快速三角形匹配可以将时间缩短至近1/300；对后续图像（每帧含大约100组匹配星对）使用序列图像修正算法，均可以在0.04 s以内完成匹配；采用快速星图匹配算法获取的匹配星对用于对中高轨激光星定位，其平均误差在0.5″左右。由此可见，快速星图匹配算法充分满足精密跟踪型望远镜天文定位精度高、速度快的要求。