为保证钢轨磨损动态视觉测量的高精度，综合图像获取和图像处理技术，实现了清晰光条图像获取和光条中心点 亚像素坐标精确提取。根据光条与背景环境亮度的高对比度，提出一种依据光条亮度的相机自动曝光法，用于获取清晰 的光条图像；分析图像光条法线方向的亮度衰变特征，采用动态阈值分割法初步提取光条，滤除图像背景的同时保留光 条法线方向的亮度衰减信息；根据图像过度曝光信息确定光条中心点像素大致位置，再对分割的光条图像相对应像素位 置点计算Hessian 矩阵，获取光条中心点的亚像素坐标。

亚像素精度轮廓表示图像中两个区域之间的边界,这两个区域中一个区域的灰度值大于灰度值阈值g_sub而另一个区域的灰度值小于g_sub。为获取这个边界,我们必须将图像的离散表示转换成一个连续函数。

基于视觉测量的航天器姿态估计被广泛用作自主会合和对接（ARVD）中接近操作的有效方法。为了更有效地估计姿势参数，有必要在视频图像中实现高精度的对象定位。但是，要同时满足多个对象的定位精度和实时性要求，存在一些困难。本文提出了一种用于合作航天器多目标检测，识别和向ARVD定位的高精度实时算法。首先，通过视频图像的降噪和特征分析，提出了一种基于阈值优化的自适应阈值分割的目标检测方法，该阈值优化具有类别间和类别内的差异。然后通过自组织聚类提出了一种多目标识别算法。提出了一种基于双线性插值的高精度多目标

基于视觉测量的航天器姿态估计被广泛用作自主会合和对接（ARVD）中接近操作的有效方法。 为了更有效地估计姿势参数，有必要在视频图像中实现高精度的对象定位。 但是，要同时满足多个对象的定位精度和实时性要求，存在一些困难。 本文提出了一种用于合作航天器多目标检测，识别和向ARVD定位的高精度实时算法。 首先，通过对视频图像的降噪和特征分析，提出了一种基于阈值优化的自适应阈值分割的目标检测方法，该阈值优化具有类别间和类别间的差异。 然后通过自组织聚类提出了一种多目标识别算法。 提出了一种基于双线性插值