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一、原理简介
天基光学图像仿真通过数学模型和算法模拟空间目标在光学系统中的成像过程，核心原理可归纳为以下四部分：
1. 目标与背景建模
目标运动建模：利用轨道动力学模型（如SGP4）解析空间目标轨迹，结合TLE数据计算实时位置。
光学特性建模：模拟目标表面反射（如漫反射球体）、恒星亮度（基于星表数据，如第谷星表、盖亚星表等），并考虑地球遮挡、日月光照等环境干扰。
背景生成：通过恒星位置数据库生成静态/动态星空背景，修正恒星自行运动误差。
2. 成像系统建模
几何模型：基于光线追迹和坐标转换，计算目标在相机焦平面上的投影位置。
物理效应：
- 光学弥散：用高斯函数模拟点扩散（PSF），动态调整弥散窗口。
- 传感器噪声：模拟CCD噪声（如Smear效应、读出噪声）及量化误差。
3. 可见性分析
约束筛选：通过地球遮挡、阴影、视场及星等限制，快速剔除不可见目标。
计算优化：采用并行计算或分层筛选（如先轨道后光学），降低海量目标计算复杂度。
4. 图像合成与增强
灰度叠加：将目标、恒星和背景辐射能量转换为像素灰度，生成原始图像。
动态模拟：添加目标运动拖影、宇宙射线噪点等动态特征。
几何校正：利用恒星控制点优选算法（如RANSAC）修正图像畸变。
二、典型仿真流程
- 输入参数：传感器参数（视场角、分辨率）、观测时间、目标轨道数据。
- 可见性筛选：基于轨道和光学约束筛选可观测目标。
- 辐射计算：结合光照条件（太阳角度、材质）生成目标辐射强度。
- 成像输出：通过传递函数和噪声模型生成最终数字图像。
三、优化方法
- 加速策略：GPU加速光线追迹、预计算恒星位置库提升实时性。
- 模块化设计：拆分成像链路为独立模块（几何变换、MTF滤波），便于参数调优
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。。。以上为AI的回答。。。以下为简单实现的仿真效果图。。。间隔1秒。。。
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