基于主成分分析的月球陨石检测
计算机视觉与模式识别
2026-05-19 v1 机器学习
摘要
光学导航是月球轨道器和着陆器任务中关键的组成部分。图像基因陨石识别因月球表面陨石的丰富性以及广泛的陨石目录的可获得性而成为一种有前景的技术。此外，由于月球陨石之间相对的形态均匀性，模板匹配被识别为一种有前景的识别方法。本文提出了 EigenCrater，这是一种基于陨石数字高程图(DEM)的主成分分析，用于自动化陨石模板生成方法。我们在仿真月球图像上演示，其检测和位置估计性能优于手选模板。
引用
@article{arxiv.2605.17125,
title = {Principal Component Analysis for Lunar Crater Detection},
author = {Travis Driver and John A. Christian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.17125},
year = {2026}
}