Asteroid Finder - NEOSSAT

Este projeto é um script em C++ que utiliza técnicas de visão computacional, detecção de linhas e processamento de imagem para buscar rastros de asteroides em datasets do satélite canadense NEOSSAT. O processamento inclui remoção de ruído eletrônico, limpeza da imagem com a área de overscan, e mesclagem de múltiplas imagens para realçar os rastros dos asteroides.

📜 Referências Científicas

O projeto é baseado em técnicas apresentadas nos seguintes artigos:

1. "A COMPUTER VISION APPROACH FOR DETECTION OF ASTEROIDS/COMETS IN SPACE SATELLITE IMAGES"
   • Autores: Bahareh Yekkehkhany, Parnia Shokri, Amin Zadeh
2. "THE NEOSSAT EXPERIENCE: 5 YEARS IN THE LIFE OF CANADA’S SPACE SURVEILLANCE TELESCOPE"
   • Autores: V. Abbasi, S. Thorsteinson, D. Balam, J. Rowe, D. Laurin, L. Scott, M. Doyon

📂 Estrutura do Projeto

O código-fonte é dividido em dois arquivos principais:

• astro_image.cpp: Classe responsável pela limpeza das imagens usando a área de overscan e remoção de ruído eletrônico via FFT.
• processor.cpp: Classe que lida com a detecção dos rastros de asteroides.
• fits_opencv.cpp: Arquivo principal que executa o pipeline de processamento.

🛠️ Dependências

Para compilar e executar o projeto, instale as seguintes bibliotecas:

• OpenCV (para processamento de imagem)
• CFITSIO (para manipulação de arquivos FITS)
• CCfits (interface C++ para CFITSIO)
• zlib (compressão de dados, necessária para CFITSIO)
• CMake (para gerenciar a compilação)

🔧 Instalação das Dependências (Ubuntu/Debian)

sudo apt update && sudo apt install -y libopencv-dev libcfitsio-dev libccfits-dev zlib1g-dev cmake g++

🚀 Compilação e Execução

Nesse repositório existem dois datasets de exemplo do NEOSSAT: 292 e 306!

1️⃣ Compilar o Projeto

mkdir build && cd build
cmake ..
make

2️⃣ Executar o Script

./fits_opencv <pasta_com_imagens> <pasta_de_saida>

• <pasta_com_imagens>: Diretório contendo os arquivos FITS do NEOSSAT.
• <pasta_de_saida>: Diretório onde os resultados processados serão salvos.

🔬 Metodologia

1. Pré-processamento:
   • Carregamento das imagens FITS do dataset do NEOSSAT.
   • Remoção do viés da imagem usando a área de overscan.
   • Redução do ruído eletrônico através da Transformada Rápida de Fourier (FFT).
2. Realce de Rastros:
   • Mesclagem de múltiplas imagens para tornar os rastros mais evidentes.
   • Comparação entre imagens individuais e a imagem mesclada para remoção de ruído adicional.
3. Detecção de Linhas:
   • Aplicação de algoritmos de detecção de linhas para identificar os rastros dos asteroides.

📷 Resultado Esperado

O script gera uma imagem processada destacando os rastros detectados dos asteroides, facilitando sua análise e identificação.

Abaixo está a comparação do resultado das técnicas do artigo com o script processando o dataset do dia 306 de 2019, ambas as imagens já estão mescladas, existem linhas que são ruídos que só aparecem nas imagens individuais.

Imagem retirada do artigo

Imagem resultante do script com apenas 1 falso positivo gerada pela borda de uma estrela

• Existem melhorias a serem feitas no projeto como a melhoria da limpeza de ruído em diferentes datasets, além de melhoria da visualização e contraste

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📌 Contribuições

Sinta-se à vontade para contribuir com melhorias no código ou na documentação. Sugestões e pull requests são bem-vindos!

📝 Licença

Este projeto é de código aberto e pode ser utilizado livremente para fins educacionais e científicos.