摘要
天文图像是人类探索宇宙的重要工具，然而，由于设备和环境等因素的影响，天文图像中常常存在各种缺陷，例如条纹噪声、宇宙射线、坏点等。
这些缺陷严重影响了天文图像的质量和科学价值，因此，如何快速、准确地识别天文图像中的缺陷成为了天文学领域亟待解决的关键问题。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像识别领域展现出巨大的潜力，为天文图像缺陷识别提供了新的思路和方法。
本文针对天文图像中缺陷的自动识别这一主题，首先介绍了天文图像缺陷的类型、特征和危害，以及传统缺陷识别方法面临的挑战。
然后，重点综述了深度学习在天文图像缺陷识别中的应用现状，包括目标检测、语义分割和异常检测等方法，并详细介绍了近年来涌现的几种典型深度学习模型及其优缺点。
最后，对天文图像缺陷自动识别的未来发展趋势进行了展望，并提出了一些潜在的研究方向。
关键词：天文图像；缺陷识别；深度学习；目标检测；语义分割；异常检测
随着天文观测技术的不断发展，人类获得了越来越多的天文图像数据。
这些图像数据蕴藏着丰富的宇宙信息，对于研究宇宙起源、星系演化、行星形成等方面具有重要意义。
然而，由于受到观测设备、环境因素和数据传输等方面的影响，天文图像中普遍存在着各种缺陷，例如条纹噪声、宇宙射线、坏点、卫星轨迹等等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
