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收稿日期：2024-12-26，
修回日期：2025-02-18，
录用日期：2025-02-25，
网络出版日期：2025-02-26，
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小行星是太阳系中重要的天体，保留了早期形成和演化的历史信息，可能提供地球生命与水起源的线索。自20世纪90年代以来，针对小行星的科学探测和在轨处置活动逐渐增多，成为深空探测领域的热点。在小行星抵近探测任务中，探测器在不同距离拍摄的图像数据是研究小行星表面特征和物理特性的主要来源。然而，小行星表面复杂的地貌结构、动态变化的光照条件以及探测器与目标之间不断变化的姿态，导致获取的图像数据具有高度的独特性和多样性，使传统图像处理技术在适应性上存在不足。引入图像智能技术进行自动化处理与分析，将增强小行星探测任务对深空环境的认知能力，提升科学效益和成功率。本报告将系统综述小行星抵近探测任务中图像智能处理技术的研究现状与发展趋势，围绕表面地物识别、三维形貌重建和物理特性反演三个关键方向，全面分析了现有技术的优势与局限，结合深度学习、多源数据融合等最新技术，讨论了其在小行星复杂表面环境中的适应性与应用潜力。本文还对国内外产业界和学术界的成功经验与技术路径进行了总结，剖析了当前技术在数据标准化、模型泛化性及实际任务应用中的不足。最后，探讨了未来研究的发展趋势，为推进小行星探测任务的技术创新提供参考。
Asteroids are critical celestial bodies in our solar system， holding essential information about the early stages of planetary formation and evolution. These small rocky bodies are considered remnants from the early solar system， providing potential insights into the origins of life and water on Earth. Since the 1990s， asteroid exploration missions have steadily increased， becoming a central focus in deep space exploration. These missions aim not only to study asteroids as ancient objects but also to explore their potential as resources for future space exploration.The origins of asteroid exploration can be traced back to the 1970s. As interest in these bodies grew， space agencies like NASA and the European Space Agency （ESA） began conducting successful unmanned missions. NASA’s Galileo spacecraft， for example， made the first flyby of asteroid 951 Gaspra in 1991， marking a key milestone and laying the groundwork for subsequent missions. The Dawn spacecraft， launched later， conducted detailed observations of asteroids Vesta and Ceres， providing substantial data on asteroid composition and origin. Furthermore， China’s Chang’e-2 mission performed a successful flyby of asteroid 4179 Toutatis in 2012， demonstrating the feasibility of asteroid exploration. In the coming years， a sample-return mission targeting Earth’s quasi-satellites and main-belt comets is planned. These early missions not only proved the feasibility of exploring asteroids but also provided valuable technical experience that has been integral in advancing scientific understanding and future exploration strategies. Close-range asteroid exploration involves spacecraft capturing image data from various distances， which is essential for studying the asteroid's surface features and physical properties. However， acquiring high-quality images presents significant challenges. The asteroid's surface is often irregular and complex， with a wide range of topographical features such as craters， boulders， and ridges. Moreover， dynamic lighting conditions and the constantly changing attitude of the spacecraft introduce further complications， making the captured images highly unique and diverse. Traditional image processing techniques often struggle to adapt to this variability. To overcome these challenges， integrating intelligent image processing technologies is crucial. AI-driven automation can enhance the spacecraft's ability to perceive and analyze the environment in real-time， thereby improving the overall scientific outcomes and increasing the success rates of asteroid exploration missions. One of the primary objectives of asteroid exploration is the intelligent analysis of surface images to identify key features， such as surface objects and obstacles， and to predict the scientific value of surface deposits. This ability to analyze surface data is critical for hazard avoidance and selecting safe landing and sampling locations. The uniqueness of asteroid surface morphology， coupled with the scarcity of relevant datasets， poses a major challenge. Recent research has increasingly focused on combining deep neural networks （DNNs） with techniques such as transfer learning and few-shot learning. These approaches are particularly useful when large datasets are unavailable， allowing the models to generalize from smaller sets of data. The generalization capability of large pre-trained models， which have been trained on extensive image datasets， offers new possibilities for improving recognition accuracy and performance in asteroid exploration. Another significant aspect of asteroid exploration is the intelligent perception and reconstruction of the asteroid’s 3D topography. Detailed 3D models are essential for making decisions about landing， attachment， and sample collection. Typically， generating these models requires the spacecraft to orbit the asteroid multiple times， which is one of the most time-consuming phases of close-range exploration. Additionally， asteroid surface images often have a large dynamic range and high texture similarity， complicating the restoration of the 3D surface and its use in accurate localization. As a result， there has been considerable research into efficient methods for gathering image data， integrating this information， and reconstructing accurate 3D models of asteroid surfaces. Recent advancements in implicit 3D representations and generative models have shown promise in overcoming these challenges. These approaches enable more precise mapping and facilitate the use of 3D topographic data， significantly enhancing spacecraft navigation and surface analysis capabilities. The inversion of asteroid physical properties—such as surface material composition， weathering processes， and weak gravitational fields—is another key objective of exploration. Inversion of these properties requires combining image data with multi-source data， such as spectral and orbital data， which allows for a more direct method of studying the asteroid's physical characteristics. However， the wide variety in asteroid composition， structure， and surface conditions complicates this task. Limited pre-mission knowledge about the target asteroid means that traditional inversion models often need to be tailored specifically to each new mission. To address this， researchers are working on developing generalized models that can be adapted to various types of asteroids， enabling more accurate predictions of their physical properties. Such advancements are critical for understanding the formation and evolution of asteroids， as well as their potential for resource extraction. The integration of artificial intelligence and advanced image processing techniques has significant potential for enhancing asteroid exploration. As AI and machine learning， particularly deep learning， evolve， they are increasingly applied to challenges such as asteroid surface analysis， 3D topography reconstruction， and physical property inversion. The future of asteroid exploration will focus on improving AI algorithms' adaptability to handle diverse data types and conditions. Developing robust and generalizable models capable of understanding complex asteroid surfaces， integrating multi-source data， and accurately modeling 3D topographies will be key to mission success. As technology advances， on-board， real-time processing of asteroid images using intelligent algorithms will likely become feasible， enabling spacecraft to make immediate decisions about landing and sampling， enhancing mission efficiency and safety. In conclusion， the field of image intelligence in asteroid exploration is evolving rapidly. The use of machine learning， especially deep learning and large pre-trained models， is improving the accuracy of surface analysis， topography reconstruction， and physical property inversion. These advancements will play a crucial role in future deep space missions， offering essential insights into the origins of life and water on Earth. As asteroid exploration develops， intelligent image processing will be vital to maximize the scientific return of these missions， ensuring their safety and efficiency， and advancing humanity's understanding of our solar system.
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