CCD星敏感器具有指向精度高、无姿态误差积累等特点，应用广泛，是卫星姿态敏感器研究的重点。本文从提高星敏感器测量精度的实际需求出发，研究了高精度星点目标提取方法。以星地联合姿态确定与控制为背景，重点研究了具有高识别率和可靠性的星图识别算法。取得的主要研究成果有：研究了基于连通域模型的目标分离方法，提出了高精度质心定位误差补偿方法。1）通过研究基于连通域模型的图像处理方法，从概率的角度分析并解决了目标分离的阈值选取问题；2）重点研究了星点目标提取的质心方法，建立了基于质心算法的误差分析模型，在此基础上提出了质心定位误差补偿方法，仿真结果显示该方法可使定位精度达到0.005个像素。研究和分析了主星识别算法，提出了一种改进的基于主星匹配的识别算法。以适用于星载计算机的需求为研究背景，重点研究了具有高可靠性的识别方法，提出了一种改进的主星识别算法，克服了主星算法受亮度误差影响较大的缺点。通过增加转角匹配的方式，提高了算法的可靠性，有效提高了每次识别的准确性。仿真显示，在有5个干扰点和2像素误差下仍然有97%以上的识别成功率。提出了一种基于三角形特征向量与特征值的星图识别算法。以天地联合姿态确定为研究背景，研究了具有较强抗干扰性能的星图识别算法。采用三角形特征向量和特征值作为识别特征，通过多重比对的方式提高了识别算法的抗干扰性，提高了单幅星图的识别成功率。仿真显示该方法在拥有大容量导航星表的条件下，经过较长时间运算可以达到100%的识别成功率。分析了影响识别算法性能的主要因素，建立了误匹配概率的计算模型。1）从概率的角度出发，研究了以角距为主要匹配特征的星图识别算法，分析了星等误差和观测星数量之间的关系，建立了误匹配概率的计算模型；2）对影响星图识别率的因素进行了分析，并提出了相应的解决措施。论文借鉴国内外研究经验，提出了一种质心定位精度较高的误差补偿方法，以天地联合姿态确定为背景，并针对不同的需求，设计了两种星图识别算法。论文的研究成果具有一定的理论价值与实践意义，可以为CCD星敏感器的图像处理和星图识别提供借鉴与参考。