Für die Ausrichtung und Nachführung von Weltraumteleskopen sind meist hochpräzise Positionsangaben des Zielobjekts notwendig. Diese Positionsinformationen können aus Bildern durch die Anwendung von Zentrierungsalgorithmen extrahiert werden. Oftmals werden zur Gewinnung der Bilder optische Sensoren eingesetzt, welche speziell für die Feinausrichtung des Teleskops entwickelt wurden. Im Rahmen dieser Masterarbeit wurden für die zwei Weltraummissionen EChO (Exoplanet Characterisation Observatory) und CHEOPS (CHaracterising ExOPlanets Satellite) Untersuchungen für die Auswahl von Zentrierungsalgorithmen zur Feinausrichtung durchgeführt. Die Auswahl erfolgte hierbei anhand von simulierten Beobachtungen, in welchen auf die spezifischen Missionsanforderungen eingegangen wurde. Hierfür wurde der Datensimulator StarSim entwickelt. Dieser ermöglicht es Teleskopbeobachtungen von Sternen, unter Berücksichtigung spezieller Teleskopeigenschaften, zu simulieren. Da Rauschquellen in astronomischen Bildern durch Zufallsprozesse abbildbar sind, erfolgte die Auswertung der Zentrierungsalgorithmen mittels statistischer Methoden. Insbesondere wurden hierfür Monte-Carlo-Simulationen durchgeführt, in welchen zehntausende, simulierte Bilder ausgewertet wurden. Acht Zentrierungsalgorithmen wurden auf ihre Anwendbarkeit in der Feinausrichtung von Weltraumteleskopen geprüft. Es erfolgte eine Kategorisierung der Methoden in die Gruppen Massenschwerpunkt-Algorithmen, Korrelationsalgorithmen und der direkte Fit von mathematischen Funktionen. Es wurde pro Algorithmus eine analytische Beschreibung inklusive Möglichkeiten zur Fehlerabschätzung angegeben. Für jede Methode wurden Implementierungen bereitgestellt und ihre Anwendbarkeit wurde unter verschiedensten Bedingungen getestet. Der Einfluss von hochenergetischer, kosmischer Strahlung auf die Zentrierungsgenauigkeit wurde mit realistischen Modellen untersucht, wobei die Modelle von echten Beobachtungen abgeleitet wurden. Im Allgemeinen dient diese Arbeit als Handbuch zur Implementierung verschiedenster Zentrierungsalgorithmen, welche für die Feinausrichtung von Weltraumteleskopen einsetzbar sind.

High precision pointing information is a vital input for the attitude control of space telescopes. This pointing information can be extracted from images by applying centroiding algorithms. Such images may be obtained by dedicated fine guidance sensors or by the science instrument itself. This thesis includes an investigation for the selection of centroiding algorithms for two space missions, the Exoplanet Characterisation Observatory (EChO) and the Characterising ExOPlanets Satellite (CHEOPS). The tool StarSim was developed to test various centroiding algorithms based on unique mission requirements. It allows to simulate telescopic observations of stars based on the specific instrumental features of the individual space missions. Since noise sources in astronomical images represent random processes, a statistical evaluation of the centroiding performance has been carried out with Monte-Carlo analyses that included tens of thousands of simulated images. Eight centroiding algorithms have been analysed with respect to their applicability for the fine guidance of space telescopes. These algorithms have been categorised into centre of gravity algorithms, correlation-based centroiding and direct fitting strategies. An analytical description, implementations and error estimation equations have been provided for each algorithm. The scope of applicability has been tested under various circumstances, such as in the observation of faint stars with high noise in the images. Furthermore, the influence of cosmic ray hits on the centroiding performance has been tested with models that were derived from real observations. In general, this thesis serves as a compendium for the implementation of different kinds of centroiding algorithms in astronomical space missions.