校正大气色散的实验演示使用基于边缘的图像处理扩展

文摘

我们提出一个基于边缘的图像处理算法扩展到正确的大气色散的影响。艾尔登模型用于估计图像分散指数造成的大气色散和图像大气色散的影响被认为是原始图像卷积运算的结果。卷积时直接用于补偿模糊的明星,边界效应和不适定问题不可接受的结果。要解决这些问题,我们使用图像预处理和执行一个边缘扩展之前对图像卷积方法。模拟从300 mm望远镜系统分析和实验结果表明,该方法可以有效地纠正大气色散的影响,即使在相对较低的信号噪声比(信噪比< 2)。与传统的棱镜校正和纤维校正方法相比,该技术可以大大降低光学系统的复杂性。

1。介绍

的光圈和焦距增加地基天文光学望远镜,微分的图像数量很大程度上影响了大气折射或分散,尤其是在更大的天顶角度和更短的波长。大气折射率的色散是由于依赖光的波长。光学射线的波长要短折射更比长波长。对于一个望远镜,可以观察到一个明星,这意味着恒星的明显位置取决于波长。其结果是,对于一个特定的滤波器带宽,恒星会显得细长的红端接近地平线和蓝端接近天顶。在天文观测系统黑白CCD摄像机,星星成为短条纹,因此拥有一个低信噪比(信噪比)和无法识别一些字符图像的细节。

大气色散修正的传统方法是设计的色散修正镜头光学系统(1- - - - - -6]。当望远镜大的直径和大油田的要求视觉成像是色散修正镜头的设计和制造变得困难。镜头需要适应大视场和大直径,包括大气色散的校正,增加光学系统设计的难度。校正透镜的材料,高色散光学材料通常需要(7]。然而,这些材料总是有很高的短波吸收,从而影响光学系统的透过率。观察仰角不同,大气色散也会相应地改变。因此,大气色散修正镜头需要调整仰角的望远镜。在这个过程中,离心率的要求,应保证光学系统的成像质量。因此,调整机制需要提高其精度。光学校正法的结果从一个复杂的系统和困难的技术,我们采用图像处理技术来解决大气色散的问题。图像处理方法可以减少的困难望远镜光学设计、加工、测试和调整。

大气色散严重限制了地面望远镜的分辨率。在过去的几年中,人们提出了各种图像处理方法来克服这个限制。这些方法包括散斑成像、盲反褶积,与波前传感、反褶积和相位的多样性。散斑图像是一个方法来恢复原始的目标图像的大气光学点扩散函数(8- - - - - -11]。图像盲反褶积是解决原始目标函数和点扩散函数从退化图像12- - - - - -14]。反褶积与波前传感是一种成像技术,旨在弥补图像退化(15,16]。和多样性方法相技术获得的估计的对象和波前的相位分布,利用同步的一个或多个集合对短曝光图像(17- - - - - -19]。这些方法取得了良好的结果由大气湍流引起的图像模糊和指导意义的大气色散修正算法。大气色散的色散作用不同于大气湍流,这是相对更好的估计。因此,可以使用选取反褶积。

本文提出了一种图像处理方法来恢复大气色散引起的图像模糊。艾尔登模型用于估计图像分散指数造成的大气色散和图像大气色散的影响被认为是原始图像卷积运算的结果。卷积时直接用于补偿模糊的明星,不适定问题使得结果无法接受。为了解决这个问题,我们之前执行一个边缘扩展方法图像卷积。模拟从300 mm望远镜系统分析和实验结果表明,该方法可以有效地纠正大气色散的影响,即使在相对较低的信号噪声比(信噪比< 2)。这种方法优于现有的其他方法在许多方面是很有用的领域的天文观测、空间碎片跟踪,和satellite-to-ground激光通信,由于有效校正大气色散的影响,这使得图像中的目标和星星清晰。

2。大气色散

由于重力和其他因素的影响,地球周围的大气层的密度随高度。而大气的折射率与空气密度成正比,大气的折射率光在不同高度不同(2]。当观察对象位于天顶位置,物体发出的光线在大气垂直地事件。也就是说,光不转移。然而,当观察对象不是在天顶位置,光线进入大气间接对象。根据折射定律,光会偏转时通过不同媒体之间的界限。大气的折射率与光的波长时,不同波长的光来自同一目标穿过大气层,偏转的程度将会略有不同。结果是,对于一个特定的滤波器带宽,星星看起来细长,与红端接近地平线和蓝色端接近天顶,如图1。

与地面望远镜孔径的增加,许多因素影响望远镜的分辨率。一方面,由于大气折射的影响,实际的目标和目标的位置观察nonzenith地区是不同的。另一方面,由于大气色散,nonzenith目标将扩大垂直方向。大气色散导致星点图像平面上的变化从一个点到一个离散频谱。精力不集中,原始图像变得模糊。随着大气的折射率随波长,图像的PSF(点扩散函数)飞机最终会增加一定的方向,和明星点看起来像一个椭圆形平面上的图像。

许多因素影响大气色散,如波长、天顶距,观察纬度,温度、压力、湿度、和高度。在本文中,我们使用最有名的模型来计算大气扩散模型。大气的折射率计算公式是20.] 在哪里是光的波长。是温度和大气压力。如果顶点的距离小于 ,大气色散(类似20.] 在哪里顶点距离和吗和相对应的大气折射率的带宽吗来 。由于大气弥散,弥散像素由恒星地面望远镜拍摄的 在哪里表明望远镜的焦距是望远镜的像素大小。本节可以分成小标题。它应该提供一个简洁而精确的描述实验结果,他们的解读,可以得出实验结论。

3所示。通过图像处理色散修正

3.1。基本概念

当地基望远镜收集光从遥远的恒星和星系,因为大气色散的影响,明星分条。它将无法识别一些人物的细节开始,并将信噪比低,如图2。采用线性系统模型近似图像退化过程,称为

在哪里 是原来的明星形象。 图像拍摄的地面望远镜。 是噪音。 是软弱的背景,比如薄云和光条件。图像 可以用二维狄拉克δ函数 在哪里 被定义为 和满足 然后

因为H是线性时不变,下面的关系可以得出: 然后

根据卷积定理,它是容易

图像大气色散的影响被认为是原始图像卷积运算的结果。只要纠正大气色散的影响,获得的原始图像。见(10),权力下放操作可用于计算原始图像。然而,天真的反褶积是重要的工件由于边界效应,如图3 (c)。此外,反褶积的病态性问题也会导致图像的恢复被接受;情况可以制定

通常是一个低通运营商的价值 往往偏离到正无穷,噪声和背景软弱会极大地放大。为了获得恢复图像,图像中的背景和噪声应移除,或候选目标可以直接分割,然后进行处理。然而,在实际的过程中,许多目标,自信。同时,由于大的视野,将会有成千上万的星星在一个框架,这对处理太大。解决这些问题在图像反褶积、边缘扩展之前执行反褶积的图。图2显示了图像恢复的过程。

有噪音、软弱背景图像中受到大气色散的影响。在此方法中,图像预处理是非常必要的。形态学操作是用来消除背景波动引起的薄云和光条件。并强调了中值滤波的噪声可以删除33所示。此外,多帧对比对噪声去除有很好的效果。对图像受到大气色散的影响,图像传播的星星的方向图像列。因此,系统只需要提取每个列图像的反褶积,然后组合成一个完整的图像。边缘的角色扩展是使用反褶积操作有效地恢复图像,因为目标能量的扩散之间的差异引起的大气色散和真正的卷积。从卷积因为扩散的结果是不同的,反褶积操作不恢复良好的灰度图像的列图像如图3(一个)。当受到大气色散,重新排序的灰度图像如图3 (b)。如果图像中直接执行反褶积计算列在图3 (b),结果是不可接受的,如图3 (c)。

3.2。边缘扩展

边继续采用模式匹配的形象受到大气色散尽可能直接卷积结果。然后,可以使用反褶积算法恢复图像。目标能量扩散引起的大气色散一般只存在于垂直方向。特别是,如果有一个图像旋转的形象,有必要首先乘以旋转矩阵正确的图像。

大气色散导致恒星的扩张点在图像列方向,如图3 (b)。图像受到大气色散的结果被认为是原始图像之间的卷积,卷积内核。边缘扩展方法用于匹配图像与卷积图像尽可能多的影响。

根据完整的卷积 ,以下方程得到,

在这一点上,公式的数量等于未知数的数目。摘要大气色散被认为是卷积效应,和卷积操作不是一个完整的卷积操作。因此,采用边缘扩展方法来补充分散后的图像边缘,从而导致完整的卷积。需要补充什么优势延续的一部分来和来 。补充公式如下: 在哪里和代表输入图像的灰度值列和图像的灰度值列边缘扩展后,分别。是图像列坐标,而是分散的像素的数量影响大气扩散计算的(3)。表示的整数部分 。

边缘扩展后,图像是最喜欢完整的原始图像卷积,卷积内核。在这个时候,直接可以使用反褶积来恢复图像。星星是影响大气色散产生的色散方向图像的列,如图4(a)列在离散图像的灰度图所示4(b)。图像列后延长上面显示的边缘扩展模型,结果如图所示4(c),图像修复直接反褶积图所示4(d)。调查结果显示,大部分的明星点已经有效地恢复,但仍有一些unremoved条纹图像。这些条纹存在,明星点不能有效地恢复能量。通过进一步的恢复图像的分析,与明亮的条纹图像中存在列目标边缘。因此,扩展模型不适用于图像边缘列与明亮的目标边缘。可以改善边缘扩展模型的方法如下:首先,检测是否有明亮的目标边缘。接下来,如果有一个明亮的目标,删除它和填补目标区域与背景灰色。之后,图像的边缘扩展列是根据上诉模型进行。最后,反褶积是为每一列分散执行的图像恢复星图。改进算法的结果如图所示5 (b)。

4所示。实验结果

来验证算法的有效性应用在大气色散补偿,观察星星和CCD探测器装备300毫米在云南省丽江天文台望远镜,中国。实验开始时,色散修正镜头被为了观察色散的影响。相机的曝光时间检测器是0.1秒,这意味着恒星运动可以被忽略。捕获的图像在不同天顶角和算法被用来消除大气色散的影响。

天顶角时 ,大气色散的影响并不严重,如图6(a),当天顶距的增加 ,如图7(a),星星变得更加模糊。图像处理边缘扩展后,星星变得更加清晰和圆,如图6(b)和7(b)。

天顶角更大时,情况会变得更严重。图8(一个)显示了原始图像的恒星被系统当天顶 。五颗星(标记为红色的盒子图突出显示8)。大气色散的影响下,这五个目标变成长虚线在同一个方向。大气色散的影响很难检测和识别恒星或空间目标。

图8 (b)显示了补偿后的图像。五个目标的信噪比计算列在图9。星星的信噪比价值被定义为 在哪里是像素的数量的计算区域。代表的灰度值目标。和平均灰度值和标准偏差的背景噪声,分别。

例如,在高信噪比条件下,目标1,校正后的信噪比价值增加了三倍。与此同时,在低信噪比条件下,例如,目标5,校正后的信噪比增加双重的价值。上述实验结果表明,该算法可以有效地纠正大气分散在不同信噪比的影响。

目前,光学校正法仍然是最广泛使用的方法修正大气色散。这种方法可以消除大气色散的影响在望远镜的分辨率,它可以恢复91%的能源目标。基于图像边缘延续算法提出了在算法的优点是简单的计算。据统计,恢复目标的能量大约是89%,这是接近光学方法的效果。本文算法用于系统与大视图字段,如卫星的捕获和跟踪satellite-to-ground激光通信系统。在这样的系统中,大气湍流的影响可以忽略。在未来,将改进算法研究用于色散修正后的自适应光学系统。

5。结论

在本文中,我们使用一个图像处理算法正确的明星图片受大气色散的影响。该算法的目标是解决奇点和坏脾气的反褶积的问题。由于这个原因,我们建立一个边缘扩展模型直接卷积图像恢复模糊图像。实验是用300毫米的望远镜。上述实验结果表明,该算法可以有效地正确的大气色散的影响在不同的信噪比。与传统的棱镜校正和纤维校正方法相比,这种技术大大减少了光学系统设计的复杂性。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

国家自然科学基金支持的研究(国家自然科学基金委)下的中国项目60978050。

引用

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