基于现场可编程门阵列的幸运成像算法的实现

幸运成像技术是用于消除天文图像中大气湍流影响的高分辨率图像重建技术,传统的基于中央处理器的幸运成像算法难于实时化。利用现场可编程门阵列并行处理的优势,设计了一种基于现场可编程门阵列的幸运成像算法并构建了一个实验系统。该系统用现场可编程门阵列完成了选图、配准、叠加的全部幸运成像算法流程,所得高分辨率图像与基于传统中央处理器算法处理的结果完全相同,但幸运成像算法的处理速度比传统中央处理器的处理速度快19倍。该算法在现场可编程门阵列上的实现,为幸运成像技术的实时或准实时化提供了一种可行的方案。     

基于USB3.0的EMCCD相机高速数据传输系统的研究

自动成像协会(Automated Imaging Association,AIA)在2013年初发布了用于高速图像数据传输的USB3 Vision标准。首先简要介绍了基于该标准的EMCCD相机高速数据传输系统的设计方案,重点介绍了传输系统的构建和图像采集软件的设计。其中,传输系统的构建主要是在QUARTUS II的开发环境下,移植EMCCD相机数字控制器,使用VHDL语言编程设计一个控制器,产生USB3.0芯片USB3014的读写时序以及相关的逻辑信号,并且完成模拟图像产生和针对USB3 Vision标准的数据传输格式转换的功能;图像采集软件的编写是在VS2010开发环境下利用CYPRESS公司提供的应用程序接口(API),采用C++语言实现。最后进行了模拟图像的采集实验,并且进行了误码率估算。     

一种固定选图数的实时幸运成像算法

幸运成像技术是一种从大量短曝光图像中选取少量幸运好图进行配准、叠加的高分辨率图像恢复技术,能够有效减小大气湍流对图像质量的影响,但传统的基于中央处理器(Central Processing Unit,CPU)的幸运成像算法难以实现实时化。利用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的并行性和灵活性优势,提出了一种新的基于现场可编程门阵列的幸运成像算法,并构建了一个现场可编程门阵列实验系统。该算法采用一种固定选图数且无需排序的图像选择策略和一种以行列坐标为基准的图像配准策略,能够有效节省算法处理时间和硬件资源,达到实时幸运成像的目的。实时幸运成像算法能够以简洁的方式在中小规模的现场可编程门阵列上实现,所得高分辨率图像与基于传统中央处理器算法处理的结果完全相同。实验表明,对于2000帧128×128像素的输入图像进行幸运成像,本算法的运行速度比本实验室之前提出的算法快27倍,比传统的基于CPU+MATLAB幸运成像算法速度快150多倍,处理帧率可达197帧/秒。该算法及其现场可编程门阵列实现技术可以用于构建真正实时的幸运成像系统。     

基于USB30.0的EMCCD相机高速数据传输系统韵研究

自动成像协会（AutomatedImagingAssociation,AIA）在2013年初发布了用于高速图像数据传输的USB3Vision标准。首先简要介绍了基于该标准的EMCCD相机高速数据传输系统的设计方案,重点介绍了传输系统的构建和图像采集软件的设计。其中,传输系统的构建主要是在QUARTUSII的开发环境下,移植EMCCD相机数字控制器,使用VHDL语言编程设计一个控制器,产生USB3．0芯片USB3014的读写时序以及相关的逻辑信号,并且完成模拟图像产生和针对USB3Vision标准的数据传输格式转换的功能;图像采集软件的编写是在VS2010开发环境下利用CYPRESS公司提供的应用程序接151（API）,采用c＋＋语言实现。最后进行了模拟图像的采集实验,并且进行了误码率估算。     

基于Camera Link总线的CCD高速图像采集技术

现代天文学研究越来越依赖于高质量的天文观测结果。针对天文实测的需要,对基于Camera Link总线的CCD高速图像采集技术进行了系统调研,分析对比了Camera Link总线技术及其优缺点,对基于Camera link接口的高速CCD采集技术进行了深入的研究,着重讨论了单缓存与双缓存高速采集技术和实现机制。经实际测试,所实现的技术稳定、可靠,CPU负载低,采集速度达到了厂家给出的CCD相机的最高采集速度,可以满足天文大数据量采集与准实时观测的需要。     

应用于射电天文的高效实时管道数据流传输与处理技术

针对超宽带及多波束接收系统海量天文信号实时高效传输与处理问题,对基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)+图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)的主流终端设备软件系统进行了测试分析。超宽带接收设备要求终端系统软件能够在更宽带宽、更高时间分辨率和频率分辨率的条件下,实现数据流实时传输与处理。结合大口径射电观测设备未来发展的方向,提出了利用高速并行环形缓冲区实现数据流缓存,基于图形处理器集群实现数据流实时处理,基于BeeGFS实现分布式并行数据存储,模块化构建射电天文信号传输管道软件的设计思路。     

幸运成像技术在天文观测中的应用

由于大气湍流的影响,传统地基望远镜难以获得高空间分辨率的图像。天文学家为了在天文成像、测光观测、天体测量等领域的研究中得到更好的结果,不断追求克服地球大气的影响,获得更高空间分辨率的方法。幸运成像技术是一种能够使地面望远镜获得接近其衍射极限分辨能力的技术方案,具有成本低、设备简单的优点。介绍了幸运成像技术的发展趋势和基本原理,总结了国际上目前在用的幸运成像系统及其设备参数。结合幸运成像技术在国际上成功应用实例,综述了含系外行星多恒星系统的观测研究、双星系统轨道测量、球状星团中变星搜寻等天文观测获得的大量研究成果。随着新数据处理方法的应用,近年来蓬勃发展的幸运成像与自适应光学复合技术,将进一步拓展幸运成像技术的应用前景。     

全天相机在多设备巡天中的应用

天文观测站夜天空星像星等信息和天区分布信息可用于指导多设备巡天观测.建立全天相机监测系统(Monitoring all-sky system)对本地天区夜天空实时监测,获取的监测图像需要有效的方法进行处理以提取全天图像星像信息.由于全天图像视场大和高阶扭曲的影响,采用天顶等距投影与多项式函数组合的方法计算图像的底片常数.天文定位的均方根残差约为0.15个像素.通过对图像中亮星部分测光得到的星等差,改正大气消光误差.最后使用HEALPix (Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelation)方法实现天区划分和每个天区可观测极限星等值的存储.     

天文选址相机的研制

详细介绍了天文选址用CCD相机的开发研制．系统探测器选用具有累进扫描模式的ICX098ALCCD芯片，采用相关双采样信号读出电路、USB通讯接口实现数据与命令的传输．对系统工作性能进行了详细的测试：12℃条件下暗流约为52adu／see，系统增益(system gain)为2.2e／adu，读出噪声(readout noise)为30e．最后给出了在日本冈山天体物理观测所对大气宁静度的实测结果，该结果与冈山已有仪器测量值吻合．     

高能天文中成像和解谱的直接方法

本文提出了用迭代计算直接解成像方程以复原图像的方法.同一方法可应用于一维谱形复原.迭代中应用合理的约束条件对过程进行非线性控制.用拟合技术处理成像方程抑制噪声和提高分析灵敏度.对蒙特卡罗样本和空间高能天文实测数据的分析都显示出直接方法比传统的成像法灵敏度高、分辨能力好,可以同时显示对象的弥散和分立结构,能用于统计性更差的观测数据.直接方法原则上可以应用于其它领域各种类型的图像和谱形复原工作.     

基于FPGA的频域幸运成像算法

幸运成像技术是一种事后图像恢复技术,能够有效减小大气湍流对图像质量的影响.传统的频域幸运成像算法的效果优于空域算法,主要由图像预处理、数据选择和数据叠加3部分组成.提出了一种基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)的频域幸运成像算法,并在现场可编程门阵列上构建了频域幸...     

VO_IMPAT:中国虚拟天文台图像处理分析工具

中国虚拟天文台图像处理分析工具（VO_IMPAT），是由国家天文台虚拟天文台项目组开发的一项服务，它提供了对数字巡天图像数据（Digital Sky Survey，DSS）、天文星表以及其他数据库的交互访问。VO_IMPAT的设计目的是实现多波段天文数据的融合。可以将不同波段的星表叠加到DSS底图上，如光学波段的USNO星表、近红外波段的2MASS星表、射电波段的NVSS星表和X射线波段的RASS星表。同时VO_IMPAT还可以对图像进行放大、缩小、伪彩色、等高线、直方图、尖锐化、平滑化、旋转等处理，不同的星表数据可以采用不同的颜色和图标显示。     

丽江2.4米望远镜双视场终端的控制与图像采集

为充分利用丽江2.4 m望远镜有限的卡焦接口,提高观测效率,研制了一个双视场天文观测终端,在2.4 m望远镜上实现不同视场和图像比例尺等参数进行快速测光和高分辨成像等天文观测,以满足不同的观测需求。针对该终端对滤光片轮精度和大视场光路与小视场光路切换的精度要求,以及对电子倍增电荷耦合器件(Electron-Multiplying Charge-Coupled Device, EMCCD)相机图像采集的速度要求,采用三层电机闭环控制以及多线程并发执行等技术,实现了该终端中滤光片轮、大视场光路与小视场光路切换的精确控制,以及EMCCD相机图像的快速采集与存储。最后在实验室进行了详细测试,结果表明,所设计的控制与图像采集系统能满足各项性能指标的要求。     

基于GPU的HOTPANTS并行优化

HOTPANTS是天文领域的重要工具,它主要是天文图像相减技术的具体实现,在凌日行星观测、引力透镜观测、寻找超新星以及发现天文现象的数据处理中发挥着重要作用。现阶段HOTPANTS经常被用在天文实时观测数据处理的流水线上,但是HOTPANTS在处理大规模的天文图像(7 K×7 K-10 K×10 K)时十分耗时。在分析HOTPANTS的性能瓶颈之后,提出并实现了基于图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)的HOTPANTS的并行优化方法。优化的HOTPANTS在处理大规模图像时,整体性能提升了2~3.5倍,卷积部分计算效率提升了6~13倍,并且通过图形处理器优化之后HOTPANTS的误差在天文领域是可以接受的。     

基于OpenStack的天文台站计算节点自动管理研究

天文数据处理是天文研究的一个重要环节。随着新一代望远镜功能与观测能力的快速发展,在观测地点构建高性能实时计算平台,快速完成数据的分析与处理是一种趋势。针对明安图射电频谱日像仪和明安图观测站实时数据处理系统的建设要求,系统研究了基于OpenStack的本地云实现方法与系统自动管理模式,提出了动态进行计算节点启停的方法,并进行了实际测试。实验表明,该模式完全可以满足天文数据处理的需求,并且比传统的静态分配计算资源的数据处理方法更高效,可以有效地节省能源开销,降低观测成本,对未来天文台站高性能计算平台的建设有一定的参考价值。     

瞬变源快速自动响应观测系统的研究与实现

天文瞬变源后随观测对于瞬变源证认具有重要的意义。瞬变源发生的偶然性和光变的快速性要求后随观测系统具有快速自动响应的能力。介绍了基于Python开发的天文瞬变源快速自动响应观测系统的研究和实现,核心是基于Django架构实现数据库交互与模块调度功能。系统有基于VOEvent的警报消息传递、网络端状态监控与交互平台、数据自动处理和结果自动反馈以及望远镜控制接口等主要功能。通过在北京的中法天文卫星科学中心和兴隆观测基地之间的消息数据传递和实际触发观测测试表明,系统能满足中法天文卫星项目地基观测系统瞬变源后随自动响应观测的基本要求,同时系统还具有良好的可移植性,适用于其他类似的自动响应观测系统。     

由USB3相机和GigE相机构建的图像采集系统

使用不同厂商生产且接口类型不同的高速相机组建一个统一控制的图像采集系统,会大大增加开发的难度。介绍一个由USB3接口CCD相机和GigE接口CCD相机组成的图像采集系统的硬件结构和软件开发方案。硬件方面,相机在外同步触发信号的作用下,由一台图像工作站同时采集两台相机的图像。软件方面,使用不同相机的开发包进行二次开发,系统运行后弹出两台相机的控制与采集界面,采用人机交互方式进行相机配置。两台相机可以独立工作,亦可同步采集。图像采集系统实验表明,系统工作正常,但在工作站完成两台相机单帧图像采集的时间差均值约15 ms。     

CSRH-I观测数据接收子系统的设计与实现

中国新一代厘米-分米波射电日像仪(Chinese Spectral Radio Heliograph,CSRH)项目已经完成了硬件建设.为了实现从数字接收机中读取观测数据,并将最新的可用数据状态通知其他子系统如监控系统和实时展现系统等,迫切需要一个稳定可靠的数据接收子系统.针对CSRH-I的特点及要求,在分析数字接收机原始数据格式的基础上,设计并实现了CSRH-I观测数据接收子系统.系统基于Linux环境,采用Boost软件包作为底层开发库,实现了基于TCP协议的网络套接服务器,能够异步接收、过滤数字接收机发送来的数据,经过相应的分析处理后最终以文件方式存储数据,进而采用UDP报文方式通知其它子系统观测数据的更新状态.本系统充分考虑了通信过程中可能的异常情况并采取了相应的对策.测试表明,CSRH-I观测数据接收子系统工作稳定可靠,容错能力强,可以满足CSRH-I的应用需求.     

丽江天文观测站全天相机介绍

全天相机作为一个对天文观测台站全天云量信息进行监视的工具,对天文观测的正常进行发挥着重要的作用,目前世界上主要天文台均配备有全天相机,为了满足对全天云量信息进行实时监视的需求,丽江天文观测站正式安装架设了一套全天相机系统。从硬件安装架设、软件调试到实际测试等方面,详细介绍了全天相机系统的设计方案以及遇到的问题,讨论了对问题的解决措施,重点介绍了根据天光亮度数值调整相机曝光时间的方法,这也是主要创新与特色之处。     

基于支持向量机的云图自动识别和提取方法

在时域天文研究中,中小口径光学望远镜的自动巡天是获取观测数据的重要来源.受台站观测条件影响,图像中会有云的干扰,给测光和暗弱目标的自动提取带来很大的困难.为此有必要对天文图像中的云进行识别和提取,建立云的指标图,为后续的信息提取提供参考.为了实现这一目标,建立了天文图像筛选系统,该系统将图像灰度不一致度与纹理差异作为图像的多维特征指标,并与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合,对有云的数据进行筛选.在筛选的基础上,利用直方图变换和特征提取,进一步提取了云的指标图.实验结果表明:纹理识别结合SVM对天文图像进行实时筛选,分类准确率大于98%.利用直方图变换和特征提取可以初步提取云的指标图,给测光和暗弱目标的提取提供参考.