最大熵与MP-CLEAN方法对扩展源图像重建的比较

在射电综合成像领域,通常需要用退卷积的方法补全频域稀疏的采样。由于扩展源的频域信息更为丰富,要补全这些信息相对于点源来说更难,因此扩展源的图像重建是射电综合成像领域的一大难点。为了探索射电干涉扩展源图像重建方法的特点,将最大熵与一种加速的CLEAN方法(文中称之为Multi-Point CLEAN,MP-CLEAN)对扩展源的干涉阵模拟数据的图像重建进行了比较。通过比较,发现对于同样的观测数据,两种方法都能较好地重建图像,但MP-CLEAN方法的旁瓣祛除效果与重建效果优于最大熵方法,而且在模拟数据重建中MP-CLEAN方法的总体速度比最大熵快3倍以上。最后,在讨论部分通过研究两种方法中参数的选择对重建结果的影响,发现最大熵方法比MP-CLEAN方法对参数选择的依赖性弱,这表明最大熵方法有更好的鲁棒性。     

差分CLEAN算法在编码板成像中的应用

编码板多用于硬X射线及更高能量波段的天文成像.采用交叉相关算法对编码板图像进行重建时会产生鬼像,成像质量不高.采用CLEAN算法可以有效消除鬼像,但该算法仍然无法抑制由不等间隔采样和数据缺失引入的误差.采用差分CLEAN算法对编码板图像进行重建.该算法直接在探测器数据空间进行处理,由模型数据推算出探测器上各点的数值,无需对数据进行插值等操作,能够规避上述问题,提高成像质量.选用理想点源数据加入了泊松噪声和人造坏数据点进行了模拟重建,结果显示差分CLEAN算法能够得到比CLEAN算法更低的噪声水平和更接近真实值的点源强度.IBIS是INTEGRAL卫星上的主要编码板成像设备,目前已经有大量损坏的探测器单元.用差分CLEAN算法对IBIS望远镜的数据进行了处理,与INTEGRAL标准处理软件OSA采用的CLEAN算法相比也得到了噪声水平更低的结果.     

CLEAN算法在天文图像空域重建中的应用

将CLEAN算法用于天文图像空域重建方法 :迭代位移叠加法中的消卷积过程 ,由于它同样是在空间域中进行的迭代减法过程 ,避免了必须把图像变换到傅里叶空间频率域中 ,然后用除法消卷积的传统做法 ,因而满足了仅在空间域中重建目标像的需要 ,使迭代位移叠加法更加简捷。用该方法对天文目标进行的观测实验得到了很好的像复原结果。     

LAMOST一维光谱提取算法的分析与比较

针对LAMOST (Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope)2维光谱图像数据,对6种抽谱算法进行了分析与比较.比较的算法包括孔径法、轮廓拟合法、直接反卷积方法、基于Tikhonov正则化的反卷积抽谱算法、基于自适应Landweber迭代的反卷积抽谱算法以及基于Richardson-Lucy迭代的反卷积抽谱算法.通过实验对这些算法在信噪比和分辨率两个方面进行了比较,发现基于Tikhonov正则化的反卷积抽谱算法、基于自适应Landweber迭代的反卷积抽谱算法以及基于RichardsonLucy迭代的反卷积抽谱算法是6种算法中最为可靠的3种抽谱算法.最后,对今后的工作进行了展望.     

光学系统参数确定带宽约束的天文图像盲反卷积

大气湍流极大限制了地基大口径望远镜观测天文目标图像的空间分辨率.根据最大似然估计原理,提出了用实际光学带宽约束的可有效减小天文观测图像中大气湍流影响的盲反卷积方法,通过共轭梯度优化算法使卷积误差函数趋向最小.建立了望远镜光学系统参数和图像频域带宽的关系,采用变量正性约束、点扩散函数带宽有限约束,提高算法的收敛性.为避免图像处理中有效傅立叶变换频率超出截止频率,要求采集望远镜焦面图像时单个成像单元(如CCD像素单元)应小于四分之一衍射斑直径.算法中未用目标支持域约束,所提出的方法适用于全视场天文图像恢复.用计算机模拟和对实际天文目标双鱼座图像数据的恢复结果验证了所提出方法的有效性.     

基于盲退卷积的AIA图像增强方法

太阳图像中存在各种不同尺度、亮度和结构的物理活动现象,由于太阳日冕高动态活动和传感器设备等因素的影响,太阳图像成像质量不佳。根据太阳动力学天文台(Solar Dynamic Observatory,SDO)的大气成像仪(Atmospheric Imaging Assenbly,AIA)拍摄不同波段数据结构的动态范围大、噪声大、结构相对模糊等特点,提出一种基于盲退卷积的图像增强方法。首先对图像进行去噪和降低动态范围的处理,基于图像功率谱的分布假设,从原图中估计点扩散函数(Point Spread Function,PSF)的功率谱;然后使用相位提取算法恢复点扩散函数的相位,再退卷积得出较高质量的目标图像;最后通过轮廓切片分析、功率谱分析以及点扩散函数分析对增强结果进行定量和定性评价。实验结果表明,相比现有的图像增强方法,该方法在有效增强太阳日冕图像细节结构的同时,能够复原原图中因模糊无法识别的结构。     

一种基于CLEAN方法的小图像恢复快速算法

针对小分辨率图像恢复 ,分析了小分辨率图像中使用CLEAN技术的特殊性 ,并根据H¨ogbom的CLEAN技术核心思想 ,提出了对CLEAN技术的改进 ,并将改进后的CLEAN方法与其它图像恢复方法进行了比较 ,在小图像恢复的效果和算法执行速度方面都取得了较好效果。     

太阳偏振图像高分辨重建误差仿真分析

地基太阳望远镜磁像仪在进行偏振测量时会受到大气湍流的影响,导致测量结果不准确。通过同步探测波前像差,对太阳窄带偏振图像退卷积重建的方法可以克服窄带滤光器带来的偏振测量通道光子数水平较低等问题,将高分辨图像重建算法应用到太阳偏振图像的重建中。在重建过程中,波前估计不准确会导致重建的偏振图像受到I的串扰,与真实的偏振信号之间存在一定偏差。为了研究同步重建过程中波前复原精度对偏振图像重建精度的影响,通过建立仿真模型,对不同视宁度和不同波前复原精度下I对偏振信号的串扰进行了仿真。结果表明,偏振图像的重建质量与波前复原精度正相关,在一定的条件下,增加用于图像重建的帧数和降低图像分辨率等方法也可以降低I对偏振信号的串扰。     

基于大视场反卷积的天文图像叠加方法

地基望远镜在成像过程中,由于受大气湍流、望远镜静态像差、跟踪误差、指向误差及视场变化的影响,不同视场区域的PSF (Point Spread Function)具有差异;同时,不同望远镜获取的图像PSF也存在差异.将多个望远镜获取的星象直接叠加至相同的区域后,图像质量受像质最差的望远镜限制,最终观测分辨率和灵敏度均会受到影响.通过图像复原,可以提高图像质量,进而提高叠加效果.根据该思路提出了1种基于PSF分区的迭代图像复原方法:该方法首先通过SOM (Self-organizing Maps)对PSF进行聚类分析,利用同类别PSF的平均PSF进行反卷积,再将反卷积结果按PSF聚类结果分割为不同大小的子图,最后将子图进行拼接.图像复原在提高图像质量的同时,降低了PSF不一致性对图像叠加带来的影响.将几个望远镜在同一时刻获取的图像经反卷积处理之后利用图像配准算法进行矫正并叠加,可获得高信噪比图像.对实际望远镜获取的数据处理后的结果表明:图像在进行复原和叠加过程中,星象目标信噪比不断提升,提高了成像系统对暗星的探测能力.     

离焦量误差对相位差法波前重构的影响

相位差法波前探测是利用焦面和已知像差函数及像差尺度的离焦位置上同时采集的一对短曝光图像,通过最优化方法使代价函数最小化,从而得到目标和波前相位估计值的渡前探测方法.本文通过计算机模拟了像差函数为离焦像差的情况下,经相位差法波前探测成像系统后在焦面和离焦面上采集得到的图像强度分布,采用有限内存拟牛顿法(LFBGS)对模拟图像进行数值求解,实现了渡前相位的重构和对面源目标的重建;由于在实际应用中测量误差和机械加工带来的离焦量偏差是不可避免的,因此在模拟实验中就离焦量尺度不精确的情况进行了分析.     

Cassini ISS图像可测性分类的初步研究

Cassini的光学成像系统(Imaging Science Subsystem,ISS)拍摄了大量的土星及其卫星的图像,其中一部分可以用来做天体测量工作,但是需要人工挑拣出来,这是一项繁重的工作.研究目的是将这种工作自动化.为此,将卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)结合起来,提出了一种ISS图像可测性分类系统.系统首先通过深度卷积网络提取ISS图像的特征描述子,然后使用SVM分类器根据图像的特征描述子对图像进行分类.对比了3种有代表性的深度卷积网络:CNN-F、CNN-M-128和Very Deep-19,实验结果表明:CNN-F卷积网络加SVM可以提供较好的分类结果,其分类准确率在97%以上.研究不仅可用于Cassini ISS图像的天体测量工作,也可以推广到其他空间探测项目的类似工作中.     

一种基于多尺度带通滤波的洁化算法与GPU实现

中国新一代射电频谱日像仪——明安图射电频谱日像仪以高时间、高空间、高频率分辨率工作在0.4 GHz~15 GHz,为太阳爆发活动初始能量释放区的物理过程、太阳电子加速等研究开辟了新的窗口。高性能、高质量太阳成像算法是日像仪数据处理流水线至关重要的研究内容。参考法国墨东天文台太阳干涉阵的数据处理方法,系统讨论分析了多尺度洁化(Multi-Scale CLEAN)算法,给出了适用于日像仪的多尺度洁化算法参数,并重点讨论了算法的图形处理器并行实现。实验结果表明,改进的多尺度洁化在算法效率上比基于图形处理器实现的H9gbom CLEAN提高了近3倍,有效提高了整个数据处理流水线的性能。     

CLEAN算法在天文图像空域重建中的应用

将ＣＬＥＡＮ算法用于天文图像空域重建方法：迭代位移叠加法中的消卷积过程,由于它同样是在空间域中进行了迭代减法过程,避免了必须把图像变换到傅里叶空间频率域中,然后用除法消卷积的传统做法,因而满足了仅在空间域中重建目标的需要,使迭代位移叠加法更加简捷。用该方法对天文目标进行的观测实验得到了很好的像复原结果。     

基于OpenCL的MUSER CLEAN算法研究与实现

天文软件开发中迫切需要在单机环境下进行高性能数据处理工作,但由于机器配置不同,采用传统的多线程、CUDA(Compute Unified Device Architecture)+GPU(Graphic Processing Unit)等方式都存在明显的局限,不利于天文软件的快速移植和无缝运行.对明安图频谱射电日像仪(MingantU SpEctral Radioheliograph,MUSER)数据处理系统开发中所采用的OpenCL(Open Computing Language)技术进行介绍,并基于OpenCL实现Hgbom CLEAN算法.整体工作通过Python语言和PyOpenCL扩展包实现并行洁化处理.实验结果表明:基于OpenCL实现的CLEAN算法与基于CUDA实现的CLEAN算法具有大致相当的运行效率,同时也可以无需修改代码直接实现纯CPU(Central Processing Unit)环境下的高性能数据处理,解决了对CUDA+GPU环境依赖的问题,在保证MUSER数据处理系统洁化过程性能的基础上,提高了系统对硬件平台的适用性.该工作验证了OpenCL在科学数据处理中的可用性,可以预见:由于OpenCL所具有的异构环境下高性能计算特性,OpenCL将是未来天文高性能软件开发的首选技术.     

离子束抛光工艺中驻留时间的分步消去算法

在离子束抛光工艺中,驻留时间的求解是很关键的。求解驻留时间是利用离子束加工函数和驻留时间的卷积等于镜面去除量的关系,而离子束抛光的过程就是一个执行解卷积的过程。受此启发,采用一种分步消去算法解矩阵的卷积运算。这种新算法占用计算机资源少,运算速度快,同时可以根据预先设定的加工精度算得满足要求的驻留时间函数。对这种新算法进行仿真分析,采用3种不同的消去顺序分步加工,得到了理想的仿真结果,PV值由抛光前的363.721 nm分别减小到6.136 nm、33.347 nm、3.875 nm,抛光后的镜面精度提高了很多。     

CCD图像数字定心算法的比较

从CCD采集的数字图像中提取天体的位置和光度信息对于天文研究具有基础意义.其中,恒星星像中心像素位置的精确测量对于天体测量至关重要.针对国际上常用的三种位置测量算法:修正矩方法、Gauss拟合法和中值法,利用实测的CCD图像进行了试验研究.具体地,采用云南天文台1m望远镜观测的CCD图像同时使用这些算法进行了实际测量,根据每幅图像中测得的像素位置,对这三类定心算法进行了比较和精度分析.可视化方法被用于不同阈值的选取和设定比较.实验数据表明,无阈值的二维Gauss拟合方法是一种精度相对较高的定心算法.     

高分辨率太阳图像重建方法

高空间分辨率的太阳观测数据有助于深入研究太阳大气现象、太阳物理基本问题。地基大口径太阳望远镜常通过自适应光学技术和图像重建技术获取高空间分辨率图像。目前太阳图像重建技术主要有斑点成像术和斑点相位差法两类。介绍了斑点成像术中几类方法的原理,阐述了斑点成像术重建太阳像的流程以及几个关键步骤,介绍了多帧盲反卷积和相位差法的原理,比较了斑点成像术和斑点相位差法的特点,最后阐述了它们在太阳高分辨率观测中的应用和发展趋势。     

一米新真空太阳望远镜多波段光谱仪杂散光及空间PSF的测量

杂散光由于光学表面散射和地球大气散射引起,降低了光谱图像的空间分辨率。光学系统都存在杂散光,要获得高分辨的光谱图像需要对杂散光进行抑制。多波段光谱仪的杂散光分为两类:(1)光谱桶内由于光机结构引起的杂射光;(2)混在成像光路中并参与色散的杂散光。第1种杂散光可直接测量,约占光谱能量的3%左右。第2种杂散光由于受多种因素影响,所以很难精确测量。从日食光谱测量中测得在观测目标周围对目标产生的杂散光的下限约为10%,并对空间方向的点扩散函数进行测量,为光谱的高分辨重建提供参考。     

一种基于小波变换的氢铯联合守时算法研究

氢铯联合守时方法主要是研究两类性能不同的原子钟的有效组合而产生稳定的时间尺度.基于此,研究了一种联合守时算法,取得了初步结果.算法首先通过铯原子钟建立参考时间尺度,用于估计氢原子钟的速率和频率漂移;其次,利用小波多尺度分解的方法降低氢原子钟钟差多种噪声的影响;最后,利用氢原子钟的可预测性能,建立由氢原子钟产生的时间尺度.此算法的优点在于产生的时间尺度充分利用了氢原子钟的短期稳定度、氢原子钟的可预测性能并考虑了测量钟差带来的多种噪声的影响,是一种优化的原子时尺度算法.     

ePSF拟合法与Gaussian拟合法的比较

为了解决哈勃空间望远镜的图像欠采样问题,美国学者Anderson和King提出了精确测量星像位置和通量的有效点扩散函数(ePSF—effective point-spread function)拟合法。然而,他们却不加比较地将其应用于地面CCD图像中星像的位置高精度测量。因此,我们试图将ePSF拟合法与经典的高斯函数(Gaussian)拟合法作比较研究。调用CFITSIO库生成模拟的背景图像,并应用不同参数条件下的星像轮廓模型产生非欠采样的星像。最后,分别采用ePSF拟合法与Gaussian拟合法对这些星像进行拟合,并对它们的拟合精度进行比较。实验结果表明,在非欠采样的图像中这两种算法对星像位置的测量几乎是等精度的。