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.     

基于亚像素图像平移叠加提高大倾角同步卫星信噪比的方法研究

大倾角地球同步轨道(GEO)卫星相对地面并非完全静止,其星下点做南北方向的"8"字周期运动,倾角越大运动范围越大.这会降低地面望远镜对其进行凝视观测时的有效曝光时间,无法获得较高的信噪比.对地球同步轨道的监测中,在硬件条件不变的前提下,提出亚像素图像平移叠加方法.根据目标的运动速度和相邻帧图像的时间间隔,在亚像素尺度平移并对齐多幅图像,使GEO目标星象在图像序列中的位置重合,通过叠加多幅序列图像来提高目标信噪比,从而达到提升整个系统探测能力的目的.实测图像叠加结果表明,该方法可以显著提高该类目标的信噪比.叠加5幅图像时,整数像素叠加图像的信噪比约为原图像的1.7倍,而亚像素叠加图像的信噪比是原图像的2倍左右.     

利用数学形态学算子方法处理无快门相机的拖尾图像

使用全帧转移CCD相机观测空间目标往往拆除快门,从而产生拖尾,严重影响了目标的探测和定位.基于星像与拖尾几何形态的不同,使用数学形态学方法处理拖尾图像.通过比较拖尾处理前后图像中恒星的定位精度和空间目标的定位精度,验证形态学方法可以有效消除天文图像中的拖尾,显著提高拖尾图像中恒星与动目标的探测率及定位精度.结果表明数学形态学方法是一种有效的去除拖尾的方法.     

基于图像叠加的GEO目标探测方法

为了满足地球同步轨道(Geosynchronous Orbit,GEO)空间目标的探测要求,克服长时间曝光CCD像元出现饱和溢出的情况,提出使用多帧连续曝光图像叠加的方法,增加图像的存储范围,同时提升目标的信噪比,保证系统的探测能力.实验结果表明,利用10帧连续图像叠加的方法,可以有效消除像元饱和的情况,提升目标信噪比约3.2倍,提升探测能力近似2.5星等,且序列图像的底片常数精度可靠,用底片常数的均值计算目标位置,精度符合要求.结果验证了使用图像叠加方法探测GEO目标的可行性.     

恒星系统中暗弱伴星的高分辨率成像探测

天文图像的高分辨率重建技术日益成为天文观测的一种手段.随着云南天文台丽江高美古2.4m望远镜的建立,基于2.4m望远镜利用高分辨率图像重建技术,对恒星系统中可能存在的暗弱伴星进行探测将成为一个现实的课题.本文拟通过实验和理论计算来论证,基于2.4m望远镜,利用天文图像的高分辨率重建技术,对恒星系统中可能存在的暗弱伴星在一定亮度范围内进行探测的可行性.     

太阳色球图像的选帧处理

讲述抚仙湖太阳观测站的色球图像的选帧处理,主要针对观测数据的网上发布,处理过程主要由选帧和简单位移叠加(SAA)组成。使用在太阳光球图像处理中提出的斑点干涉术选帧法对图像进行选取。对太阳等扩展目标,简单位移叠加的位移量由图像和参考图像的相关极大值位置确定,参考图像选像质最好的一帧。选帧处理过程算法简单,处理速度快,相比斑点掩模法可以节省大量的重建时间,通过观察得到的处理结果还可以确定数据是否有用斑点掩模法进行进一步处理的必要。     

空间碎片光学观测中若干问题研究

<正>地基光学观测是探测空间碎片的重要手段.本文从目标搜索方案的制定、目标质心提取、目标精密定位以及目标关联4方面入手,研究提升设备探测能力、提高目标观测精度的方法.首先,为了满足对GEO(Geosynchronous Orbit,地球同步轨道)空间碎片探测的要求,克服长时间曝光CCD像元饱和溢出的问题,使用多帧连续曝光图像叠加的方法,增加图像的宽容度,同时保证系统的探测能力.实验表明,叠加10帧连续图像,有效消除了像元饱和的情况,提升目标信噪比约3.2倍,提升探测能力约2.5 mag,使用底片常数的均值计算目标位置,精度符合要求.使用星像几何形态检测     

图像移位堆叠方法用于暗天然卫星的天体测量

暗弱天然卫星与主带小行星相比,具有亮度低、速度变化快的特点.在观测这类天体时,不能简单地延长曝光时间来提高其信噪比.尝试观测多幅短曝光的CCD (chargecoupled device)图像,采用移位堆叠(shift-and-add)方法,希望提高目标成像的信噪比,获得暗弱天然卫星的精确测量结果.使用2018年4月9—12日夜间,中国科学院云南天文台1 m望远镜(1 m望远镜)拍摄的木星5颗暗卫星的229幅CCD图像,实施了移位堆叠试验.为了验证结果的正确性,与相近日期中国科学院云南天文台2.4 m望远镜(2.4 m望远镜)观测的相同木卫图像的测量结果进行了比较和分析.位置归算采用了JPL (Jet Propulsion Laboratory)历表.结果表明,对CCD图像使用移位堆叠方法,通过叠加约10幅曝光时间100 s的图像, 1 m望远镜能观测暗至19等星的不规则天然卫星,而且测量的准确度与2.4 m望远镜的测量结果有良好的一致性.     

太阳磁场观测中相关位移叠加算法的比较

在太阳磁场观测中,要得到几高斯的灵敏度,通常需要经过多帧短曝光图像叠加获取高信噪比的图像.由于大气抖动和风的影响使得观测图像存在线性位移,因此需要采用图像配准技术进行位移叠加.通过比较相位相关和互相关算法的图像配准算法,对模拟图像和实测图像进行了处理,采用了差分图像的平均值、均方差、配准图像的最大相关值、叠加图像的熵和磁场图像的能量5个统计量对处理结果进行评价,认为相位相关算法对噪声更为敏感,而互相关算法更适合太阳磁场的位移叠加处理.     

行星(月球)自转监测望远镜的原理样机地面验证实验

类地行星(月球)自转监测望远镜的科学目标是在行星(月球)表面现场测量行星(月球)自转并研究其内部结构和物理性质.为了验证全新的观测原理和资料处理方法,项目团队设计制造了一套原理样机,在一台商用天文望远镜的光路前端增加3面反射镜组,使其具有同时观测3个视场的能力.自2017年起在地面上开展了观测实验,获得了混合有3视场星象的图像.通过计算星象在前后图像上的位移实现了归属视场识别,使得观测效果与分视场独立观测等同,证明了用一台设备同时观测多视场的可行性.处理图像并通过3个视场中心的指向变化归算地球自转轴的空间指向,与理论值比较偏差平均约1′′,证明了观测原理和数据处理方法有效.对各种观测误差来源进行了分析,包含大气折射、仪器热稳定性和光学分辨能力的影响等,指出采用更长焦距的望远镜可以提高空间分辨率,优化形变控制可以提高观测稳定性.改进多视场同时观测中的光学设计也有助于精度的提高.     

天文像复原迭代位移叠加法中初始信息的选择

给出了天文像复原"迭代位移叠加法"的第一步中确定位移基准点的方法—将目标像结构的初始信息与目标斑点图间的互相关运算的极大值点作为基准点。按此基准点对目标斑点图进行位移叠加,第一步中初始信息的选择是展开迭代位移叠加过程的关键。讨论了目标初始信息的性质和提取方法。     

天文像复原迭代位移叠加法中初始信息的选择

给出了天文像复原“迭代位移叠加法”的第一步中确定位移基准点的方法-将目标像结构的初始信息与目标斑点图间的互相关性运算的极大值点作为基准点，按此基准点对目标斑点图进行位移叠加，第一步中初始信息的选择是展开迭代位移叠加过程的关键。讨论了目标初始信息的性质和提取方法。     

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。     

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。     

基于最大熵估计的空间物体星像复原

空间物体的光学观测中存在诸多的图像退化因素,影响了目标的成像过程,降低了探测精度,给高精度的定位计算带来困难.使用基于最大熵估计的图像复原方法,处理了退化严重的实测图像.通过比较处理前后空间目标的定位精度,分析图像复原方法对于数据处理的影响.实验结果表明,使用最大熵估计图像复原方法,降低了图像退化的影响,显著提高了退化星像的定位精度.     

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.     

基于先验信息的空间碎片探测方法

提出了一种基于先验信息的空间碎片图像探测方法.该方法通过先验信息,在图像中碎片星像的邻域设置波门,计算波门内的局部背景阈值,辅以相关的判据识别目标.随后使用矩方法计算碎片质心相对波门中心的偏离值,通过线性平移计算碎片质心在整幅图像中的位置.实验表明:该方法复杂度低、便于实现、实时性好,可以高效、准确地探测空间碎片,比较精确地确定碎片的质心位置.     

基于直方图规定化的太阳图像增强方法

太阳图像中包含了各种不同尺度、不同结构以及不同亮度的活动现象,它们都是实测太阳物理的研究目标。这些活动现象经常使图像显示的跨度过大,导致图像暗弱细节结构被隐藏。对于地基望远镜,由于地球大气对观测数据的影响,也造成图像整体对比度下降。这些都不利于人们直观地从图像中发现感兴趣的太阳活动现象或结构特征。针对这些问题,运用直方图规定化的方法对实测太阳物理中常遇到的几类观测目标图像(太阳极紫外像,太阳光球黑子像,色球活动区像以及色球日珥像)进行处理,通过瑞利分布、双高斯分布以及三重瑞利混合分布等直方图形式,实现对这几类图像的显示对比度增强。通过对空间望远镜太阳动力天文台(Solar Dynamic Observatory,SDO)的极紫外太阳像和1 m新真空太阳望远镜(New Vacuum Solar Telescope,NVST)的色球和光球像的处理展示了该方法的处理效果。结果表明,方法可以有效提高各类太阳活动现象的显示度,便于人们在研究初期发现感兴趣的活动现象。     

观测过程中较差大气折射引起的星象移动的计算和研究

本文给出了一种计算观测过程中较差大气折射引起的星象移动的方法，包括焦面最佳转动的确定．算法中除大气折射公式外，都是严格的．本文用这种方法详细计算了我国即将研制的大天区面积多目标光纤光谱望远镜（ＬＡＭＯＳＴ）中较差大气折射引起的星象移动，文中详细计算了望远镜安放在纬度４０．４°，观测天区－１０°δ＋９０°，天体过子午圈前后１．５小时，视场直径５°情况下，星象移动的结果，并得到星象的最大位移为０．８５９″，ＬＡＭＯＳＴ中光纤的直径是３．３″，光纤定位系统可不作校正．本文提出了实现焦面最佳转动的导星方法：在导星元件是ＣＣＤ的情况下，可任选一颗星来引导焦面旋转，只要使星象在ＣＣＤ靶面上作切向位移，其值等于按本文方法计算得到的值，若采用赤径、赤纬分角线方向（四个４５°方向）的星来引导旋转，也可近似地得到焦面的最佳转动．本文提出的算法和导星方法，可应用于任何天区，任意的观测时间和任何形式的焦面可旋转的望远镜．     

人造卫星观测中重叠像的分离

在人造卫星观测中,由于观测目标相对背景恒星的运动,观测目标成点状像而背景恒星的像则被拉长.该现象极易造成观测目标与背景恒星发生重叠,从而给卫星跟踪观测或是进行同步目标探测造成困难.本文利用图像处理的方法对重叠的目标像和恒星像进行分离,取得了较为理想的效果.