天文光干涉與綜合孔徑成像技術因能對天體實現(xiàn)單口徑望遠鏡所無法獲得的高角分辨率觀測成像，從而能定量地測量出浩瀚的宇宙中我們無法用肉眼觀看到的大大小小的天體的形狀、發(fā)光表面以及精確位置等。同時，該技術也可以應用于軍事上的空對地偵測中。因此積極開展其所包含的各項關鍵技術的研究就具有非常緊迫及重要的意義。 本文首先簡述了天文光干涉測量技術的理論基礎、以雙光束干涉為主體的恒星光干涉儀以及綜合孔徑成像原理。接著，重點介紹了對綜合孔徑干涉成像的圖像重構的研究，其中詳細探討了成功實現(xiàn)圖像重構需要用到三個關鍵技術，即：UV覆蓋技術、閉合相位技術以及實現(xiàn)圖像重構的幾種算法的研究。 在研究已有UV優(yōu)化方案的基礎上，著重介紹了作者提出的熵因子評價法的原理，以及計算機模擬結果，最后證明了其可靠性。 本文在詳盡地闡述了閉合相位技術消相位誤差原理和閉合相位測量技術的基礎上，總結出閉合相位的幾個重要特點。 在對圖像重構問題進行分析的基礎上，對各種成功應用于綜合孔徑圖像重構的迭代算法進行研究、比較，篩選出了比較合適的算法，并根據(jù)實際情況對其作了一定的改進，然后采用C++語言以及MATLAB軟件對... 

【文章來源】：南京理工大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

3真實物分布圖與UV覆蓋(a:真實物分布;b:UV覆蓋)

變換來模擬得到一幅“臟”圖，同時對采樣函數(shù)進行傅立葉逆變換以得到“臟”光束，然后運用clean算法對“臟”圖進行消卷積，比例常數(shù)g取0.001，并且取“臟”光束在中心主波瓣上的高斯擬合作為“干凈”點擴散函數(shù)。圖4.2.1(a)為真實目標源分布圖，一個FwHM為8Pixels的高斯分布的擴展源，圖像大小為64*64Pixels。模擬的四個孔徑陣的結構如圖3.2.7所示，從而得到相應的Uv覆蓋如圖4.2.1(b)。圖像恢復時，可采用eornwell給出的保真度[’5](Fidelity)作為評價圖像恢復的標準，如式(3.1)所示。首先，相位和振幅都不加誤差的情況下，進行dean運算，所得結果如圖4.2.1。

()(b)(e)圖4.2.6GD圖像恢復(a:真實目標源分布;b:臟圖;c:GD恢復結實驗只采用了內層迭代5次就得到了上面的恢復結果，但當隨后增加兄值實現(xiàn)外層迭代時，繼續(xù)迭代下去程序并沒有收斂的趨勢。所以，程序可能還存缺陷，不是很完善，還需要進一步的完善和改進。4.2:2clean算法和MEM算法的比較對Clean算法和MEM算法分別進行了計算機模擬，對dean算法進行計算模擬獲得了成功，而對MEM算法的模擬結果并不是很理想，還存在一些問題clean算法具有算法簡單易懂，容易在計算機上實現(xiàn)，以及能很好地抑制噪聲提高分辨率等優(yōu)點。缺點主要是恢復效果與采樣情況有很大的聯(lián)系。在采樣比充分的情況下，還需要采樣比較規(guī)則，這樣恢復的效果比較好。從別人成功恢復的結果所得的結論來看，MEM算法(主要是GD算法)的要優(yōu)點是〔35，，7，:迭代過程得到的解一定是正的，并且峰值增長得很快;能壓制。，，

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2941422