【摘要】：隨著地基天文望遠鏡系統(tǒng)的發(fā)展,采用自適應(yīng)光學(xué)原理主動校正大氣湍流帶來的影響,已經(jīng)成為提高望遠鏡分辨率的必要手段。自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)通過實時探測畸變的波前相位,并對其施加一定的補償來提高成像質(zhì)量。哈特曼傳感器作為波前探測領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的傳感器,采用微透鏡陣列對波面進行采樣,計算局部波前斜率,從而實現(xiàn)波面重建,達到波前探測的目的。光斑定位(偏移量的估計)是斜率計算的首要步驟,其性能直接影響著波前探測的準(zhǔn)確性。然而,探測器件的隨機噪聲和離散采樣,不可避免地會對光斑偏移估計帶來誤差,降低斜率測量的準(zhǔn)確度。例如基于鈉信標(biāo)的波前探測情況下,圖像的信噪比極低,帶來極大技術(shù)挑戰(zhàn)。因此,本文的研究目的就是尋求適合低信噪比下點源目標(biāo)哈特曼傳感器的子光斑定位算法。本文首先從探測器件入手,分析了哈特曼傳感器光斑的噪聲模型和信號模型,為算法的性能仿真提供了必要條件。由于偏移量估計誤差會隨著信號的減弱或噪聲的增大而增大,為了便于描述估計誤差與信噪比的關(guān)系,本文建立了一套子孔徑內(nèi)點源目標(biāo)的信噪比估計理論,并從理論信噪比和實際估計信噪比兩方面進行了闡述。其次,本文對現(xiàn)有的多種光斑定位算法進行了較為全面的梳理,從原理上將算法分為三大類,分別為:基于傳統(tǒng)質(zhì)心法的改進算法、基于泰勒微分展開的算法和基于配準(zhǔn)的算法。并且逐一進行了原理性介紹和性能分析,包括穩(wěn)定性、線性度和動態(tài)范圍等。分析了閾值選取對于傳統(tǒng)質(zhì)心法的影響,提出了在低信噪比下閾值應(yīng)取得相對保守的觀點。并提出了一種基于子孔徑的局部自適應(yīng)閾值分割方法,能夠消除子孔徑間差異,從而更加有效地分割出光斑。接著,本文重點開展了對空域配準(zhǔn)算法的研究。首先,從參考選取的角度,對比分析了參考光斑的幅度和等效高斯寬度對四種主流準(zhǔn)則函數(shù)(包括絕對差分函數(shù)、絕對差分平方函數(shù)、最小均方誤差函數(shù)和互相關(guān)函數(shù))性能的影響。發(fā)現(xiàn),互相關(guān)函數(shù)對于點源目標(biāo)來說是性能最優(yōu)的準(zhǔn)則函數(shù),其穩(wěn)定性和抗噪性均較好,更加適合用于低信噪比下的子光斑定位。其次,本文對比了幾種亞像素插值方法在不同信噪比下的表現(xiàn),包括等角線插值、拋物線插值和高斯插值。發(fā)現(xiàn),不同的準(zhǔn)則函數(shù)有各自適合的亞像素插值方法。對于互相關(guān)函數(shù)來說,高斯插值法對高信噪比的光斑定位精度有較大改善,而在低信噪比下,高斯插值法的優(yōu)勢并不明顯,拋物線插值是更好的選擇。鑒于互相關(guān)函數(shù)較好的單峰特性,本文還提出了結(jié)合快速搜索的互相關(guān)函數(shù)法,可以有效降低傳統(tǒng)互相關(guān)函數(shù)法的運算量。諸如三步搜索、二維對數(shù)搜索、交叉搜索和正交搜索等快速搜索策略,通過事先設(shè)計的搜索步驟,可以將求取像素級偏移量的運算量降低80%以上。本文還通過仿真實驗,驗證了極低信噪比下快速搜索策略的有效性。最后,本文設(shè)計了一套哈特曼傳感器相差測量實驗,用于算法性能的驗證。實驗中通過調(diào)節(jié)光源的光功率、相機的曝光時間和在光路中添加衰減片三種途徑調(diào)節(jié)哈特曼傳感器采集到的光斑強度,同時獲得了高信噪比、中等信噪比和低信噪比下的光斑圖。通過對實驗數(shù)據(jù)的分析,本文首先驗證了靶面上的噪聲分布情況及噪聲統(tǒng)計特性,接著本文驗證了局部自適應(yīng)閾值選取方法的效果。綜合實時性、抗噪性及動態(tài)范圍,本文選取灰度加權(quán)質(zhì)心法和互相關(guān)算法進行低信噪比下的點源光斑定位,在實驗中進行了性能驗證。實驗結(jié)果表明,灰度加權(quán)質(zhì)心法比傳統(tǒng)質(zhì)心法的精度有所改善。然而隨著信噪比的降低,光斑與噪聲的界限逐漸模糊,最佳閾值的選取也得變得更加困難,而基于質(zhì)心法改進的算法對最佳閾值的選取較為敏感。相比之下,互相關(guān)函數(shù)法對均勻背景較不敏感,對閾值的要求不嚴(yán)格,在低信噪比下表現(xiàn)較好。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TH751;TP212

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本文編號：2692924