一种自适应光学成像中的点扩散函数估计方法技术

本发明专利技术公开了一种自适应光学成像中的点扩散函数估计方法。该发明专利技术基于研究多元样条的B网方法，首先将经过大气降质的畸变波前近似表示为单纯形剖分上的二元样条，进而得到波前传感器斜率测量数据与样条函数系数之间的数学关系；其次，结合相邻三角剖分上样条函数的光滑拼接条件，利用斜率测量数据通过约束最小二乘估计估计样条函数系数进而重构畸变波前；最后将得到的畸变波前结合透镜光瞳函数，即可估计出经大气湍流成像的瞬时点扩散函数。本发明专利技术与传统的Zernike模式法估计点扩散函数相比克服了变换矩阵秩不完备的缺陷，提高了估计精度；并且适用于中心被遮挡的波前传感器及微透镜阵列的多种几何排布的情况。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了。该专利技术基于研究多元样条的B网方法，首先将经过大气降质的畸变波前近似表示为单纯形剖分上的二元样条，进而得到波前传感器斜率测量数据与样条函数系数之间的数学关系；其次，结合相邻三角剖分上样条函数的光滑拼接条件，利用斜率测量数据通过约束最小二乘估计估计样条函数系数进而重构畸变波前；最后将得到的畸变波前结合透镜光瞳函数，即可估计出经大气湍流成像的瞬时点扩散函数。本专利技术与传统的Zernike模式法估计点扩散函数相比克服了变换矩阵秩不完备的缺陷，提高了估计精度；并且适用于中心被遮挡的波前传感器及微透镜阵列的多种几何排布的情况。【专利说明】
本专利技术属于空间目标探测识别
，涉及到空间目标自适应光学图像复原理论与方法，具体涉及到。
技术介绍
根据空间目标光学成像探测的特性，自适应光学图像复原方法主要可分为两类:盲解卷积和波前解卷积。对于盲解卷积，一个相对准确的点扩散函数估计值作为迭代算法的初始估计将会加快收敛、减少计算量；对于波前解卷积，点扩散函数估计值与真实值之间的偏差更是会直接影响复原的效果。因此快速准确的点扩散函数估计方法对于自适应光学图像的复原来讲意义显著。点扩散函数与波前存在着理论上的对应关系，在自适应光学系统中用波前传感器探测波前信息。目前使用H-S型波前传感器的自适应光学系统居多，所获得数据是波前相位的斜率采样值。通过波前重构可以在有噪声及干扰的情况下，利用有限离散观测信息恢复出完整的波前，进而重构短曝光图像的瞬时点扩散函数。波前重构的基本方法大致上可以分为两大类:区域法和模式法。由于Zernike多项式各模式的像差意义明显，故Zernike模式法在面向图像复原的波前重构方法中一直得到广泛的应用。Zernike模式法最终归结为求解线性方程组，但由于Zernike函数偏导数的不完全正交性以及在有限采样点上函数的非正交性，在求最小二乘解时会出现变换矩阵D的秩不完备、DtD奇异或接近奇异的情况，这将使梯度矢量的测量误差被放大，导致波前重构结果精度降低，进而影响点扩散函数的估计精度；其次，许多大型望远镜的中心常常被遮挡，若仍用Zernike多项式展开波前，因为展开域是环形的，所以Zernike展开不再具有正交性，仍应用此法则需要十分繁琐的数学推导与计算，这些因素都限制了 Zernike模式法的应用效力。另外，虽然近年来在大型自适应光学设备快速发展的推动下不断涌现出新的面向校正控制的波前重构算法，但把这些方法进一步的应用到点扩散函数估计直至图像复原中的效力还并未得到有效的研究和验证。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有成像点扩散函数估计方法的不足，提出，该专利技术基于研究多元样条的B网方法，将经过大气降质的畸变波前近似表示为单纯形剖分上的二元样条，避免了求最小二乘解时不完备或奇异矩阵的出现，提高了估计精度，并可以应对多种波前传感器微透镜阵列的几何排布方式。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案包括以下步骤:I)指定样条函数的次数d及刻画光滑程度的连续性阶数r，确定波前区域内三角首1J分的形式；2)建立斜率测量模型的偏微分方程并确定方程中各参数矩阵的值；3)根据具体的参数值确定变换矩阵D ；4)结合相邻样条函数间的光滑拼接条件确定重构矩阵R ；5)利用斜率测量数据计算各二元样条函数的系数向量C ;6)根据系数￡重构出畸变波前Φ (x, y)；7)由重构的降质波前去估计大气瞬时点扩散函数h(x，y)。所述步骤I)中，根据微透镜阵列排布方式确定三角剖分的形式，确定三角剖分的形式时采用基于几何布局的网格单元直接剖分方法。所述步骤2)中，斜率测量模型的偏微分方程的建立方法具体为:首先将波前表示为:舛X)= ZcJi(Mx)) = Bi/(Mx)).c 其m阶方向导数可表示为以(b(x))= d、'(a)-c，其中，为二元单纯形样条，d为样条函数次数，！ 为连续性阶数，b(x)为一个三角剖分上笛卡尔坐标到面积坐标的变换，的(/7(x))为d次Bernstein多项式基函数，λ=(λ。，λ I, λ 2)为多重符号且其长度为I λ =λ 0+λ j+λ 2=d, ολ为多项式系数，Bd(b (X))和c分别为和Ca的矩阵形式，u为笛卡尔坐标下方向导数的方向向量，a为与u相对应的面积坐标下的方向坐标，为分块对角矩阵，每对角块为对应于a和u的de Casteljau矩阵；其次根据相邻三角剖分间的r阶光滑拼接条件，每条边都有Z = Σ(〖/ 一+ 1)个约束条件，从而构成约束方程Hc=0，H为由E条边构成的E*Z行约束矩阵，且H的每行都包含一个单独的连续性约束，这样，波前传感器的斜率测量偏微分方程即可表示为:o-u 1Pu^1C+ηHc=O其中，Qu表示波前传感器斜率测量矩阵，η表示测量噪声及模型误差。相邻三角剖分间的r阶光滑拼接条件描述如下:设和歹(Mx))分别是定义在相邻三角形t=〈 ％ V2, V3>*7 = R，V2，V3〉上的d次多项式，Vi(i=l，2，3)为三角形的顶点，cA和r分别是S(b(x))和t和F的贝塞尔坐标，则S(b(x))和之间的r阶光滑拼接条件为:c..= (Y),.V = 0,1.---,r其中，r是关于 t 的面积坐标，λ s= (S，λ” λ 2)，入°=(0，λ 1，λ 2) , XjX2=Cl-Stj所述步骤3)中，确定变换矩阵D的方法具体为:步骤2)建立了一个约束最小二乘问题σ u=Dc+n, Hc=O ;与Zernike模式法相对应，通过对比此约束最小二乘问题与斜率测量偏微分方程，即可将变换矩阵D表示为:【权利要求】1.，其特征在于，包括以下步骤: 1)指定样条函数的次数d及刻画光滑程度的连续性阶数r，确定波前区域内三角剖分的形式； 2)建立斜率测量模型的偏微分方程并确定方程中各参数矩阵的值； 3)根据具体的参数值确定变换矩阵D； 4)结合相邻样条函数间的光滑拼接条件确定重构矩阵R； 5)利用斜率测量数据计算各二元样条函数的系数向量c； 6)根据系数?重构出畸变波前Φ(χ，y)； 7)由重构的降质波前去估计大气瞬时点扩散函数h(x，y)。2.根据权利要求1所述的自适应光学成像中的点扩散函数估计方法，其特征在于:所述步骤I)中，根据微透镜阵列排布方式确定三角剖分的形式，确定三角剖分的形式时采用基于几何布局的网格单元直接剖分方法。3.根据权利要求1所述的自适应光学成像中的点扩散函数估计方法，其特征在于:所述步骤2)中，斜率测量模型的偏微分方程的建立方法具体为: 首先将波前表示为: 4.根据权利要求3所述的自适应光学成像中的点扩散函数估计方法，其特征在于:相邻三角剖分间的r阶光滑拼接条件描述如下: 设 5.根据权利要求3所述的自适应光学成像中的点扩散函数估计方法，其特征在于:所述步骤3)中，确定变换矩阵D的方法具体为: 步骤2)建立了一个约束最小二乘问题σ u=Dc+n, Hc=O ;与Zernike模式法相对应,通过对比此约束最小二乘问题与斜率测量偏微分方程，即可将变换矩阵D表示为:D = O6.根据权利要求1所述的自适应光学成像中的点扩散函数估计方法，其特征在于:所述步骤4)中，确定重构矩阵R的方法具体为:本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自适应光学成像中的点扩散函数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：1）指定样条函数的次数d及刻画光滑程度的连续性阶数r，确定波前区域内三角剖分的形式；2）建立斜率测量模型的偏微分方程并确定方程中各参数矩阵的值；3）根据具体的参数值确定变换矩阵D；4）结合相邻样条函数间的光滑拼接条件确定重构矩阵R；5）利用斜率测量数据计算各二元样条函数的系数向量；6）根据系数重构出畸变波前φ(x,y)；7）由重构的降质波前去估计大气瞬时点扩散函数h(x,y)。FDA0000432379180000016.jpg,FDA0000432379180000017.jpg

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郭世平，张荣之，李济生，徐蓉，刘长海，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61