基于软件定义微纳卫星的多模式计算光学成像技术

为实现有效载荷具备上载软件在轨定义多功能、软件可控多功能、参数可重构的软件定义微纳卫星需求,需要突破传统卫星平台和传统光学相机的设计局限,开展基于微纳卫星的软件定义下新型计算光学成像载荷技术研究。充分考虑有效载荷的软件和硬件两者之间联合设计可能存在的发展空间,分析了亚像元信息、卫星平台参数、光学系统参数、探测器参数、噪声、大气对图像数据处理,特别是超分辨率重建的影响。根据各个影响因素的物理机制分别建立物理模型和误差模型,作为重建方法的先验信息,将这些有利于超分辨技术的先验信息约束应用于相机设计过程,使得相机获取的图像可以很好地匹配超分辨方法。该方法可以提升视觉分辨率和实质分辨率,同时保持对噪声的抑制能力,并有可能降低传统相机的结构尺寸和研制难度。研制实现集超分辨成像、动态范围增强成像、视频成像等软件智能可控的多种成像处理模式于一体的通用型计算光学成像相机,将对航天产业提供更大的灵活性和增值空间,为未来智能卫星航天技术研究与快速创新提供一种可行的方案。

机械快门滤光片式多光谱成像仪相对定标方法研究

大面阵滤光片阵列多光谱成像仪采用了全帧转移大面阵探测器,并利用机械快门保证采集数据时不发生拖尾现象,但由于机械快门开合时间的不稳定性,使多光谱成像仪数据出现区域间的亮度不均匀,而且还会造成彩色图像偏色条带。故提出了一种基于目标辐射一致性的相对辐射定标方法,利用图像重叠部分的辐射特性,计算光谱图像的辐射矫正因子,对拼接图像的非均匀性进行矫正。并利用差分评价矫正效果。最后对多光谱相机采集的外场实验数据进行处理和矫正,结果表明,该方法可以很好的矫正单色拼接图像区域间的非均匀性,并可以消除彩色合成图像中的偏色条带;适用于有重叠部分的图像拼接,并且对于拼接误差不敏感。

推扫误差对计算光谱成像数据重构的影响分析

计算光谱成像技术利用计算方法改变传统成像方式,在光路中引入编码模板实现正变换,最后通过逆变换获得目标光谱数据立方体。介绍了一种推扫式编码孔径计算光谱成像仪的成像原理,在实际应用中,其推扫速度与帧频的匹配误差会影响光谱数据重构的准确性。在建立了推扫模型的基础上,得到了重构数据的误差项,分析了匹配误差对光谱数据重构的影响,并引入光谱二次导数误差和strehl比分别作为复原光谱和空间图像的评价参数,进行了数据仿真分析,结果表明,当一组完整数据的累积误差超过一个像元时,明暗变化剧烈的区域恢复结果比较差,而对比较均匀的区域影响不大;累计误差不超过0.5个像元时,各通道的strehl比均在0.9以上,并且光谱能量越低的通道strehl比越小,因此编码模板的行列数越多平台的稳定性要求越高。

紧凑型图像复分光谱成像系统光学设计及优化

从图像复分光谱成像系统的图谱输出理论模型出发,对已有16波段系统进行改进,研究了大相对孔径和结构紧凑型系统.模拟实现了16波段成像的整体设计与优化,对棱镜分光易造成图谱图像区域混叠问题进行了分析.采用光谱成像系统匹配结构形式,利用Zemax-EE的多重结构特性,设计了视场为±1.25°,相对孔径达到1∶3,系统结构尺寸约为220mm的图像复分光谱成像仪系统,且各个波长光学传递函数值均大于0.75.与已有等同空间分辨率的16波段图像复分光谱成像系统比较,所设计系统结构紧凑、衍射极限和通光能力明显改善、光谱质量大幅提高,可满足小型化需求.该研究为新型快照式光谱成像技术的理论研究和图像复分光谱成像仪的光学系统设计提供了依据.

均匀背景中的动态小目标光谱数据获取方法研究

光谱是一种可以表征物质特性的光学信息,利用光谱成像仪可以获取处于视场范围内的物质的光谱图像,成熟的光谱成像技术均需要通过多次采集才能够获取完整的光谱图像数据立方体,相应系统的时间分辨率比较低,不适用于动态目标的光谱获取。快照式光谱成像在动态目标光谱成像方面具有较大的优势,其中编码孔径快照光谱成像技术是一种将压缩感知计算方法融入到光谱成像过程和图谱重构过程中的光谱成像技术,在采样过程中完成数据压缩,具有高通量优势,可以利用单次曝光的混叠数据,重构出目标光谱数据立方体,实现快照式成像,使得对动态的目标进行监测成为可能。实现监测需要目标的信息满足稀疏性的假设,实际目标很难满足这样的条件,重构误差比较大,不利于对动态的小目标进行监测和识别。针对均匀背景中动态小目标的光谱数据获取,提出一种双色散通道的编码孔径光谱成像方法,系统由两个通道组成,每个通道均包含一个光谱仪,其色散方向互相垂直,并共用一个前置望远镜系统和编码孔径。该系统可以实时观测均匀背景区域中的动态小目标。由于两个通道的色散方向互相垂直,可以从背景中分离出小目标的位置和相对应的编码。假设目标出现在视场中前后,背景的辐射特性变化很小,利用目标出现前的数据计算出背景光谱;目标出现后,通过帧间差分运算,消除背景辐射的影响,提取出目标位置对应色散区域中数据,利用约束最小二乘算法,重构运动小目标的光谱数据立方体。进行光谱数据重构,进行背景光谱补偿后,获得完整的动态小目标光谱数据。文章对成像过程建立了数学模型,并对重构方法进行了仿真验证,结合编码孔径的统计特征,使目标随机出现在不同的位置,统计重构光谱的峰值信噪比概率分布,并调整目标尺寸,分析目标尺寸对重构精度的影响,最后与编码孔径成像系统的两步软阈值迭代算法重构结果进行了对比。结果表明,这种方法在均匀背景中,采用随机编码矩阵进行编码,目标尺寸小于5×5个像元时,相对于编码孔径成像系统,提高了目标的信息重构精度和概率,并且极大的减小了运算量,可以实现对运动目标的实时监测。

基于OP/FTIR和反射转镜式干涉光谱仪的大气CO2浓度测量

对地球大气温室气体进行高精度的探测,是当今数值天气预报和气候与大气环境变化监测的发展需求。利用OP/FTIR测量法,将一台国内率先自行研制的中波红外反射转镜式干涉光谱仪,首次成功地用于地表大气CO2红外吸收光谱的测量。该反射转镜式干涉光谱仪的工作谱段为2 100~3 150cm-1,光谱分辨率为2cm-1。设计了大气成分探测方法,建立了大气浓度参数反演数理依据和定量分析算法。采用基于比尔定律的直接法和基于HITRAN数据库及仪器函数的仿真拟合法,建立了反演模型,并对CO2分子的浓度进行了反演。根据观测和模型分析,CO2的浓度反演结果在300~370ppm,呈现出随自然环境变化先缓慢降低再快速升高的趋势,并在下午至傍晚之间达到低值;同时,随时间的变化,用直接法计算的CO2浓度和用拟合法的仿真值表现出了良好的一致性,所有测量数据之间的相关性高达99.79%,相对误差不超过2.00%,达到了较高的反演精度。结果表明,在遥感测量大气成分方面,基于红外反射转镜式干涉光谱仪的OP/FTIR法是可行且有效的技术手段,直接法或拟合法皆可实现高精度的浓度反演。

机载大视场高光谱成像系统设计

为适应机载高光谱成像系统的发展需要,设计了一种机载大视场高光谱成像系统。前置望远系统为大视场宽谱段透射式系统,高光谱成像仪为基于Offner次镜的改正型Féry棱镜中继系统。系统设计过程中两次使用Zemax多重组态设计;尝试将Offner次镜的改正型Féry棱镜设计为高光谱成像仪;将Féry棱镜高光谱成像仪集成为高光谱成像系统进行一体化系统分析。该设计在结构和设计方法上均有改进。设计的大视场可见近红外高光谱成像系统视场可达28°,机载载荷高度为5km时,全系统的刈幅宽度为2.493km,地面分辨率可达0.6m。左半视场和右半视场全谱段调制传递函数均大于0.6,最大谱线弯曲和谱带弯曲不到0.2pixel,成像质量接近衍射极限。

基于经验模态分解的干涉图滤波方法

干涉图滤波是干涉光谱成像仪光谱反演过程中的一个关键环节,常用的滤波方法主要是差分法和拟合法。差分法对背景噪声不能完全去除;拟合法则需要先验知识,而且在干涉数据两端拟合误差较大。经验模态分解(EMD)方法是近年来提出的一种新的用于线性和稳态谱分析信号处理方法,该方法提出后在很多领域得到广泛应用。将EMD方法应用到干涉图的滤波过程中,使得对背景噪声的提取更为合理,而且具有自适应性,避免了常用滤波方法的不足。利用实验室实际获取的数据进行分析,可以看出:EMD滤波后空间维的光谱相对均方根误差(RQE)均值为0.0068,精度最高;其次为拟合法,RQE均值为0.0073;最后为差分法,RQE均值为0.0079。

非负矩阵分解在空间目标图像识别中的应用

将非负矩阵分解(NMF)算法应用到空间目标图像识别中,对两种传统NMF算法的迭代规则进行了改进,得到了稀疏NMF算法,并分别在二维(2D)和(2D)2维度应用了这3种算法。在实验室模拟了空间光学环境,获得了多组空间目标缩比模型图像,图像预处理后建立了训练样本库和测试样本库,运用不同NMF算法对训练样本进行了特征基提取,采用最小距离分类器进行了测试样本的分类,各种NMF算法识别率均在78%以上,最高可达90%。实验结果验证了所提算法的有效性,与其他已有的目标图像识别方法相比,具有准确率较高、速度快、资源开销少的优点。