CN105115427B - 一种提高色散条纹传感器共相***抗噪声能力的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种提高色散条纹传感器共相***抗噪声能力的方法,其包括以下步骤:使用色散条纹传感器进行粗共相,粗共相闭环稳定后使用本方法中所述步骤提取平移误差。通过计算机将色散条纹传感器采集的色散条纹图像进行如下处理:将色散条纹图像沿色散方向累加,通过累加将其由二维图像变为只保留干涉方向维度的一维图像。通过将上述只有干涉方向维度的一维图像的主峰、左旁瓣、右旁瓣的峰值提取出来,再将这些峰值通过LSR(Lift Subtract Right)算法求得该图像对应的平移误差值。通过上述过程便可减小色散条纹传感器采集的色散条纹图像噪声对提取出的平移误差影响,从而提高了色散条纹传感器共相***抗噪声能力,并且本发明方法几乎不增加工程上的复杂度与成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于提高色散条纹传感器共相***抗图像噪声能力的提取平移误差(piston error)的方法。
背景技术
色散条纹传感器已被用作美国的詹姆斯.韦伯空间望远镜(James Webb SpaceTelescope,JWST)与大麦哲伦望远镜(Giant Magellan Telescope,GMT)的平移误差探测器,但由于受色散条纹图像的噪声和平移误差提取方法的影响,色散条纹传感器只在这两台望远镜的粗共相阶段使用。
目前已有人提出用于提高色散条纹传感器的精共相探测能力的方法(参见W.Zhaoand G.Cao,"Active co-phasing and aligning testbed with segmented mirrors,"Opt.Express,19(9),8670-8683(2011))。其具体方法是从色散条纹图像干涉方向抽取一个维度的干涉图像,再提取出该一维图像的干涉强度分布中主峰(main peak)位置偏移平移误差为零时的位移量,最后结合该一维干涉图像对应波长的条纹周期,计算出精共相所需要的平移误差:
piston=△y/T(λ)
该方法虽然达到了提高色散条纹传感器探测精度并达到精共相要求,但由于该方法只使用二维图像的色散条纹图像的一个维度信息,所以这一方法抗图像噪声能力差,天文望远镜实际工作中作为照明源的星光光照微弱,且相机靶面自身会存在噪声,此时的色散条纹图像信噪比显然不会达到实验室一样的理想水平,因此该方法的实际使用价值欠佳。另外此方法还需要对相机靶面不同空间位置对应的波长进行标定,以及对干涉强度分布中主峰平移误差为零时的位置标定,这无疑增加了工程上的复杂度与各项成本。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:克服现有色散条纹精共相时的平移误差探测方法抗噪声能力与工程实现复杂的不足。提供一种能够显著提高色散条纹传感器在精共相时对平移误差探测的抗噪声能力方法,并且该方法几乎不增加工程上的复杂度与成本。
本发明解决上述技术问题采用的技术方案是:一种提高色散条纹传感器共相***抗噪声能力的方法,该方法包括以下步骤:
步骤a.使用色散条纹传感器对主镜进行粗共相,粗共相闭环稳定后进行步骤b;
步骤b.通过计算机将色散条纹传感器采集的色散条纹图像进行如下处理:
1).将色散条纹图像沿色散方向累加,通过累加将其由二维图像变为只保留干涉方向维度的一维图像;
2).通过将上述只有干涉方向维度的一维图像的主峰、左旁瓣、右旁瓣的峰值提取出来,再将这些峰值通过LSR算法求得该图像对应的平移误差值;
步骤c.将步骤b中计算出的平移误差值可进行显示、输入闭环控制算法得到控制信号,再控制主镜的能动***消除平移误差,达到抗噪声精共相的目的。
本发明的原理在于:
本方法充分利用了色散条纹图像的二维信息,根据色散条纹图像的性质,通过特殊的处理过程达到了等效于平均滤波的效果,并保证精共相所需的平移误差信息不丢失。再结合无需靶面波长标定的LSR平移误差提取算法求得平移误差。
在无需改动原有色散条纹传感器的基础上,本方法根据色散条纹的性质,充分使用了色散条纹图像的二维信息,达到了提高有效信息的信噪比目的,再结合LSR平移误差提取算法解算出平移误差,最终实现了满足精共相要求且无需各项工程标定的目的。
根据理论分析,此种方法相对于已有精共相平移误差探测方法的噪声减少比(noise reduction ratio,NRR)为:
NRR=N(1/N)2=1/N
式中N为色散条纹传感器在色散方向的采样数(像素数),由此可见相对于已有的精共相平移误差探测方法中仅使用一层维度的干涉方向强度分布信息进行平移误差提取,本发明方法使得色散条纹传感器共相***的抗噪声能力显然更强。
本发明与现有技术相比有如下优点:
(1)、本发明根据色散条纹的性质,采用了累积求和的计算方法将色散条纹传感器采集的色散条纹图像沿色散方向进行维度压缩,减少了随机噪声对真信号的影响。这一过程充分利用了色散条纹图像的二维信息,提高了压缩后的图像信噪比,使得提取出的平移误差具有抗噪声能力,而现有方法不具有提高信噪比的能力,提取出的平移误差直接受到噪声影响。
(2)、本发明相对已有精共相方法,不需对色散条纹传感器的相机靶面进行色散方向对应波长标定,以及对干涉强度分布中主峰平移误差为零时的位置标定。因此本发明具有不增加工程上的复杂度与成本的优点。
附图说明
图1为本发明用于提高色散条纹传感器共相***抗噪声能力的方法***示意图,其中,1、色散条纹传感器(7)的干涉区域选择光阑;2、色散条纹传感器(7)的色散元件;3、色散条纹传感器(7)的成像透镜;4、色散条纹传感器(7)的相机靶面;5、主镜***;6、光学匹配***;7、色散条纹传感器;8、计算机。
图2为本方法具有抗噪声能力的平移误差提取过程步骤的示意图。
图3为本方法中对色散条纹图像色散方向和干涉方向的定义。
具体实施方式
结合下列实施例对本发明作进一步详细说明。
如图1所示,本发明方法针对的色散条纹传感器共相***由主镜***、色散条纹传感器、计算机组成。在Microsoft Visual Studio 2008编程环境下,利用C++语言进行编程。色散条纹传感器采集的色散条纹图像大小为512×32个像素,数据位数8bit。
本发明一种提高色散条纹传感器共相***抗噪声能力的方法,按以下步骤实现:
步骤a.主镜的子镜间平移误差大于半个波长,需要先进行粗共相。使用色散条纹传感器对主镜进行粗共相,当主镜的子镜间平移误差在半个波长内且闭环稳定后,将计算机上的平移误差提取方法使用本发明方法中提取平移误差的步骤b。
步骤b.如图所示2,计算机此时将色散条纹传感器采集并送入的色散条纹图像进行如下过程处理:
1).将色散条纹图像沿色散方向(该方向如图3所示)进行511次累加,通过累加将色散条纹图像由二维图像变为只保留干涉方向维度的一维图像Isum,该一维图像只有1×32像素大小。
2).通过将上述只有干涉方向维度的一维图像Isum的主峰、左旁瓣,右旁瓣的峰值(像素值大小)提取出来,再将这些峰值通过LSR算法求得该图像Isum对应的平移误差值piston。
步骤c.将步骤b中计算出的平移误差值piston进行显示、输入闭环控制算法得到控制信号,再控制主镜的能动***消除平移误差,达到抗噪声精共相的目的。
通过上述步骤,在精共相阶段,本发明方法显著减小了色散条纹图像的噪声对提取平移误差过程的影响,这样整个共相***的抗噪声能力得到显著增强。共相***在使用本发明方法后,抗噪声能力相对于使用传统的精共相平移误差测量方法,其理论上的噪声减少比为:
NRR=1/512
这显然大大提高了共相***的抗噪声能力。通过图2中也直接看出:使用传统方法时,将会对色散条纹图像中第K维干涉图IK求其主峰在干涉方向的位置,但显然受噪声的影响,能提取主峰的有效信息已被噪声严重污染,即使提取出来主峰的位置,也会由于噪声存在很大的误差。而反观将色散条纹图像按本发明方法中平移误差提取步骤所述b步骤处理后的一维图像Isum的各峰包络清晰,各峰的信息受噪声影响显著降低且容易提取,因此提取出的平移误差受噪声影响显然会小于传统方法。
Claims (2)
1.一种提高色散条纹传感器共相***抗噪声能力的方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤a.使用色散条纹传感器对主镜进行粗共相,粗共相闭环稳定后进行步骤b;
步骤b.通过计算机将色散条纹传感器采集的色散条纹图像进行如下处理:
1).将色散条纹图像沿色散方向累加,通过累加将其由二维图像变为只保留干涉方向维度的一维图像;
2).将上述只有干涉方向维度的一维图像的主峰、左旁瓣、右旁瓣的峰值提取出来,再将这些峰值通过LSR算法求得该图像对应的平移误差值;
步骤c.将步骤b中计算出的平移误差值进行显示,输入闭环控制算法得到控制信号,再控制主镜的能动***消除平移误差,达到抗噪声精共相的目的。
2.根据权利要求1所述的一种提高色散条纹传感器共相***抗噪声能力的方法,其特征在于:其中共相***中的主镜为拼接镜望远镜、光学合成成像孔径望远镜或长基线干涉望远镜。
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