基于像散分解的望远镜主次镜对准方法

主次镜的对准误差是影响望远镜成像质量的主要因素。为了提高望远镜主次镜的对准精度,提出了一种基于像散分解的对准误差计算方法。该方法利用出瞳波前误差的泽尼克多项式的像散项计算出两种对准误差单独作用时的像散项的大小。以口径为1200mm的同轴反射式(RC)望远镜为对象,仿真分析了像散分解算法的特性。当主次镜光轴不共面时,像散分解算法的计算误差随着主次镜光轴间的距离增大而增大。进而给出了基于像散分解的对准误差求解方法,并进行了仿真对准。仿真结果显示,当主次镜光轴的空间距离小于0.5mm和夹角误差小于0.1°时,基于像散分解的对准算法可以迅速将对准误差降到5μm和0.5″以内。仿真分析验证了基于像散分解的对准算法的可行性。     

非共轴四通道偏振成像方法研究

针对当前偏振成像方法的实时性不好、能量利用率低以及分辨率不高等问题，提出了一种非共轴四通道偏振成像方法。该方法通过4个通道采集不同偏振方向的图像来融合计算偏振度图像。数值仿真分析了影响系统偏振成像结果的通道间距、通道平行度和偏振片检偏角度误差，得出了满足偏振成像精度达到1%的系统参数容限。在实验研究方面，研制出了非共轴四通道的偏振成像系统，并对室外距离约为50 m的车辆进行了实验。实验证明了该系统可以有效地对目标进行偏振成像。     

基于稀疏先验的空间目标图像盲反演方法

针对图像盲反演算法未考虑空间目标图像自身特性,致使对空间目标图像细节信息恢复不理想、重构图像中易产生边界伪像等不足之处,提出了一种基于稀疏表示的联合稀疏先验约束盲反演算法.首先,结合空间目标图像梯度的稀疏特性,采用图像梯度的L 0范数提取有利于模糊核估计的图像显著边缘信息;其次,采用L p范数和L 0范数对图像的梯度分布和空间域进行稀疏约束,以保证反演图像的像素点间具有显著的对比度,同时保证图像中包含边缘和纹理等细节信息;最后,采用拉普拉斯分布先验对模糊核进行约束,以保证模糊核的稀疏特性.采取交替迭代策略对所提出的模型进行优化求解,从而得到模糊核和空间目标图像的估计值.实验结果表明,相比于几种具有代表性的盲反演算法,提出的方法能估计出更准确的模糊核,对图像边缘和纹理等细节信息具有更好的恢复能力,在主观评价和客观评价方面均取得了较好的反演性能.