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相位差图像重建技术在液晶自适应光学系统中的应用研究
吴道胜
Subtype博士
Thesis Advisor宣丽
2019-06-01
Degree Grantor中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
Place of Conferral中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
Keyword自适应光学 液晶波前校正器 相位差技术 图像重建 波前重构
Abstract为了降低望远镜成像中所受到的大气湍流干扰,国际上数米级以上大口径地基望远镜几乎都配备了自适应光学系统。自适应光学系统可以实时消除湍流对成像光束造成的波前畸变,使得望远镜的成像分辨率恢复到对应口径的衍射极限。然而自适应光学系统从波前探测到校正的时间延迟总是会残留一些波前残差,尤其是在风力较强大气湍流剧烈的天气,导致自适应校正后的图像远远不能达到系统衍射极限分辨率。此时需要应用后期数字图像处理技术。相位差技术(Phase diversity,PD)是利用自适应光学系统同时采集的焦面图像和与之存在已知像差的图像求解出成像光波前的畸变残差,重建高分辨率图像。PD技术是进一步提高自适应光学校正后成像分辨率的最有效方法之一,而且更加适用于液晶自适应光学系统。在液晶自适应光学系统中通常将成像光束先分成P偏振光束和S偏振光束,在两个光路上并联使用两个液晶波前校正器分别校正波前畸变,然后既可以得到两个偏振成像也可以合束得到高能量图像。本研究是将其中一个偏振图像加上固定像差,从而实现PD图像处理,使具有匹配8米以上大口径望远镜优势的液晶自适应光学系统的成像质量更上一层楼。相位差技术目前仍存在以下问题,第一是求解目标函数所用的粒子群优化算法虽然能够实现全局收敛,但计算时间较长;第二设置不同的相位差函数会导致不同的重构波前解的精度;第三,传统的Tikhonov正则化解卷积得到的重建图像仍然存在一定模糊。本文针对以上相位差技术存在的问题,从最优化算法的加速、相位差函数的选择和正则化方法的改进三个方面进行了研究。首先对相位差技术中的优化算法进行了研究。传统的基于梯度的算法只能实现局部的收敛,基于生物种群行为的粒子群算法虽然能够实现全局最优化,但是收敛需要的迭代次数和粒子数至少为120×120,结合200个粒子的混沌初始化,总的目标函数计算次数为14600,计算时间约13分钟。根据本研究中要求解的是Zernike系数的特点,提出Zernike系数独立寻优迭代的算法,即每次只优化一个Zernike系数,而固定其他系数,如此经过多轮迭代即可获得正确系数。其中对每一维系数进行优化搜索时,应用黄金分割法,在解的区间内,大约需要11次搜索。在求解12项Zernike系数时,整体的迭代17轮即可达到收敛,这时总的计算次数为11×12×17=2244次。相比于粒子群算法,计算次数减少到原来的约1/6,对应的计算时间也减少到约2分钟,其收敛性和粒子群算法相当。针对相位差函数的优化选取进行了研究。发现了对应一个点扩散函数可以解出互为奇对称的两幅波前,即波前解不唯一,进一步结合PD模型推导出选用奇数阶Zernike像差作为相位差函数会导致求解波前的不唯一。利用克拉美-罗下限(Cramer-Rao lower bound,CRLB)对不同相位差函数的波前重构精度进行评估,模拟结果表明,离焦作为相位差函数对应的平均CRLB最小,即能恢复精度最高的波前。最后,对像差和离焦相位差函数综合作用得到的离焦面点扩散函数进行了推导,基于图像对比度得到了最佳离焦量和像差主空间频率的定量关系式,表明最佳离焦量与像差频谱的主频率成分成正比,即像差的频率越高,对应的最佳离焦量就越大,为最佳离焦量的设置提供了定量依据。针对提高重建图像质量的正则化方法进行了研究。传统的Tikhonov正则化基于的先验是最简单的图像总能量最小化,在傅里叶频谱域做低通滤波,无法将图像的高频信息和噪声分开,重建图像过于平滑。在图像去模糊及去噪领域,目前效果最好的是非局部中心化稀疏表示(nonlocal centralized sparse representation,NCSR)正则化方法。该正则化方法基于图像非局部自相似性和稀疏表示特性,基于非局部自相似特性可以将整幅图像拆分成一系列小图像块处理,利用图像块之间的相似性可以恢复出图像中重复的细节;采用稀疏表示能够用较少的系数表示出图像的有效信息,相比于傅里叶频谱,可以将噪声和图像信息分得更开,因而可以将噪声去除的更彻底。PD的图像重建是由恢复的波前得到的点扩散函数进行图像解卷积。因此,考虑将NCSR加入到PD的图像重建过程中,以提高重建图像的质量。模拟结果表明,加入NCSR正则化的重建图像的峰值信噪比相比传统的相位差法重建图像提高了5-10dB,图像结构相似度上也有了明显的提高。实验室内搭建了实验光路验证了该方法的有效性。在加入NCSR正则化后,计算时间有所增加,总体耗时由2分钟增加到约3.5分钟。基于Zernike系数独立寻优迭代算法、最佳离焦量的选择以及NCSR正则化方法,将改进的相位差技术应用于液晶自适应光学系统上。实验中处理的图像像素数为200×200,采用12项Zernike模式来重构波前。结果表明,液晶自适应光学系统校正后焦面上的图像分辨率为32.00lp/mm,对应着1.59倍衍射极限,经相位差技术处理后,图像分辨率进一步提高至40.32lp/mm,对应1.26倍衍射极限。最后将具有相位差图像重建技术的液晶自适应光学系统接入本所园区的2米口径望远镜进行了外场观测。对恒星的观测结果表明,液晶自适应光学系统校正后焦面上的角分辨率为0.47″,经相位差技术处理后,恒星角分辨率为0.18″。对卫星的观测及处理结果表明,卫星的边缘明显更锐利,图像的信噪比SNR由19.91dB提高到了47.22dB。本论文所获得的结论证明,通过对相位差技术的算法改进,对相位差函数选取研究,稀疏正则化方法结合及其在液晶自适应系统工程应用上的研究,实现了结合相位差技术的液晶自适应可见光高分辨率成像,拓展了液晶自适应光学在大口径望远镜上的应用,不管是对于天文研究,如对暗物质、类星体以及红移星系的观测,还是对国家空间安全如对间谍卫星的监视跟踪都具有重要的研究意义和应用价值。
Pages140
DOI58B98F03C4BBED3B58E85BE2A080106A
Language中文
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Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/63857
Collection中科院长春光机所知识产出
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GB/T 7714
吴道胜. 相位差图像重建技术在液晶自适应光学系统中的应用研究[D]. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所). 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所),2019.
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