发明名称 基于运动扩展目标的大视场波前畸变探测方法
摘要 一种基于运动扩展目标的大视场波前畸变探测方法,其步骤为:(1)选取或创造高空扩展信标;(2)获取高空扩展信标的四维光场分布:在大气相干时间内,获取高空扩展信标的四维光场分布I(u,v,x,y);(3)提取多视角波前斜率信息:使用窗口裁减高空扩展信标的光场数据,每个窗口对应一个视角,每组窗口数据解算出两个波前斜率矩阵S<sub>x</sub>,S<sub>y</sub>;(4)复原大气扰动造成的相位畸变:将上述步骤(3)得到的波前斜率矩阵代入波前复原算法,复原出全视场不同视角上的相位畸变的分布<img file="DDA00002161981300011.GIF" wi="182" he="52" />完成波前畸变探测。本发明具有原理简单、适用范围广、不受信标扩展性和亮度的影响并用于制造大范围扩展信标等优点。
申请公布号 CN102865931B 申请公布日期 2014.06.04
申请号 CN201210349430.5 申请日期 2012.09.19
申请人 中国人民解放军国防科学技术大学 发明人 许晓军;张烜喆;宁禹;锋杰
分类号 G01J9/00(2006.01)I 主分类号 G01J9/00(2006.01)I
代理机构 湖南兆弘专利事务所 43008 代理人 赵洪;周长清
主权项 1.一种基于运动扩展目标的大视场波前畸变探测方法,其特征在于,步骤为:(1)选取或创造高空扩展信标;(2)获取高空扩展信标的四维光场分布:在大气相干时间内,获取高空扩展信标的四维光场分布I(u,v,x,y);其中u,v为子光瞳像的坐标,x,y为子光瞳像内部的坐标;(3)提取多视角波前斜率信息:使用窗口裁减高空扩展信标的光场数据,每个窗口对应一个视角,每组窗口数据解算出两个波前斜率矩阵S<sub>x</sub>,S<sub>y</sub>;(4)复原大气扰动造成的相位畸变:将上述步骤(3)得到的波前斜率矩阵代入波前复原算法,复原出全视场不同视角上的相位畸变的分布<img file="FDA0000478224420000011.GIF" wi="203" he="71" />θ为视角,完成波前畸变探测;所述步骤(3)的具体流程如下:(3.1)对步骤(2)中获取的光场分布I(u,v,x,y)进行积分运算,得到观察镜焦面上的信标原始成像L(u,v),其中L(u,v)=∫∫I(u,v,x,y)dxdy;(3.2)在信标原始成像L(u,v)上选择若干关心部位(u<sub>i</sub>,v<sub>i</sub>),或者根据给定的视角<img file="FDA0000478224420000012.GIF" wi="170" he="78" />计算出关心部位(u<sub>i</sub>,v<sub>i</sub>),u<sub>i</sub>,v<sub>i</sub>为特征点坐标;以(u<sub>i</sub>,v<sub>i</sub>)为中心,设置窗口u∈(u<sub>i</sub>-M,u<sub>i</sub>+M),v∈(v<sub>i</sub>-N,v<sub>i</sub>+N)对光场数据进行裁减,得到四维矩阵<img file="FDA0000478224420000013.GIF" wi="283" he="79" />其中M,N为整数,其数值根据目标在视场内所占的像素数决定;下标θ<sub>i</sub>代表该组数据用于解算视角<img file="FDA0000478224420000014.GIF" wi="171" he="79" />上的波前;(3.3)通过对四维矩阵<img file="FDA0000478224420000015.GIF" wi="252" he="79" />进行运算以获取给定的视角<img file="FDA0000478224420000016.GIF" wi="169" he="79" />上的两组波前斜率矩阵S<sub>x</sub>,S<sub>y</sub>;(3.4)重复步骤(3.1)~(3.3)的流程,得到所有视角上的波前斜率矩阵S<sub>x</sub>,S<sub>y</sub>;所述步骤(3.3)的具体流程为:(3.3.1)当目标特征不够明显时,使用广义四棱锥算法,通过计算光瞳像在x方向和y方向的质心来得到斜率信息:<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>S</mi><mi>x</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>u</mi><mo>=</mo><msub><mi>u</mi><mn>0</mn></msub><mo>-</mo><mi>M</mi></mrow><mi>M</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>v</mi><mo>=</mo><msub><mi>v</mi><mn>0</mn></msub><mo>-</mo><mi>N</mi></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><mo>(</mo><mi>vd</mi><mo>-</mo><msub><mi>v</mi><mn>0</mn></msub><mi>d</mi><mo>-</mo><msub><mi>&delta;</mi><mi>v</mi></msub><mo>)</mo></mrow><msub><mi>I</mi><mi>&theta;</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>u</mi><mo>=</mo><msub><mi>u</mi><mn>0</mn></msub><mo>-</mo><mi>M</mi></mrow><mi>M</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>v</mi><mo>=</mo><msub><mi>v</mi><mn>0</mn></msub><mo>-</mo><mi>N</mi></mrow><mi>N</mi></munderover><msub><mi>I</mi><mrow><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac></mrow></math>]]></maths><maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>S</mi><mi>y</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>u</mi><mo>=</mo><msub><mi>u</mi><mn>0</mn></msub><mo>-</mo><mi>M</mi></mrow><mi>M</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>v</mi><mo>=</mo><msub><mi>v</mi><mn>0</mn></msub><mo>-</mo><mi>N</mi></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><mo>(</mo><mi>ud</mi><mo>-</mo><msub><mi>u</mi><mn>0</mn></msub><mi>d</mi><mo>-</mo><msub><mi>&delta;</mi><mi>u</mi></msub><mo>)</mo></mrow><msub><mi>I</mi><mi>&theta;</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>u</mi><mo>=</mo><msub><mi>u</mi><mn>0</mn></msub><mo>-</mo><mi>M</mi></mrow><mi>M</mi></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>v</mi><mo>=</mo><msub><mi>v</mi><mn>0</mn></msub><mo>-</mo><mi>N</mi></mrow><mi>N</mi></munderover><msub><mi>I</mi><mrow><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac></mrow></math>]]></maths>其中,δ<sub>u</sub>,δ<sub>v</sub>为用来对瞳面成像的微透镜阵列中心和成像器件中心之间的偏移量,d为微透镜阵列中的微透镜间距,u<sub>0</sub>,v<sub>0</sub>为固定的u,v坐标,I<sub>θ</sub>(u,v,x,y)为视角的光场分布,I<sub>u,v</sub>(x,y)为微透镜(u,v)对主望远镜瞳面的成像;(3.3.2)当目标特征比较明显时,使用以下算法:首先对窗口数据进行重组,固定坐标(x,y),得到子光瞳对目标的一幅子成像I<sub>x,y</sub>(u,v);重复这一过程,生成目标在这一视角上的成像阵列;然后,对子成像和参考图象之间作互相关运算,得到经过平移的相关峰,其偏移量就是该视角上的波前斜率。
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