基于CCD图像的高精度测量研究

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时间:2019-05-14

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1、摘要摘要随着科学技术的发展,人们有了更多的测量技术与手段,同时也得到大量的观测资料。电荷偶合器件(CCD—ChargeCoupledDevice)作为一种重要的光电耦合器件,在光电图像非接触测量中发挥越来越重要的作用。CCD目前已成为天文望远镜的主要终端接收设备,从CCD采集的图像中提取天体的位置及光度信息对天文研究至关重要,如何改善对CCD图像的处理方法以提高位置和光度的测量精度一直是人们关注的问题,对它的研究有十分重要的意义。本文通过对星图进行分析,提取星像的特征信息,运用形态学的方法,实现了星像自动搜索;采用点扩散函数

2、拟合的方法,获取星像的中心位置及通量信息,进而根据通量信息计算星体的光度。研究了经典的高斯(Gauss)与有效点扩散函数(ePSF,effective.Point.Spread.Function)两种拟合方法,将它们应用于实际测量中,得到了有意义的结果,并对测量结果进行了讨论。星像搜索需要对图像进行高效、快捷处理。本文分析了星图的灰度特征,在研究了一系列经典算法后,提出了一种基于数学形态学的星像自动搜索算法,用基于阈值的分割算法将星像与背景分离,结果表明通过选择合理的阈值可将星像与背景成功分离;本方法是通过形态学滤波滤除分割

3、后图像中的噪声,并不直接对原始图像进行处理,不会损失星图信息,导致星像边缘模糊等,星像搜索效率较高,简便快捷,是一种有效的星像自动搜索算法。本文对Gauss拟合采用了新的处理方法,将Gauss拟合算法中通常采用的泰勒展开改换成取对数将其转化为线性函数进行拟合,由于新算法不需要初始条件,有效避免了Gauss拟合中可能出现的发散情况,因此简化了拟合过程,相对原有算法有独特的优势。该处理方法是一种有实际应用价值的拟合算法。ePSF拟合方法是通过数值的方法列出点扩散函数在对应采样点的数值,它没有具体的解析函数表达式,较实际的反映了星

4、像轮廓。本文将Gauss广东工业大学硕士学位论文和ePSF这两种拟合方法应用于实际观测的CCD图像,并将测量结果进行对比分析,研究结果表明:ePSF拟合测量相对于Gauss拟合精度更佳。对于位置测量,ePSF与Gauss方法在X方向平均精度分别为O.044和O.053个像素(pixel),Y方向平均精度分别为O.053和0.059个像素,ePSF拟合对位置测量稍有改善。但对于光度测量,ePSF拟合法平均测量精度达到0.Ol5星等(magnitude),最好测量精度可达0.0015星等;而利用Gauss拟合平均精度只有O.05

5、星等,最好的精度为O.0136星等,ePSF拟合方法相对Gauss拟合平均精度提高了3倍。并且ePSF拟合测量精度弥散程度较小,ePSF与Gauss的拟合精度偏差分别为0.005和O.O1,表明ePSF拟合方法较稳定,是一种更优的测光方法。.关键词:高精度测量;CCD图像;有效点扩散函数;图像分割;图像分析;数学形态学UAbstractWiththedevelopmentofscienceandtechnology,therearemoremeasurementtechniques,SOpeoplegetlotsofobse

6、rvatorydata.CCDasanimportantoptoelectroniccoupleddevices,playsamoreandmoreimportantroleinopticalimageofnon—contactmeasurement.CCDhasbecomethemainterminalforreceivingtelescopeequipment,itisveryimportanttoextractthepositionandmagnitudeofstarfromCCDimageforastronomica

7、lresearch.ItisalwaysaconcerntohowtoimproveCCDimageprocessingmethodtoimprovetheprecision,ithasgreatsignificancetoresearchthat.Wehaveanalyzedthestarimage,extractedthefeatureinformationofthestar,implementedthestellarauto—searchwithmathematicalmorphology;extractedthece

8、nterandfluxofstarwiththepointspreadfunctionfit,thencalculatedthemagnitudeofstarwiththeflux.WehaveresearchedtheclassicalGauss-fitmethodandePSF—fit

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