本發(fā)明涉及一種PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理方法，適用于各種類(lèi)型、各種譜段航天遙感器成像系統(tǒng)高精度PST雜散光測(cè)試的數(shù)據(jù)處理和分析，屬于航天遙感技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和精度主要受制于測(cè)試噪聲剝離以及數(shù)據(jù)處理算法兩個(gè)方面。前者主要是通過(guò)圖像處理的方法對(duì)CCD暗電流噪聲、測(cè)試環(huán)境雜散光噪聲(由測(cè)試光源、暗室等引入)等進(jìn)行分離和提取，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)噪聲的定量和定位分析，從而達(dá)到剝離的目的；后者是在完成噪聲的分離、提取和剔除后，針對(duì)有效數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析和處理，考慮到PST雜散光測(cè)試產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，其處理算法必須兼具穩(wěn)定性好、準(zhǔn)確性高、收斂速度快的特點(diǎn)，并且要具備良好的可移植性和通用性，可滿(mǎn)足各類(lèi)光學(xué)系統(tǒng)在不同環(huán)境下PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理的需求。本發(fā)明解決了PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，測(cè)試噪聲定位和剝離不準(zhǔn)確或者無(wú)法剝離、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性無(wú)法保證、算法可移植性和通用性較差等問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的技術(shù)解決問(wèn)題是：克服現(xiàn)有技術(shù)不足，提出一種PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理方法，解決了PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理過(guò)程中各類(lèi)測(cè)試噪聲的分離、提取和剔除，并基于成像系統(tǒng)PST特性以及CCD探測(cè)器性能的綜合評(píng)估，能夠反演出對(duì)于測(cè)環(huán)境雜散光的要求；同時(shí)，運(yùn)用最小二乘法、遺傳算法等數(shù)值分析和運(yùn)算方法自動(dòng)進(jìn)行大規(guī)模圖像和數(shù)據(jù)的處理，直接輸出PST結(jié)果，提高了可移植性和通用性。

本發(fā)明的技術(shù)解決方案為：一種PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理方法，步驟如下：

(1)根據(jù)遙感相機(jī)的點(diǎn)源透過(guò)率PST，以及CCD探測(cè)器電學(xué)性能，包括光子效率，確定環(huán)境雜散光能量E_Env，根據(jù)環(huán)境雜散光能量E_Env，確定照射在遙感相機(jī)入口的光源能量；

(2)在光源輸出不同能量狀態(tài)下，對(duì)遙感相機(jī)CCD圖像進(jìn)行采集，再對(duì)CCD圖像進(jìn)行差分計(jì)算，以分離、提取各類(lèi)測(cè)試噪聲在CCD探測(cè)器上的分布，從而完成測(cè)試噪聲的剝離，得到剝離了噪聲的CCD圖像；

(3)對(duì)步驟(2)中剝離了噪聲的CCD圖像進(jìn)行數(shù)理分析，解析出表示剝離了噪聲的CCD圖像的矩陣是否存在逆矩陣；

(4)若存在逆矩陣，則直接對(duì)剝離了噪聲的CCD圖像的矩陣進(jìn)行求解，若不存在逆矩陣，則選用最小二乘法或遺傳算法或二分法對(duì)剝離了噪聲的CCD圖像的矩陣進(jìn)行求解，得到遙感相機(jī)CCD各列雜散能量傳遞系數(shù)，即CCD每行中各個(gè)像元對(duì)于該行總的雜散光的貢獻(xiàn)能力，以用于后期的圖像校正。

所述的步驟(1)根據(jù)遙感相機(jī)的點(diǎn)源透過(guò)率PST，以及CCD探測(cè)器電學(xué)性能，包括光子效率，確定環(huán)境雜散光能量E_Env的方法為：分別計(jì)算出遙感相機(jī)所能接受的雜散光能量下限E_PST和CCD最小電噪聲能量E_CCD，則測(cè)環(huán)境雜散光能量E_Env要求E_Env<(E_PST+E_CCD)。

所述的步驟(2)中，點(diǎn)源透過(guò)率為PST，CCD的像元規(guī)模為rows行和cols列，在第i個(gè)能量狀態(tài)下，光源輸入雜散光能量為E_0i(i＝1,2,…,n+1)，CCD探測(cè)器的第l行、第k列像元接收到的雜散能量為E'(i)_(l,k)(l＝1,2,…rows；k＝1,2,…cols)。

那么，第j+1和第j相鄰兩次的輸入能量差值ΔE_0j＝E_0(j+1)-E_0j(j＝1,2,…,n)；而兩次第l行、第k列像元接收到的雜散能量差值為ΔE'(j)_(l,k)＝E'(j+1)_(l,k)-E'(j)_(l,k)，則兩次該像元的差分為Diff(E_j)_(l,k)＝ΔE_0iPST-ΔE'(j)_(l.k)，對(duì)該項(xiàng)像元的差分取平均值其中δ_i為差分的權(quán)重，同理可求得其他像元的差分平均值，而各個(gè)像元的差分平均值構(gòu)成了rows×cols階矩陣，并對(duì)應(yīng)于CCD的rows×cols階像元，即為測(cè)試噪聲。CCD探測(cè)器在第1個(gè)能量狀態(tài)下每個(gè)像元接收的總能量減去該像元的差分平均值即實(shí)現(xiàn)測(cè)了測(cè)試噪聲的剝離。

所述的步驟(3)中的數(shù)據(jù)病態(tài)性是指CCD的rows×cols階像素矩陣的求解難易程度。

所述的步驟(4)根據(jù)解析出表示剝離了噪聲的CCD圖像的矩陣是否存在逆矩陣，選擇最小二乘法或廣義逆最小二乘法、遺傳算法、二分法，能夠確保運(yùn)算過(guò)程的穩(wěn)定性和運(yùn)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，并保證運(yùn)算有較高的收斂速度，滿(mǎn)足各類(lèi)雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理的需求。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于：

(1)本發(fā)明綜合運(yùn)用了圖像處理、差分算法、最小二乘法、遺傳算法、非托管代碼技術(shù)等多種技術(shù)手段，解決了PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，測(cè)試噪聲定位和剝離不準(zhǔn)確或者無(wú)法剝離、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性無(wú)法保證、算法可移植性和通用性較差等問(wèn)題，具有較強(qiáng)的實(shí)用性和通用性，是PST測(cè)試過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)，

(2)本發(fā)明能夠降低測(cè)試系統(tǒng)對(duì)于測(cè)試儀器設(shè)備的技術(shù)要求，同時(shí)保證測(cè)試精度。本發(fā)明可以滿(mǎn)足各類(lèi)雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理的需求，并降低此類(lèi)測(cè)試系統(tǒng)的前期投入。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理方法流程圖；

圖2為在測(cè)試過(guò)程中采集的一系列待處理圖像。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明一種PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理方法如下：(1)基于遙感相機(jī)PST特性以及CCD探測(cè)器性能的綜合評(píng)估，反演出對(duì)于測(cè)環(huán)境雜散光的要求；(2)通過(guò)對(duì)不同狀態(tài)下雜散光測(cè)試圖像進(jìn)行差分計(jì)算，分離、提取各類(lèi)測(cè)試噪聲在CCD焦面上的分布，從而完成測(cè)試噪聲的剝離；(3)對(duì)剝離測(cè)試噪聲后的測(cè)試圖像進(jìn)行數(shù)理分析，解析出圖像數(shù)據(jù)的規(guī)模和數(shù)值的分布特點(diǎn)；(4)根據(jù)解析所得的數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)值分布特點(diǎn)確定穩(wěn)定、高效、準(zhǔn)確的后續(xù)處理算法，完成PST曲線(xiàn)的繪制以及雜散光抑制角度的判定。本發(fā)明主要用于PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理，能夠降低測(cè)試系統(tǒng)對(duì)于儀器設(shè)備的技術(shù)要求，具有較高的可移植性和通用性，可以滿(mǎn)足各類(lèi)雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理的需求。

本發(fā)明的一種PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理方法，包括前期的測(cè)試噪聲剝離和后續(xù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)自動(dòng)處理，涉及圖像處理、算法開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)集成等技術(shù)手段。首先，對(duì)測(cè)試過(guò)程中采集的圖像進(jìn)行差分算法處理，得到CCD像元陣列在不同雜散光條件下的D/N值分布變化，并結(jié)合CCD暗電流噪聲、測(cè)試環(huán)境雜散光噪聲等的分布特點(diǎn)，從而分離、提取各類(lèi)測(cè)試噪聲在CCD探測(cè)器上的分布；其次，PST雜散光測(cè)試的數(shù)據(jù)量巨大，必須保證處理算法具有強(qiáng)大的穩(wěn)定性和可靠的準(zhǔn)確性，避免奇點(diǎn)的干擾從而造成計(jì)算結(jié)果無(wú)法收斂；最后，為了提高可移植性和通用性，采用了非托管代碼技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了快速部署，避免了由于接口通訊、注冊(cè)表注冊(cè)等帶來(lái)的程序穩(wěn)定性差的問(wèn)題。本發(fā)明作為一種新穎的PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理技術(shù)，不僅能夠滿(mǎn)足各類(lèi)航天遙感器在不同環(huán)境下的PST雜散光測(cè)試的數(shù)據(jù)處理需求，而且能夠在保證測(cè)試精度的同時(shí)，降低測(cè)試系統(tǒng)對(duì)于儀器設(shè)備的要求，節(jié)約成本。

實(shí)施例1

對(duì)可見(jiàn)光譜段，焦距值為40mm，相對(duì)口徑為0.5，CCD像元陣列為矩形陣列的遙感相機(jī)雜散光測(cè)試圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

如圖1所示，本發(fā)明的具體步驟如下：

(1)測(cè)試環(huán)境能量的確定

應(yīng)用Fred、LightTools等雜散光分析軟件對(duì)遙感相機(jī)的點(diǎn)源透過(guò)率PST進(jìn)行計(jì)算，得到遙感相機(jī)的點(diǎn)源透過(guò)率PST。

根據(jù)下面兩個(gè)公式分別計(jì)算出雜散光能量下限E_PST和CCD最小電噪聲能量E_CCD：

上兩式中，S/N為相機(jī)的信噪比，N′_e為相機(jī)CCD的成像電子數(shù)，N′_ei(i＝1,…,n)為相機(jī)CCD的各類(lèi)噪聲產(chǎn)生的電子數(shù)，如暗電流噪聲等。d²為像元面積；t為積分時(shí)間；λ為光子波長(zhǎng)；η為光子效率；h為普朗克常數(shù)；c為真空中的光速。

則對(duì)測(cè)環(huán)境雜散光能量E_Env有如下要求：

E_Env<(E_PST+E_CCD)

(2)光源能量的確定

根據(jù)測(cè)環(huán)境雜散光能量E_Env以及相機(jī)外表面的反射率γ計(jì)算出照射在遙感相機(jī)入口光源能量的最大值E_0(n+1)：

E_0(n+1)＝E_ENV/γ

(3)圖像采集

由E_0(n+1)開(kāi)始分n次逐漸降低光源的輸出能量直到E₀₁，即滿(mǎn)足E_0(n+1)>E_0n>…>E_0i>…E₀₁(1<i<n)，并在每個(gè)能量輸出下，采集相機(jī)生成的圖像，得到CCD像元陣列在不同雜散光條件下的D/N值。本實(shí)例中共采集6個(gè)圖像，如圖2所示，即n＝5；

(4)剝離測(cè)試噪聲

圖2中各幅圖像的像元數(shù)相同，并且都是按照50×1000的矩陣進(jìn)行排列的，即rows＝50,cols＝1000。記第i(i＝1,2,…,6)幅圖中，第l(l＝1,2,…,50)行、第k(k＝1,2,…,1000)列像元接收到的雜散能量為E(i)_(l,k)，其計(jì)算方法如下：

其中，DN(i)_(l,k)為第i幅圖中，第l行、第k列像元的DN值，k為CCD由電子到DN值的轉(zhuǎn)換系數(shù)。

則第j+1幅圖像的第l行、第k列像元接收到的雜散能量與第j幅圖像的第l行、第k列像元接收到的雜散能量之差ΔE(j)_(l,k)(j＝1,2,…,5)可由下式計(jì)算：

ΔE'(j)_(l,k)＝E'(j+1)_(l,k)-E'(j)_(l,k)

圖2中由上到下的6幅圖像分別對(duì)應(yīng)著光源輸入雜散光能量為E₀₁、E₀₂、E₀₃、E₀₄、E₀₅、E₀₆，則第j+1幅圖像與第j幅圖像的輸入能量之差ΔE_0j為：

ΔE_0j＝E_0(j+1)-E_0(j)

那么，第j+1幅圖像與第j幅圖像的第l行、第k列像元差分Diff(E_j)_(l,k)可由下式計(jì)算：

Diff(E'_j)_(l,k)＝ΔE_0iPST-ΔE'(j)_(l,k)

則這6幅圖像第l行、第k列像元的差分平均值計(jì)算方法如下：

其中，δ_j為差分的權(quán)重，可由下式計(jì)算求得：

對(duì)其他各個(gè)像元做上述相同計(jì)算，即可得到由各個(gè)像元的差分平均值構(gòu)成的rows×cols階矩陣并記由第1幅圖像各個(gè)像元的雜散能量構(gòu)成的rows×cols階矩陣為E(1)，則剝離測(cè)試噪聲后的矩陣E′₀為：

(5)解析E′₀是否存在逆矩陣

將剝離測(cè)試噪聲的大規(guī)模數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)值分布進(jìn)行處理，分析處理算法會(huì)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的規(guī)模和分布特點(diǎn)采用不同的策略，從而達(dá)到快速收斂的目的。若E′₀不為方陣，則E′₀不可逆，不存在逆矩陣；若E′₀為方陣，但是行列式|E'₀|＝0，則E'₀不可逆，不存在逆矩陣；若E'₀為方陣，而且行列式|E'₀|≠0，則E'₀可逆，存在逆矩陣；本實(shí)例中由于像元列數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于行數(shù)，所以E′₀不為方陣，不存在逆矩陣；

(6)雜散傳遞系數(shù)的求解

E'₀存在逆矩陣，直接進(jìn)行求解；

E'₀不存在逆矩陣，使用最小二乘法、遺傳算法等進(jìn)行求解；

由于本例中E'₀不存在逆矩陣，故采用最小二乘法進(jìn)行求解，結(jié)果如下：

X＝((E'₀)^TE'₀)^-1(E'₀)^TB

上式中，X為待求的各列的雜散傳遞系數(shù)是一個(gè)1×cols階的向量，從各列的雜散傳遞系數(shù)可以解讀出雜散光抑制角度、異常入射角度等信息。，(E'₀)^T為矩陣E′₀的轉(zhuǎn)置，B是一個(gè)rows×1階的向量表征了CCD各行的雜散光總和。

實(shí)施例2

對(duì)其他相機(jī)PST測(cè)試過(guò)程中產(chǎn)生的圖像進(jìn)行處理時(shí)，分析過(guò)程同上，可得出相似結(jié)果。只是在處理方形CCD圖像，并且矩陣E′₀存在逆矩陣時(shí)，X的求解如下：

X＝(E'₀)^-1B

本發(fā)明綜合運(yùn)用了圖像處理、差分算法、最小二乘法、遺傳算法、非托管代碼技術(shù)等多種技術(shù)手段，解決了PST雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，測(cè)試噪聲定位和剝離不準(zhǔn)確或者無(wú)法剝離、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性無(wú)法保證、算法可移植性和通用性較差等問(wèn)題，具有較強(qiáng)的實(shí)用性和通用性，是PST測(cè)試過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)，能夠降低測(cè)試系統(tǒng)對(duì)于測(cè)試儀器設(shè)備的技術(shù)要求，同時(shí)保證測(cè)試精度。

經(jīng)測(cè)試及實(shí)驗(yàn)本發(fā)明可以滿(mǎn)足各類(lèi)雜散光測(cè)試數(shù)據(jù)處理的需求，并降低此類(lèi)測(cè)試系統(tǒng)的前期投入。

本發(fā)明中未詳細(xì)說(shuō)明的內(nèi)容屬于本領(lǐng)域的公知常識(shí)。