對空間物體進行自動化的無縫光譜處理和波長定標方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及空間物體數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種對空間物體無縫光譜的快速處 理方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 無縫光譜鑒于有可以同時多目標觀測，不受狹縫限制，不需要很高的指向精度等 優(yōu)點，在空間物體和其它方面上具有廣泛的用途，尤其如果配上大視場望遠鏡，可以進行大 規(guī)模的高效率的光譜巡天。然而對其數(shù)據(jù)處理具有較大的技術(shù)難度，尤其是要在各波長上 進行均勻的平場改正、精確的波長一直是一件費時費力的工作，需要大量的人力物力，而且 對于空間物體等觀測，需要快速甚至準實時地得到最終的處理結(jié)果。因而需要采用新的自 動化的數(shù)據(jù)處理方法來對無縫光譜進行快速處理和波長定標。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明主要針對目前的無縫光譜進行自動的預處理（儀器響應(yīng)改正）、二維光譜 自動識別、定位、抽譜、波長定標過程。
[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種對空間物體進行自動化的無縫光譜處理和波長定標方 法，該方法基于傳統(tǒng)光譜數(shù)據(jù)處理和波長定標，能夠解決無縫光譜的自動化高效批量處理 問題。本發(fā)明的方法可以進行自動化的批量處理，在較短時間內(nèi)對批量無縫光譜進行處理， 可靠性高，運行穩(wěn)定，處理速度快，人工參與程度低，自動化程度較高，因此本方法為無縫光 譜的動畫化批量處理供了很好技術(shù)支持。
[0005] 本發(fā)明的對空間物體進行自動化的無縫光譜處理和波長定標方法包括以下步 驟：
[0006] 對空間物體的二維光譜圖像進行分類和預處理的步驟，用于對本底圖像、平場圖 像和暗場圖像分別進行合并，并進行本底和暗流改正；
[0007] 對空間物體的二維光譜進行識別、定位、剪切的步驟，用于對經(jīng)過預處理后的圖像 中的光譜進行識別和定位，然后對二維光譜進行剪切；
[0008] 對定標燈的二維光譜做上述同樣的處理；
[0009] 對剪切的定標燈的二維光譜進行追跡、旋轉(zhuǎn)和抽譜的步驟，用于對剪切的二維光 譜圖像順次進行平滑處理、追跡擬合處理、旋轉(zhuǎn)處理和抽譜等處理；
[0010] 根據(jù)已知定標燈一維譜得到色散方程，然后根據(jù)色散方程利用觀測的多波段平場 (X，Y，A)對剪切的空間物體二維光譜完成平場改正；
[0011] 對剪切的空間物體二維光譜進行追跡、旋轉(zhuǎn)和抽譜的步驟，用于對剪切的二維光 譜圖像順次進行平滑處理、追跡擬合處理、旋轉(zhuǎn)處理和抽譜處理；
[0012] 波長定標的步驟，用于將定標燈譜得到的色散方程，運用到待定標的空間物體一 維光譜中，就完成波長定標；以及
[0013] 歸檔整理所有觀測結(jié)果的步驟，用于對整晚波長定標后的空間物體的一維光譜進 行整理，按照用戶的需求生成固定格式的表格。
[0014] 本發(fā)明能夠產(chǎn)生以下有益的技術(shù)效果：
[0015] 本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理的過程自動化程度高，需要很少的人工干預，容易操作，對數(shù)據(jù) 處理人員的數(shù)據(jù)處理能力要求低，便于應(yīng)用和推廣，同時減少了由于不同操作人員而造成 的結(jié)果差，便于不同系統(tǒng)的處理結(jié)果進行對比。
[0016] 本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理結(jié)果穩(wěn)定，可靠性高，多次運行結(jié)果穩(wěn)定，不存在系統(tǒng)偏差。
[0017] 本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理效率高，速度快。運行速度取決于波長范圍、波長分辨率、運行 機器的性能等因素，可以在較短時間內(nèi)完成大量的數(shù)據(jù)，一般幾秒鐘可完成一條光譜數(shù)據(jù) 的處理，基本可實現(xiàn)在一天時間內(nèi)完成前一天晚上的所有光譜觀測數(shù)據(jù)。
【附圖說明】
[0018] 圖1是本發(fā)明的對空間物體進行自動化的無縫光譜處理和波長定標方法的流程 圖；
[0019] 圖2示出本發(fā)明的本底圖像；
[0020] 圖3示出本發(fā)明的SDSS濾光片系統(tǒng)透過率曲線；
[0021] 圖4示出本發(fā)明的原始二維光譜圖像；
[0022] 圖5示出本發(fā)明的已知定標燈譜；
[0023] 圖6示出本發(fā)明的色散方程擬合結(jié)果；
[0024] 圖7示出本發(fā)明的平滑后的二維光譜圖像；
[0025] 圖8示出本發(fā)明的二維光譜追跡擬合結(jié)果；
[0026] 圖9示出本發(fā)明的經(jīng)旋轉(zhuǎn)后二維光譜圖像；
[0027] 圖10示出本發(fā)明的沿垂直色散方向的光譜輪廓高斯擬合結(jié)果；
[0028] 圖11示出本發(fā)明的抽譜后得到的一維光譜；
[0029] 圖12示出本發(fā)明的±1級譜合并后的一維光譜；
[0030] 圖13示出本發(fā)明的波長定標結(jié)果。
【具體實施方式】
[0031] 以下將參照附圖詳細說明本發(fā)明的示例性實施方式。在本發(fā)明中，以現(xiàn)代衛(wèi)星作 為觀測目標的示例，但這不是限制性的，包括現(xiàn)代衛(wèi)星在內(nèi)的任何具有不同的姿態(tài)穩(wěn)定方 式的同步軌道空間物體（以下簡稱為空間物體）都可以作為本發(fā)明的觀測目標。
[0032] 本發(fā)明的對空間物體進行自動化的無縫光譜處理和波長定標方法包括五個步驟： 對光譜圖像進行分類和處理的步驟；對空間物體和定標燈二維光譜進行識別、定位、剪切的 步驟；對定標燈譜剪切的光譜進行追跡、旋轉(zhuǎn)和抽譜的步驟；根據(jù)定標燈譜得到色散方程， 對空間物體剪切的光譜進行平場改正，再進行追跡、旋轉(zhuǎn)和抽譜的步驟；根據(jù)定標燈譜得到 色散方程，進行波長定標的步驟；以及歸檔整理所有觀測結(jié)果的步驟。
[0033] 以下將分別上述各個步驟進行詳細說明，圖1為流程圖。
[0034] 步驟一：對空間物體的二維光譜圖像進行分類和處理的步驟。
[0035] 該步驟具體包括以下子步驟：
[0036] 子步驟A:獲取本底圖像（Bias)、平場圖像（Flat)、暗場圖像（Dark)。
[0037] 對于無縫光譜的數(shù)據(jù)，最終的處理精度會受到光學系統(tǒng)（包括光源）和探測器的 均勻度、線性度以及響應(yīng)度的影響，因此，無縫光譜的處要求先消除CCD的象元間的像素差 異和光學系統(tǒng)的差異，校正像畸變等。為保證數(shù)據(jù)處理精度，除了需要空間物體的無縫光譜 時，需要一批用于系統(tǒng)校正的圖像，主要包括：本底圖像（Bias)、平場圖像（Flat)和暗流圖 像（Dark) 〇
[0038] 本底（Bias)圖像如圖2所示，一般每晚的數(shù)據(jù)中包含10-20幅，ADU讀數(shù)一般在 500-2000 之間。
[0039] 對于無縫光譜的平場，和一般的測光或者長縫光譜相比拍攝難度較大，因為無縫 光譜在CCD上成像的二維譜位置是不固定的。理想的狀態(tài)是拍攝一系列的單色光，然后 根據(jù)不同顏色的平場來修正某波長處的顏色響應(yīng)，最終修正整條光譜。實際上可使用一 系列濾光片系統(tǒng)來近似，如圖3所示的SDSS(SloanDigitalSkySurvey)濾光片系統(tǒng)的 u'g'r'i'z' 5個波段，從而對無縫光譜的平場進行近似，當然也可采用其它測光系統(tǒng)如 Johnson-CousinsUBVRI等。
[0040] 對于暗場（Dark)圖像，主要是消除探測器本身的暗電流。拍攝時要和曝光時間保 持一致。
[0041] 子步驟B:合并本底圖像，對所有光譜圖像進行本底改正，消除探測器及光電觀測 設(shè)備的偏置電壓及不均勻性影響。
[0042] 本底在數(shù)據(jù)處理時要進行合并，在所有的圖像中都要進行修正。由于本底圖像還 存在一定的二維結(jié)構(gòu)，因此必需進行改正。
[0043] 子步驟C:對不同波段的平場圖像，做歸一化的三維平場（X，Y，入）。
[0044] 我們得到每個象元不同波長的平場響應(yīng)，需要對每個波段的平場都做歸一化，得 到歸一化的三維平場（X，Y，A)，然而平場改正必需要進行波長定標后才可以進行。
[0045] 子步驟D:合并暗場圖像，進行暗場改正，消除探測器上暗電流的影響。
[0046] 對于一般(XD，通常小時級的曝光，只有幾個電子，對于短曝光（如幾分鐘之內(nèi)）， 幾乎可以忽略其影響。
[0047] 步驟二：對空間物體和定標燈的二維光譜進行識別、定位、剪切的步驟。
[0048] 該步驟具體包括以下子步驟：
[0049] 子步驟E:對經(jīng)過本底和暗流改正后的圖像中的二維光譜進行識別和定位，主要 根據(jù)光譜的0級譜。
[0050] -般在二維光譜中，由于空間物體零級譜的形狀類似點源，可通過信噪比 (Signal-to-NoiseRatio,SNR)以及銳度（Sharpness)和圓度（Roundness)來判斷，比較明 亮且容易辨認；而對其它恒星而言，其零級譜是一條線。
[0051] 信噪比可用如下公式計算：
[0053] 其中DN為CCD讀數(shù)，Gain為增益。
[0054] 銳度（Sharpness)需要給出截至的上下限，定義為
[0056] 其中DN_是零級譜探測中最大讀數(shù)值，DNnm是周圍臨近像素的平均值，h是二維 高斯擬合的半高全寬FWHM。對于該參數(shù)一般默認取[0. 2, 1. 0]范圍。
[0057] 圓度（Roundness)用來判斷零級譜圓的程度，定義為
[0059] 其中匕和h,分別為在X和y方向的一維高斯擬合的半高全寬FWHM，一般取 [-1. 0, 1. 0]的范圍，顯然對于該參數(shù)零級譜越圓越接近0。
[0060] 子步驟F:對空間物體和定標燈的二維光譜圖像中辨認出的零級譜進行定位，然 后對光譜進行剪切（CutoutSpectrum)，以0級光譜為中心，沿色散方向剪切成一長條。
[0061] -般在跟蹤空間物體的模式中，對于空間物體而言，其零級譜是點源，容易識別， 而其它恒星的零級譜是一條線，因此很容易區(qū)分。然后根據(jù)零級譜的位置對光譜進行剪切 (CutoutSpectrum)，以0級光譜為中心，沿色散方向剪切成一長條（如圖4所示）。
[0062] 可以根據(jù)實際情況進行二維光譜剪切，在色散方向盡量保證0級和±1級譜的完 整性。在空間方向，對于空間物體的光譜，盡量不讓別的星光進入造成污染，也要保證一定 量的天光進行背景估計。
[0063] 步驟三：對定標燈譜剪切的光譜進行追跡、旋轉(zhuǎn)和抽譜，并擬合色散方程的步驟。
[0064] 該步驟具體包括以下子步驟：
[0065] 子步驟G:對剪切后的定標燈光譜圖像進行平滑處理便于光譜追跡。
[0066] 對光譜圖像進行平滑處理可以去除一些隨機噪聲，增強光譜的信噪比，便于進行 光譜的追跡和擬合。需要特別指出的是，二維光譜圖像的平滑僅僅用于追跡和擬合