內容簡介
大氣湍流的隨機擾動嚴重地影響光學係統的成像性能,《基於自適應光學的大氣湍流退化圖像復原技術研究》對湍流效應的自適應光學(Adaptive Optics,AO)圖像復原問題進行瞭研究和探討。張麗娟、李東明、楊進華、王珺楠、李超然著的《基於自適應光學的大氣湍流退化圖像復原技術研究》主要從兩個方麵研究自適應光學圖像復原問題:一是研究自適應光學係統的構成及光學成像原理,提齣瞭自適應光學係統改進及仿真,實現自適應光學圖像波前畸變的實時補償或校正;二是研究經AO校正後的自適應光學圖像復原理論及算法。主要內容包括湍流對成像影響的分析與仿真、自適應光學係統與波前復原方法、基於小波域的Contourlet變換的自適應光學圖像去噪算法、基於幀選擇技術和極大似然估計的自適應光學圖像多幀聯閤去捲積算法、與正則化相結閤的改進期望值大化方法的多幀自適應光學圖像復原算法以及基於雙校正器的自適應光學係統的改進方法與仿真分析。
《基於自適應光學的大氣湍流退化圖像復原技術研究》可作為光學工程專業的研究生教材,也可供自適應光學領域的科研人員、從事光學儀器工作的工程技術人員參考。
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目錄
第1章緒論1
1.1知識背景1
1.2自適應光學技術的研究和應用情況2
1.3自適應光學圖像復原技術的研究現狀與進展6
1.3.1圖像復原技術概述7
1.3.2AO圖像復原技術的研究進展10
1.4自適應光學圖像復原基本模型11
1.4.1自適應光學圖像退化模型11
1.4.2自適應光學圖像噪聲模型13
1.4.3經典圖像復原方法14
1.5圖像質量評價方法19
1.5.1圖像主觀質量評價方法19
1.5.2圖像客觀質量評價方法19
1.6本書的課題來源及組織結構23
1.6.1本書的課題來源23
1.6.2本書的組織結構23
1.7小結25
參考文獻25第2章湍流對成像影響的分析與仿真33
2.1大氣湍流的基本理論33
2.1.1大氣湍流的參數描述33/基於自適應光學的大氣湍流退化圖像復原技術研究目錄/2.1.2大氣湍流模型35
2.1.3湍流的統計特性描述37
2.2湍流波前隨機擾動的計算機仿真39
2.2.1傅裏葉變換法39
2.2.2Zernike多項式法41
2.3大氣光學性對AO成像的影響分析47
2.3.1大氣光學特性的機理47
2.3.2大氣介質的光學傳遞函數OTF49
2.3.3大氣湍流光學參數分析51
2.4小結53
參考文獻54第3章自適應光學係統性能分析與波前復原技術56
3.1自適應光學係統構成56
3.1.1自適應光學係統的基本結構56
3.1.2波前探測器58
3.1.3波前校正器60
3.1.4波前控製器62
3.2雲南天文颱61單元AO成像係統64
3.2.1改造後的AO係統的光學結構64
3.2.2改造後的H�睸波前傳感器64
3.2.3跟蹤係統67
3.3自適應光學係統的成像原理69
3.4基於斜率探測技術的波前復原方法70
3.5基於波前復原技術的自適應光學係統實驗研究73
3.61000mm AO係統對畸變波前的校正仿真研究78
3.7小結80
參考文獻80第4章基於小波域的Contourlet變換法的自適應光學圖像去噪算法83
4.1小波變換83
4.1.1小波變換的定義84
4.1.2小波分解的矩陣錶示87
4.1.3一維退化模型的小波錶示88
4.1.4二維退化模型的小波錶示89
4.2WBCT的基本原理90
4.3基於WBCT的WBCTbATD去噪算法95
4.4WBCTbATD算法實現步驟98
4.5WBCTbATD算法實驗98
4.6小結105
參考文獻105第5章基於幀選擇技術和極大似然估計的自適應光學圖像多幀
聯閤去捲積算法108
5.1自適應光學圖像的PSF重建算法109
5.1.1AO圖像PSF的先驗模型109
5.1.2基於波前相位信息的PSF重建方法111
5.1.3基於非等暈成像效應的PSF重建112
5.2幀選擇技術研究116
5.2.1AO圖像退化性質117
5.2.2基於方差統計特性的幀選擇技術118
5.2.3序列圖像的幀選擇實驗120
5.3基於FS�睲LJD算法的多幀AO圖像聯閤去捲積122
5.3.1PSF帶寬有限約束122
5.3.2基於FS�睲LJD的多幀聯閤去捲積圖像高清晰復原算法123
5.3.3FS�睲LJD算法的實現125
5.4實驗結果及分析126
5.5小結130
參考文獻130第6章基於正則化與改進期望值最大化算法的自適應光學圖像復原132
6.1基於圖像功率譜密度及約束圖像支持域的去噪方法132
6.2期望值最大化方法原理簡介135
6.3AO圖像代價函數模型及參數估計137
6.3.1建立AO圖像的代價函數模型137
6.3.2RT�睮EM算法的參數估計138
6.3.3建立多幀AO圖像的代價函數模型141
6.4基於RT�睮EM算法的多幀AO圖像高清晰復原142
6.5AO圖像復原實驗及結果分析144
6.5.1仿真圖像復原實驗144
6.5.2雙星圖像復原實驗146
6.5.3天體觀測實驗148
6.6小結150
參考文獻150第7章基於雙校正器的自適應光學係統的改進與仿真分析152
7.1雙校正器的組閤方式分析152
7.2基於雙校正器自適應光學係統像差解耦算法154
7.3基於雙校正器的自適應光學係統的改進156
7.4實驗結果和分析159
7.5小結163
參考文獻163第8章總結與展望165
8.1本書所做的研究工作165
8.2本書研究的創新之處166
8.3今後的研究方嚮與展望168
前言/序言
本書針對我國空對地遙感觀測成像、地對空觀測成像和空中目標的光學成像探測係統的觀測圖像高分辨率復原和後處理的迫切需求,開展研究工作。在湍流流場形成機理和光波在高速流場中傳輸的機理等自適應光學技術研究的基礎上,首先研製和建立自適應光學係統實驗仿真模型以及對自適應光學(Adaptive Optics,AO)係統成像分析,然後研究自適應光學圖像的復原算法,為實現高速飛行器成像製導係統上的應用提供理論和技術支撐。
大氣湍流的隨機擾動嚴重地影響光學係統的成像性能,本書對湍流效應的自適應光學圖像復原問題進行瞭研究和探討。本書主要從兩個方麵研究自適應光學圖像復原問題: 一是研究自適應光學係統的構成及光學成像原理,提齣瞭自適應光學係統改進及仿真,實現自適應光學圖像波前畸變的實時補償或校正;二是研究經AO校正後的自適應光學圖像復原理論及算法。
全書共8章,各章的主要內容如下。
第1章緒論。本章主要介紹知識背景、自適應光學技術的研究和應用情況、自適應光學圖像復原技術的研究現狀與發展、自適應光學圖像復原基本模型、圖像質量評價方法、本書的課題來源及組織結構。本章是以後各章研究工作的基礎。
第2章湍流對成像影響的分析與仿真。本章介紹本書所用到的一些基本原理,包括大氣湍流的基本理論、湍流波前隨機擾動的計算機仿真、大氣光學性對AO成像的影響分析等內容。本章為後續章節的自適應光學係統波前重構及波前校正提供理論基礎。
第3章自適應光學係統性能分析與波前復原技術。本章的研究內容包括自適應光學係統構成、雲南天文颱61單元AO成像係統、自適應光學係統的成像原理、基於斜率探測技術的波前復原方法、基於波前復原技術的自適應光學係統實驗研究、1000mm AO係統對畸變波前的校正仿真研究。本章內容是本書的重點,是本書的核心內容之一。/基於自適應光學的大氣湍流退化圖像復原技術研究前言/第4章基於小波域的Contourlet變換法的自適應光學圖像去噪算法。本章的研究內容包括小波變換、WBCT的基本原理、基於WBCT的WBCTbATD去噪算法、WBCTbATD算法實現步驟、WBCTbATD算法實驗。本章把多尺度、多方嚮Contourlet變換的思想引入自適應光學圖像去噪過程。
第5章基於幀選擇技術和極大似然估計的自適應光學圖像多幀聯閤去捲積算法。本章的研究內容包括自適應光學圖像的PSF重建算法、幀選擇技術、基於FS�睲LJD算法的多幀AO圖像聯閤去捲積、實驗結果及分析。本章內容也是本書的核心內容之一。
第6章基於正則化與改進期望值最大化算法的自適應光學圖像復原。本章具體研究內容包括基於圖像功率譜密度及約束圖像支持域的去噪方法、期望值最大化方法原理簡介、AO圖像代價函數模型及參數估計、基於RT�睮EM算法的多幀AO圖像高清晰復原、AO圖像復原實驗及結果分析。本章提齣與正則化相結閤的改進期望值最大化方法的多幀自適應光學圖像復原算法,也是本書的核心內容之一。
第7章基於雙校正器的自適應光學係統的改進與仿真分析。本章的研究內容包括雙校正器的組閤方式分析、基於雙校正器自適應光學係統像差解耦算法、基於雙校正器的自適應光學係統的改進、實驗結果和分析。本章的研究內容能夠有效地提高像差的空間校正能力。
第8章總結與展望。本章作為本書的結尾,總結全書的主要研究內容和結論,闡述主要創新點,並對後續工作進行瞭展望。
隨著自適應光學成像技術的廣泛應用,本書的適用領域包括空對地遙感觀測成像、地對空觀測成像、空中目標觀測成像、激光傳輸、激光腔內像差校正、人眼像差的檢測與校正、光束整形、激光相乾層析等領域,並在各應用領域具有廣闊的發展前景。
本書是在長春工業大學資助下,以及國傢留學基金資助項目(No.201508220093)、吉林省教育廳十二五重點規劃項目等支持下完成的。值此專著完成之際,誠摯感謝長春工業大學的資金支持,感謝長春理工大學信息化中心蘇偉教師、澳大利亞聯邦科學與工業組織數據61所(CSIRO Data61)孫長明科學傢的熱情幫助和指點,感謝雲南天文颱提供實驗數據,對參考文獻中的作者們錶示衷心的感謝。
本書由張麗娟和李東明共同執筆,參加本書編寫工作的還有楊進華、王珺楠、李超然等老師。
由於作者水平所限,加之自適應光學領域縱深寬廣,書中難免有考慮不周之處,誠請讀者和同行專傢批評指正。
作者的電子郵箱: ldm0214@163.com
作 者2017年4月 於長春
《現代材料科學基礎與應用:前沿進展與挑戰》 內容簡介: 本書係統梳理瞭材料科學領域的前沿進展與關鍵挑戰,旨在為材料學、物理學、化學、工程學等相關領域的科研人員、研究生以及行業工程師提供一份全麵、深入的參考資料。全書聚焦於新材料的理性設計、性能調控以及在尖端技術中的實際應用,內容涵蓋瞭從基礎理論到最新實驗技術的廣泛範疇。 第一部分:材料科學基礎理論的深化與拓展 本部分緻力於迴顧並深化讀者對材料科學核心概念的理解,並探討當前理論框架的局限性與未來的發展方嚮。 第一章:原子尺度下的結構與性能關聯 本章首先迴顧瞭晶體結構、缺陷理論在理解宏觀材料性能中的基礎作用。重點探討瞭短程有序與長程有序在非晶態材料和準晶體中的錶現形式。隨後,引入瞭第一性原理計算方法(如密度泛函理論DFT)在預測材料電子結構、能帶結構以及力學性能中的精確性與局限性。詳細分析瞭缺陷工程——位錯、空位、間隙原子等——如何通過改變材料的本徵性質,實現性能的定製化。探討瞭電子-聲子耦閤、電子-磁矩耦閤等微觀相互作用對材料熱學和電學性能的調控機製。 第二章:熱力學與相變動力學的先進模型 本章深入探討瞭復雜體係(如多組元閤金、高熵材料)的熱力學穩定性分析。闡述瞭相圖構建中的新方法,特彆是非平衡態熱力學在描述快速凝固、燒結等過程中的應用。重點討論瞭相變動力學中的形核與長大理論的修正,引入瞭非綫性動力學模型來描述復雜微結構演化,例如擴散機製中的Cahn-Hilliard方程在界麵演化中的應用。探討瞭計算熱力學工具(如CALPHAD方法)在預測復雜閤金體係微觀結構演化中的精度提升。 第二章:界麵與錶麵科學的精密調控 材料性能在很大程度上由界麵和錶麵決定。本章著重分析瞭不同類型界麵(晶界、孿晶界、異質界麵)的結構特徵及其對電荷傳輸、機械強度和催化活性的影響。介紹瞭高分辨率透射電子顯微鏡(HRTEM)、原子層沉積(ALD)等技術在界麵結構錶徵中的最新突破。探討瞭錶麵吸附、重構現象的量子化學模擬方法,以及如何通過界麵工程來設計具有特定功能的異質結材料,例如在光電轉換器件中的應用。 第二部分:功能材料的前沿探索與構築策略 本部分聚焦於當前備受關注的功能材料體係,詳細介紹其構築原理、關鍵性能參數及其麵嚮未來的應用場景。 第三章:能源存儲與轉換材料的革命 針對能源危機,本章係統介紹瞭下一代儲能材料的研究進展。在鋰離子電池領域,重點分析瞭固態電解質(如硫化物、氧化物)的離子電導率瓶頸及其界麵阻抗問題。對於鋰硫電池、鈉離子電池,探討瞭活性材料的體積膨脹抑製策略和電極結構設計。在光伏材料方麵,深入解析瞭鈣鈦礦太陽能電池的載流子動力學、穩定性問題及其高效製備技術。此外,也涵蓋瞭熱電材料的ZT值提升策略,重點在於聲子散射的有效控製。 第四章:先進磁性材料與自鏇電子學 本章關注於基於自鏇自由度的新一代信息處理技術。詳細闡述瞭磁性拓撲絕緣體、反鐵磁材料以及馬格涅斯拓撲材料的物理特性。討論瞭磁斯格明子(Skyrmions)的産生、穩定與操控機製,以及它們在超高密度存儲器件中的潛力。介紹瞭自鏇霍爾效應、反常霍爾效應在自鏇電子器件(如MRAM)中的應用,並展望瞭室溫量子磁性的研究方嚮。 第五章:生物醫用材料的智能響應與集成 本章聚焦於材料與生命係統的交互作用。詳細介紹瞭生物相容性、生物可降解性材料的設計原則。重點探討瞭智能響應性材料(如pH、溫度、光響應水凝膠)在藥物控釋係統中的應用。闡述瞭組織工程支架材料的力學性能匹配與孔隙結構優化,以及如何利用納米材料構建具有信號傳輸能力的生物傳感器。討論瞭納米顆粒在靶嚮治療中的遞送效率與體內毒理學問題。 第三部分:材料加工與錶徵技術的革新 材料科學的進步離不開先進的製造和錶徵手段。本部分探討瞭實現復雜微納結構精確控製的新技術。 第六章:增材製造與微納加工技術 本章詳細介紹瞭激光熔融、電子束束流等增材製造技術在金屬、陶瓷和復閤材料製造中的應用與挑戰。特彆關注於利用增材製造實現材料內部梯度結構和復雜拓撲結構的設計與實現。在微納加工方麵,深入分析瞭聚焦離子束(FIB)、納米壓印等技術在製備超構材料(Metamaterials)和二維材料異質結中的精確控製能力。討論瞭實時監控技術在優化製造過程中的作用。 第七章:先進錶徵手段的深度解析 本章強調瞭實驗錶徵在揭示微觀機製中的決定性作用。係統介紹瞭同步輻射光源、自由電子激光等大科學裝置在材料結構與動態過程研究中的最新應用,例如高時分辨的X射綫吸收譜(XAS)對催化反應中間態的捕獲。討論瞭先進的錶麵分析技術,如二次離子質譜(SIMS)和正/負離子飛行時間質譜(ToF-SIMS)在痕量元素分析和三維成像中的應用。還包含瞭在極端條件下(高壓、低溫、高磁場)進行原位錶徵的技術要求與挑戰。 第八章:計算材料學與人工智能的融閤 本章探討瞭計算工具對材料發現的加速作用。除瞭基礎的分子動力學模擬外,重點介紹瞭機器學習(ML)和深度學習(DL)在材料數據庫挖掘、高通量篩選以及構建材料性能預測模型中的應用。討論瞭如何利用數據驅動的方法來彌補物理模型在處理復雜非綫性體係時的不足,以及如何構建可解釋性的材料AI模型,以指導實驗設計。 本書結構清晰,內容涵蓋瞭從基礎理論到尖端應用的廣闊視野,力求全麵展現材料科學領域當前的研究熱點、關鍵瓶頸以及未來的發展趨勢。