差分像运动大气相干参数测试中的双像点质心提取方法

摘要

本发明公开一种差分像运动大气相干参数测试中的双像点质心提取方法。本方法无需人工辅助就能自动地将双像点图像分割成两张单像点图像。针对每张单像点图像，本方法能自动选取单像点的边界框位置，排除那些不被像点覆盖的像素对像点质心提取的影响，以便抑制图像传感器的输出噪声造成的像点质心提取精度降低。本方法把测试过程中提取的双光斑质心坐标实时地保存在测试记录文件中，完成测试后可以在任何时候根据测试记录文件中的数据计算Fried参数值。

说明书

技术领域

本发明属于大气光学测试技术领域，涉及一种差分像运动大气相干参数测试中的双像 点质心提取方法。

背景技术

在星地光通信、天文观测等应用中，往往需要知道光传输路径上的大气湍流强度。通 常用大气相干长度(即Fried参数)来度量整层大气的湍流强度。目前，许多文献都提到， 用差分像运动法来测量光波到达角之差的起伏，进而根据到达角结构函数与Fried参数之 间的理论关系获得Fried参数值。基于差分像运动法测量Fried参数的关键是，要提取图像 传感器输出的图像中的两个像点的质心。在获得一系列连续的图像帧的两个像点的质心坐 标后，可以直接依据饶瑞中所著的《现代大气光学》中的理论模型，计算每帧图像对应的 到达角在平行于和垂直于孔径中心连线方向的分量之差和对于一系列连 续的图像帧，可以得到一系列和的值；针对这一系列和的 值，计算和的平均值，就得到到达角在平行于和垂直于孔径中心连线 方向的结构函数。对于夜晚测试来说，由于星光比较微弱，导致图像传感器的输出信噪比 不高，图像传感器输出的各种噪声对两个像点的质心提取精度影响很大。对差分像运动大 气相干参数测试中的双像点图像进行分析可以发现，不被像点覆盖的那些灰度值大于0的 图像像素实际上都受噪声影响，如果在提取像点质心时，不排除那些不被像点覆盖的图像 像素的影响，则当闪烁导致像点亮度很低时，质心提取误差会很大。本发明提供一种差分 像运动大气相干参数测试中的双像点质心提取方法，在提取像点质心时，能够自动排除绝 大多数不被像点覆盖的图像像素的影响，可显著提高质心提取精度。

发明内容

本方法涉及的设备包括差分像运动法测试光学系统、图像传感器和计算机；如图1所 示，星光经大气层传输后入射到差分像运动法测试光学系统的两个入射孔径中，经变换后 再入射到图像传感器上，图像传感器输出的双像点图像被传送给计算机，在计算机上完成 双像点质心坐标的提取。如图2所示，把坐标系的原点设置在双像点图像的左下角，把坐 标系的x轴方向设置为沿双像点图像的水平方向，把坐标系的y轴方向设置为沿双像点图 像的竖直方向；在安装差分像运动法测试光学系统和图像传感器时，确保无湍流影响时图 像传感器输出的双像点图像的双像点质心连线平行于双像点图像的水平方向。

本方法的实现步骤：

Step001：启动计算机，连续采集n帧从图像传感器传送来的双像点图像，n≥10；利 用计算机程序，在计算机的内存中创建一个包含M行、N列元素的二维数组IMAG，M为 双像点图像的总像素行数，N为双像点图像的总像素列数；将数组IMAG的所有元素都赋 值为0；对I＝1，2，…，M，J＝1，2，…，N，计算采集到的所有n帧双像点图像的第I行、第 J列像素的灰度值之和A001，将灰度值之和A001除以n的结果赋值给数组IMAG的第I 行、第J列元素；

Step002：利用计算机程序，在计算机的内存中创建一个包含N个元素的一维数组 HIST；对J＝1，2，…，N，把数组IMAG的第J列的所有元素值之和赋值给HIST第J个元 素：

Step003：把除以的结果赋值给变量XS，HIST（J）表示数组 HIST的第J个元素的值；令表示向上取整；

Step004：如果收到停止测试命令，转步骤Step008，否则采集一帧新的从图像传感器 传送来的双像点图像A002；把图像A002的第1至第M行、第1至第Idx列的像素的灰度 值保存到一个包含M行、Idx列元素的二维数组A003中，即对I＝I，2，…，M，J＝1，2，…， Idx，把图像A002的第I行、第J列像素的灰度值赋值给数组A003的第I行、第J列元素； 把图像A002的第1至第M行、第Idx+1至第N列的像素的灰度值保存到一个包含M行、 N-Idx列元素的二维数组A004中，即对I＝1，2，…，M，J＝Idx+1，Idx+2，…，N，把图像A002 的第I行、第J列像素的灰度值赋值给数组A004的第I行、第J-Idx列元素；

Step005：找出数组A003的值最大的元素所在的行的编号MI和列的编号MJ，如果数 组A003中的元素的最大值同时对应于多个元素，则找出其中的任意一个最大值元素所在 的行的编号MI和列的编号MJ；令i1＝max(1，MI-W)，i2＝min(M，MI+W)，j1＝ max(1，MJ-W)，j2＝min(Idx，MJ+W)，max(X，Y)表示取X和Y之中的最大值，min(X，Y) 表示取X和Y之中的最小值，W为整数，W表示像点边界框的半边长；计算如下表达式： $c_{\mathrm{li}}=\frac{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}I\times A003(I,J)}{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}A003(I,J)}$和$c_{\mathrm{lj}}=\frac{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}J\times A003(I,J)}{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}A003(I,J)},$其中A003(I，J)表示数组A003的第I 行、第J列的元素的值；

Step006：找出数组A004的值最大的元素所在的行的编号MI和列的编号MJ，如果数 组A004中的元素的最大值同时对应于多个元素，则找出其中的任意一个最大值元素所在 的行的编号MI和列的编号MJ；令i1＝max(1，MI-W)，i2＝min(M，MI+W)，j1＝ max(1，MJ-W)，j2＝min(N-Idx，MJ+W)；计算如下表达式：

$c_{\mathrm{ri}}=\frac{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}I\times A004(I,J)}{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}A004(I,J)}$和$c_{\mathrm{rj}}=\frac{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}J\times A004(I,J)}{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}A004(I,J)},$其中A004(I，J)表示数组A004的第I 行、第J列的元素的值；

Step007：利用计算机程序向测试记录文件输出双像点的质心坐标，其中左像点的质心 的x坐标是(c_lj-0.5)×w_p，左像点的质心的y坐标是(c_li-0.5)×h_p，右像点的质心的x坐标 是(c_rj+Idx-0.5)×w_p，右像点的质心的y坐标是(c_ri-0.5)×h_p，w_p表示图像传感器的像素 的宽度，h_p表示图像传感器的像素的高度；令转步骤Step004；

Step008：停止双像点质心提取操作。

有益效果

本发明提供了一种差分像运动大气相干参数测试中的双像点质心提取方法，在测试过 程中，本方法能够在无需人工辅助的情况下自动地将双像点图像分割成两张单像点图像， 并且自动选取单像点的边界框位置，以排除那些不被像点覆盖的像素的影响，从而减小图 像传感器的输出噪声对像点质心提取精度的影响。本方法可以在测试过程中实时地把双像 点的质心坐标数据保存在测试记录文件中。在测试完成后，可以在任何时间根据测试记录 文件中的数据计算出Fried参数值。

附图说明

图1为本方法涉及的硬件设备组成示意图。图2为双像点图像与坐标系的关系。

具体实施方式

为了使本方法的特征和优点更加清楚明白，下面结合具体实施例对本方法作进一步的 描述。在本实施例中，令n＝20，使用像素的高度和宽度相等的图像传感器来探测双像点 图像。

本方法涉及的设备包括差分像运动法测试光学系统、图像传感器和计算机；如图1所 示，星光经大气层传输后入射到差分像运动法测试光学系统的两个入射孔径中，经变换后 再入射到图像传感器上，图像传感器输出的双像点图像被传送给计算机，在计算机上完成 双像点质心坐标的提取。如图2所示，把坐标系的原点设置在双像点图像的左下角，把坐 标系的x轴方向设置为沿双像点图像的水平方向，把坐标系的y轴方向设置为沿双像点图 像的竖直方向；在安装差分像运动法测试光学系统和图像传感器时，确保无湍流影响时图 像传感器输出的双像点图像的双像点质心连线平行于双像点图像的水平方向。

本方法的实现步骤：

Step001：启动计算机，连续采集n帧从图像传感器传送来的双像点图像，n≥10；利 用计算机程序，在计算机的内存中创建一个包含M行、N列元素的二维数组IMAG，M为 双像点图像的总像素行数，N为双像点图像的总像素列数；将数组IMAG的所有元素都赋 值为0；对I＝1，2，…，M，J＝1，2，…，N，计算采集到的所有n帧双像点图像的第I行、第 J列像素的灰度值之和A00I，将灰度值之和A00I除以n的结果赋值给数组IMAG的第I 行、第J列元素；

Step002：利用计算机程序，在计算机的内存中创建一个包含N个元素的一维数组 HIST；对J＝1，2，…，N，把数组IMAG的第J列的所有元素值之和赋值给HIST第J个元 素；

Step003：把除以的结果赋值给变量XS，HIST(J)表示数组 HIST的第J个元素的值；令表示向上取整；

Step004：如果收到停止测试命令，转步骤Step008，否则采集一帧新的从图像传感器 传送来的双像点图像A002；把图像A002的第1至第M行、第1至第Idx列的像素的灰度 值保存到一个包含M行、Idx列元素的二维数组A003中，即对I＝1，2，…，M，J＝1，2，…， Idx，把图像A002的第I行、第J列像素的灰度值赋值给数组A003的第I行、第J列元素； 把图像A002的第1至第M行、第Idx+1至第N列的像素的灰度值保存到一个包含M行、 N-Idx列元素的二维数组A004中，即对I＝1，2，…，M，J＝Idx+1，Idx+2，…，N，把图像A002 的第I行、第J列像素的灰度值赋值给数组A004的第I行、第J-Idx列元素；

Step005：找出数组A003的值最大的元素所在的行的编号MI和列的编号MJ，如果数 组A003中的元素的最大值同时对应于多个元素，则找出其中的任意一个最大值元素所在 的行的编号MI和列的编号MJ；令i1＝max(1，MI-W)，i2＝min(M，MI+W)，j1＝ max(1，MJ-W)，j2＝min(Idx，MJ+W)，max(X，Y)表示取X和Y之中的最大值，min(X，Y) 表示取x和Y之中的最小值，W为整数，W表示像点边界框的半边长；计算如下表达式： $c_{\mathrm{li}}=\frac{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}I\times A003(I,J)}{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}A003(I,J)}$和$c_{\mathrm{lj}}=\frac{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}J\times A003(I,J)}{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}A003(I,J)},$其中A003(I，J)示数组A003的第I 行、第J列的元素的值；

Step006：找出数组A004的值最大的元素所在的行的编号MI和列的编号MJ，如果数 组A004中的元素的最大值同时对应于多个元素，则找出其中的任意一个最大值元素所在 的行的编号MI和列的编号MJ；令i1＝max(1，MI-W)，i2＝min(M，MI+W)，j1＝ max(1，MJ-W)，j2＝min(N-Idx，MJ+W)；计算如下表达式：

$c_{\mathrm{ri}}=\frac{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}I\times A004(I,J)}{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}A004(I,J)}$和$c_{\mathrm{rj}}=\frac{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}J\times A004(I,J)}{\underset{I=i1}{\overset{i2}{\Sigma }}\underset{J=j1}{\overset{j2}{\Sigma }}A004(I,J)},$其中A004(I，J)表示数组A004的第I 行、第J列的元素的值；

Step007：利用计算机程序向测试记录文件输出双像点的质心坐标，其中左像点的质心 的x坐标是(c_lj-0.5)×w_p，左像点的质心的y坐标是(c_li-0.5)×h_p，右像点的质心的x坐标 是(c_rj+Idx-0.5)×w_p，右像点的质心的y坐标是(c_ri-0.5)×h_p，w_p表示图像传感器的像素 的宽度，h_p表示图像传感器的像素的高度；令转步骤Step004；

Step008：停止双像点质心提取操作。

步骤Step005和步骤Step006中的参数W的值的选取方法：在测试开始前，使用计算 机连续采集80帧图像传感器传送来的双像点图像，使用计算机图像处理中的图像相加操 作，把这80帧双像点图像叠加在一起，得到一张新的双像点图像B001，双像点图像B001 中的像点尺寸会比计算机采集的单帧双像点图像中的像点尺寸大；在双像点图像B001上 画一个正方形的边界框BBOX，设置边界框BBOX的大小为最小的既能包围左像点又能包 围右像点的大小，如图2所示，图中左右像点对应的边界框是边长相同的两个边界框。计 算边界框BBOX覆盖的图像像素数目NP，令