Том 31, номер 02, статья № 3

Аннотация:

На основе численного моделирования исследованы возможности повышения эффективности работы оптических многоапертурных систем наблюдения в турбулентной атмосфере. Проанализированы особенности формирования синтезированного изображения, представляющего собой сумму (наложение) изображений, полученных на каждой отдельной субапертуре, при наличии турбулентных искажений. Приведены результаты анализа качества изображений, синтезированных матрицей N ×N субапертур (N = 5–10). Показано, что при использовании большого числа субапертур турбулентные искажения в синтезированном изображении, полученном с учетом компенсации смещений субизображений на каждой отдельной субапертуре, являются изопланарными в широком диапазоне атмосферных условий, что позволяет существенно улучшить качество изображения методами компьютерной коррекции. При этом существует оптимальный размер субапертуры, определяемый главным образом параметром Фрида, характеризующим степень турбулентных искажений.

Ключевые слова:

многоапертурные системы наблюдения, турбулентная атмосфера, компьютерная обработка изображений

Список литературы:

1. Лукин В.П., Фортес Б.В. Адаптивное формирование пучков и изображений в атмосфере. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 1999. 286 с.
2. Van Eekeren A.W.M., Schutte K., Dijk J., Schwering P.B.W., van Iersel M., Doelman N.J. Turbulence compensation: An overview // Proc. SPIE. 2012. V. 8355. Р. 83550Q-1–83550Q-10.
3. Huebner C.S., Greco M. Blind deconvolution algorithms for the restoration of atmospherically degraded imagery: A comparative analysis // Proc. SPIE. 2008. V. 7108. Р. 71080M-1–71080M-12.
4. Van Eekeren A.W.M., Kruithof M.C., Schutte K., Dijk J., van Iersel M., Schwering P.B.W. Patch-based local turbulence compensation in anisoplanatic conditions // Proc. SPIE. 2012. V. 8355. Р. 83550T-1.
5. Zhu X., Milanfar P. Image reconstruction from videos distorted by atmospheric turbulence // Proc. SPIE. 2010. V. 7543. P. 75430S.
6. Aubailly M., Vorontsov M.A., Carhar G.W., Valley M.T. Automated video enhancement from a stream of atmospherically-distorted images: The lucky-region fusion approach // Proc. SPIE. 2009. V. 7463. P. 74630C.
7. Коняев П.А., Боровик А.В., Жданов А.А. Анализ структуры и развития внепятенных вспышек по цифровым изображениям хромосферы Солнца // Оптика атмосф. и океана. 2015. Т. 28, № 9. С. 844–849; Kоnyaev P.А., Bоrоvik А.V., Zhdаnоv А.А. Analysis of structure and development of spotless flares using digital images of the solar chromosphere // Atmos. Ocean. Opt. 2016. V. 29, N 1. P. 89–94.
8. Аверин А.П., Морозов Ю.Б., Пряничников В.С., Тяпин В.В. Компьютерная коррекция турбулентных искажений изображения протяженного объекта на приземных трассах // Квант. электрон. 2011. Т. 41, № 5. С. 475–478.
9. Hope D.A., Jefferies S.M., Hart M., Nagy J.G. High-resolution speckle imaging through strong atmospheric turbulence // Opt. Express. 2016. V. 24, N 11. P. 12116–12129.
10. Ivanov M., McGaughey D. Image reconstruction by aperture diversity blind deconvolution // Proc. of AMOS Tech. Conf. 12–15 September, 2007. Wailea, Maui, Hawaii. P. E78.
11. Schulz T. Multiframe blind deconvolution of astronomical images // J. Opt. Soc. Am. A. 1993. V. 10, N 5. P. 1064–1073.
12. Miller N.J., Haus J.W., McManamon P.F., Shemano D. Multi-aperture coherent imaging // Proc. SPIE. 2009. V. 8052. Р. 805207-1-12.
13. Дудоров В.В., Еремина А.С. Возможности повышения качества искаженных турбулентными неоднородностями изображений удаленных объектов на основе использования многоапертурных систем наблюдения // Аэрозоли Сибири: XXIII Рабочая группа: тез. докл. Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2016. С. 110.
14. Vorontsov M.A., Kolosov V.V. Target-in-the-loop beam control: Basic considerations for analysis and wave-front sensing // J. Opt. Soc. Am. A. 2005. V. 22. P. 126–141.
15. Lachinova S.L., Vorontsov M.A., Dudorov V.V., Kolosov V.V., Valley M.T. Anisoplanatic imaging through atmospheric turbulence: Brightness function approach // Proc. SPIE. 2007. V. 6708. P. 67080E.
16. Дудoрoв В.В., Кoлoсoв В.В. Коррекция некогерентных изображений объектов в условиях анизопланатизма турбулентности по опорному источнику излучения различной длины волны // Оптика атмосф. и океана. 2010. Т. 23, № 5. С. 392–397; Dudorov V.V., Kolosov V.V. Anisoplanatic Turbulence correction in incoherent imaging by using reference sources with different wavelengths // Atmos. Ocean. Opt. 2010. V. 23, N 5. P. 353–358.
17. Dudorov V.V., Eremina A.S. Determination of atmospheric turbulent inhomogeneity wind drift from sequence of incoherent images // Proc. SPIE. 2014. V. 9292. P. 92921F.
18. Еремина А.С., Дудоров В.В. Способ фильтрации и определения скорости смещения турбулентных искажений в видеоряде оптических изображений при ветровом сносе атмосферных неоднородностей // Изв. вузов. Физика. 2015. Т. 58, № 8/2. С. 192–194.
19. Dudorov V.V., Eremina A.S. Filtration of optical image distortions for retrieving the drift velocity of atmospheric turbulence inhomogeneities // Proc. SPIE. 2015. V. 9680. Р. 96802E.
20. Дудоров В.В., Еремина А.С. Определение поперечной составляющей скорости ветра на основе анализа видеоряда изображений удаленных объектов. Часть 1. Смещение тонкого слоя турбулентных неоднородностей // Оптика атмосф. и океана. 2017. Т. 30, № 4. С. 274–280; Dudorov V.V., Eremina A.S. Retrieval of crosswind velocity based on the analysis of remote object images: Part 1 – Drift of a thin layer of turbulent inhomogeneities // Atmos. Ocean. Opt. 2017. V. 30, N 5. P. 422–428.
21. Стюард И.Г. Введение в Фурье-оптику. М.: Мир, 1985. 182 с.