对空间物体进行自动化的无缝光谱处理和波长定标方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及空间物体数据处理领域，尤其涉及一种对空间物体无缝光谱的快速处 理方法。
【背景技术】
[0002] 无缝光谱鉴于有可以同时多目标观测，不受狭缝限制，不需要很高的指向精度等 优点，在空间物体和其它方面上具有广泛的用途，尤其如果配上大视场望远镜，可以进行大 规模的高效率的光谱巡天。然而对其数据处理具有较大的技术难度，尤其是要在各波长上 进行均匀的平场改正、精确的波长一直是一件费时费力的工作，需要大量的人力物力，而且 对于空间物体等观测，需要快速甚至准实时地得到最终的处理结果。因而需要采用新的自 动化的数据处理方法来对无缝光谱进行快速处理和波长定标。
【发明内容】
[0003] 本发明主要针对目前的无缝光谱进行自动的预处理（仪器响应改正）、二维光谱 自动识别、定位、抽谱、波长定标过程。
[0004] 本发明的目的是提供一种对空间物体进行自动化的无缝光谱处理和波长定标方 法，该方法基于传统光谱数据处理和波长定标，能够解决无缝光谱的自动化高效批量处理 问题。本发明的方法可以进行自动化的批量处理，在较短时间内对批量无缝光谱进行处理， 可靠性高，运行稳定，处理速度快，人工参与程度低，自动化程度较高，因此本方法为无缝光 谱的动画化批量处理供了很好技术支持。
[0005] 本发明的对空间物体进行自动化的无缝光谱处理和波长定标方法包括以下步 骤：
[0006] 对空间物体的二维光谱图像进行分类和预处理的步骤，用于对本底图像、平场图 像和暗场图像分别进行合并，并进行本底和暗流改正；
[0007] 对空间物体的二维光谱进行识别、定位、剪切的步骤，用于对经过预处理后的图像 中的光谱进行识别和定位，然后对二维光谱进行剪切；
[0008] 对定标灯的二维光谱做上述同样的处理；
[0009] 对剪切的定标灯的二维光谱进行追迹、旋转和抽谱的步骤，用于对剪切的二维光 谱图像顺次进行平滑处理、追迹拟合处理、旋转处理和抽谱等处理；
[0010] 根据已知定标灯一维谱得到色散方程，然后根据色散方程利用观测的多波段平场 (X，Y，A)对剪切的空间物体二维光谱完成平场改正；
[0011] 对剪切的空间物体二维光谱进行追迹、旋转和抽谱的步骤，用于对剪切的二维光 谱图像顺次进行平滑处理、追迹拟合处理、旋转处理和抽谱处理；
[0012] 波长定标的步骤，用于将定标灯谱得到的色散方程，运用到待定标的空间物体一 维光谱中，就完成波长定标；以及
[0013] 归档整理所有观测结果的步骤，用于对整晚波长定标后的空间物体的一维光谱进 行整理，按照用户的需求生成固定格式的表格。
[0014] 本发明能够产生以下有益的技术效果：
[0015] 本发明的数据处理的过程自动化程度高，需要很少的人工干预，容易操作，对数据 处理人员的数据处理能力要求低，便于应用和推广，同时减少了由于不同操作人员而造成 的结果差，便于不同系统的处理结果进行对比。
[0016] 本发明的数据处理结果稳定，可靠性高，多次运行结果稳定，不存在系统偏差。
[0017] 本发明的数据处理效率高，速度快。运行速度取决于波长范围、波长分辨率、运行 机器的性能等因素，可以在较短时间内完成大量的数据，一般几秒钟可完成一条光谱数据 的处理，基本可实现在一天时间内完成前一天晚上的所有光谱观测数据。
【附图说明】
[0018] 图1是本发明的对空间物体进行自动化的无缝光谱处理和波长定标方法的流程 图；
[0019] 图2示出本发明的本底图像；
[0020] 图3示出本发明的SDSS滤光片系统透过率曲线；
[0021] 图4示出本发明的原始二维光谱图像；
[0022] 图5示出本发明的已知定标灯谱；
[0023] 图6示出本发明的色散方程拟合结果；
[0024] 图7示出本发明的平滑后的二维光谱图像；
[0025] 图8示出本发明的二维光谱追迹拟合结果；
[0026] 图9示出本发明的经旋转后二维光谱图像；
[0027] 图10示出本发明的沿垂直色散方向的光谱轮廓高斯拟合结果；
[0028] 图11示出本发明的抽谱后得到的一维光谱；
[0029] 图12示出本发明的±1级谱合并后的一维光谱；
[0030] 图13示出本发明的波长定标结果。
【具体实施方式】
[0031] 以下将参照附图详细说明本发明的示例性实施方式。在本发明中，以现代卫星作 为观测目标的示例，但这不是限制性的，包括现代卫星在内的任何具有不同的姿态稳定方 式的同步轨道空间物体（以下简称为空间物体）都可以作为本发明的观测目标。
[0032] 本发明的对空间物体进行自动化的无缝光谱处理和波长定标方法包括五个步骤： 对光谱图像进行分类和处理的步骤；对空间物体和定标灯二维光谱进行识别、定位、剪切的 步骤；对定标灯谱剪切的光谱进行追迹、旋转和抽谱的步骤；根据定标灯谱得到色散方程， 对空间物体剪切的光谱进行平场改正，再进行追迹、旋转和抽谱的步骤；根据定标灯谱得到 色散方程，进行波长定标的步骤；以及归档整理所有观测结果的步骤。
[0033] 以下将分别上述各个步骤进行详细说明，图1为流程图。
[0034] 步骤一：对空间物体的二维光谱图像进行分类和处理的步骤。
[0035] 该步骤具体包括以下子步骤：
[0036] 子步骤A:获取本底图像（Bias)、平场图像（Flat)、暗场图像（Dark)。
[0037] 对于无缝光谱的数据，最终的处理精度会受到光学系统（包括光源）和探测器的 均匀度、线性度以及响应度的影响，因此，无缝光谱的处要求先消除CCD的象元间的像素差 异和光学系统的差异，校正像畸变等。为保证数据处理精度，除了需要空间物体的无缝光谱 时，需要一批用于系统校正的图像，主要包括：本底图像（Bias)、平场图像（Flat)和暗流图 像（Dark) 〇
[0038] 本底（Bias)图像如图2所示，一般每晚的数据中包含10-20幅，ADU读数一般在 500-2000 之间。
[0039] 对于无缝光谱的平场，和一般的测光或者长缝光谱相比拍摄难度较大，因为无缝 光谱在CCD上成像的二维谱位置是不固定的。理想的状态是拍摄一系列的单色光，然后 根据不同颜色的平场来修正某波长处的颜色响应，最终修正整条光谱。实际上可使用一 系列滤光片系统来近似，如图3所示的SDSS(SloanDigitalSkySurvey)滤光片系统的 u'g'r'i'z' 5个波段，从而对无缝光谱的平场进行近似，当然也可采用其它测光系统如 Johnson-CousinsUBVRI等。
[0040] 对于暗场（Dark)图像，主要是消除探测器本身的暗电流。拍摄时要和曝光时间保 持一致。
[0041] 子步骤B:合并本底图像，对所有光谱图像进行本底改正，消除探测器及光电观测 设备的偏置电压及不均匀性影响。
[0042] 本底在数据处理时要进行合并，在所有的图像中都要进行修正。由于本底图像还 存在一定的二维结构，因此必需进行改正。
[0043] 子步骤C:对不同波段的平场图像，做归一化的三维平场（X，Y，入）。
[0044] 我们得到每个象元不同波长的平场响应，需要对每个波段的平场都做归一化，得 到归一化的三维平场（X，Y，A)，然而平场改正必需要进行波长定标后才可以进行。
[0045] 子步骤D:合并暗场图像，进行暗场改正，消除探测器上暗电流的影响。
[0046] 对于一般(XD，通常小时级的曝光，只有几个电子，对于短曝光（如几分钟之内）， 几乎可以忽略其影响。
[0047] 步骤二：对空间物体和定标灯的二维光谱进行识别、定位、剪切的步骤。
[0048] 该步骤具体包括以下子步骤：
[0049] 子步骤E:对经过本底和暗流改正后的图像中的二维光谱进行识别和定位，主要 根据光谱的0级谱。
[0050] -般在二维光谱中，由于空间物体零级谱的形状类似点源，可通过信噪比 (Signal-to-NoiseRatio,SNR)以及锐度（Sharpness)和圆度（Roundness)来判断，比较明 亮且容易辨认；而对其它恒星而言，其零级谱是一条线。
[0051] 信噪比可用如下公式计算：
[0053] 其中DN为CCD读数，Gain为增益。
[0054] 锐度（Sharpness)需要给出截至的上下限，定义为
[0056] 其中DN_是零级谱探测中最大读数值，DNnm是周围临近像素的平均值，h是二维 高斯拟合的半高全宽FWHM。对于该参数一般默认取[0. 2, 1. 0]范围。
[0057] 圆度（Roundness)用来判断零级谱圆的程度，定义为
[0059] 其中匕和h,分别为在X和y方向的一维高斯拟合的半高全宽FWHM，一般取 [-1. 0, 1. 0]的范围，显然对于该参数零级谱越圆越接近0。
[0060] 子步骤F:对空间物体和定标灯的二维光谱图像中辨认出的零级谱进行定位，然 后对光谱进行剪切（CutoutSpectrum)，以0级光谱为中心，沿色散方向剪切成一长条。
[0061] -般在跟踪空间物体的模式中，对于空间物体而言，其零级谱是点源，容易识别， 而其它恒星的零级谱是一条线，因此很容易区分。然后根据零级谱的位置对光谱进行剪切 (CutoutSpectrum)，以0级光谱为中心，沿色散方向剪切成一长条（如图4所示）。
[0062] 可以根据实际情况进行二维光谱剪切，在色散方向尽量保证0级和±1级谱的完 整性。在空间方向，对于空间物体的光谱，尽量不让别的星光进入造成污染，也要保证一定 量的天光进行背景估计。
[0063] 步骤三：对定标灯谱剪切的光谱进行追迹、旋转和抽谱，并拟合色散方程的步骤。
[0064] 该步骤具体包括以下子步骤：
[0065] 子步骤G:对剪切后的定标灯光谱图像进行平滑处理便于光谱追迹。
[0066] 对光谱图像进行平滑处理可以去除一些随机噪声，增强光谱的信噪比，便于进行 光谱的追迹和拟合。需要特别指出的是，二维光谱图像的平滑仅仅用于追迹和拟合