基于点源阵列的星载面阵CMOS相机静态PSF测量

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1、第38卷第1期航天返回与遥感2017年2月SPACECRAFTRECOVERY&REMOTESENSING53基于点源阵列的星载面阵CMoS相机静态PSF测量高慧婷刘薇何红艳(北京空间机电研究所，北京100094)摘要点扩散函数(PointspreadFunction，PsF)能够完整表征物空间一点发出的光经过相机系统在像空间的分布特性，是空域图像复原、图像超分等处理的关键先验信息。针对基于点源的星载面阵cMOs相机静态点扩散函数PsF测量受点源相位影响、采样点少的问题，分析了相位模型，建立了相位理论模型模板库，提出了基于相似性度量函数模板匹配的相位确定方法，首次形成一套点源

2、阵列靶标设计及数据处理方法，并对该PsF测量方法进行蒙特卡洛仿真，结果表明文章提出的方法对信噪比变化不敏感，具有较强稳定性，以二维高斯分布标准差衡量，测量精度达到95％。将该方法用于“高分四号”卫星全色CMOS相机的静态PSF测试，证明了该方法在星载面阵CMOS相机静态PsF测试工程应用中的可行性。关键词点源阵列星载面阵相机点扩散函数相位理论模板匹配“高分四号”卫星中图分类号：P236文献标志码：A文章编号：1009—8518(2017)01．0053—08DOI：l0．3969住issn．1009—8518．20l7．01．008StaticPSFMeasurementMe

3、thod0fSateUiteBorneAreaCMoSCamerawithP0intArrayGAOHuitingLIUWeiHEHongyan(BeijingInstituteofspaceMechanics&Electrici劬Beijing100094，China)AbstractThedistributionoftheopticalemissionfromobjectspacetoimagespacethroughthecamerasystemcanbe向1lydescribedbypointspread如nction(PSF)，whichisimportantpri

4、orinfomationforimagerestorationandsuper-res01ution．InordertoreducetheimpactofphaseandsolVetheproblemoflackofsamplepointswithasinglepointresource，thephasemodelisanalysedandthetenlplatelibraIybasedonthephasetheoryisestablished，anarithmeticisproposedtofixphasebasedonthetemplatematchingbysimila

5、ritymeas—urefunetion，andthenamethodincludingtargetdesignanddataprocessingisfbnnedf．orthefirsttime．ThesimulationresultsofthePSFmeasurementmethodsbasedonMonte—Carlomethodshowthatthismethodisrobustandtheprecisionisupto95％bystandarddeViationoftwodimensionGaussian．ThismethodisusedinthestaticPSFm

6、easurementofGF一4satellitepanchromaticareaCMOScamera，proVidingreferencesoftheengineeringapplicationforthePSFmeasurementofthesatellitebomeareaCMOScamera．Keywordspointarray；spacebomeareacamera；pointspreadfunction；phasetheory；templatematching；GF。4satellite收稿日期：2016—03．02基金项目：高分辨率对地观测系统重大专项基金资助项

7、目(50一Y20A08一0508—15／16)54航天返回与遥感2017年第38卷0引言光学系统在理想状态下，物空间一点发出的光能量在像空间也集中在一点上，但是实际的光学系统成像时，由于衍射和像差以及其它工艺的影响，物空问一点发出的光在像空间是分布在一定的区域内，其分布的情况称为点扩散函数(PointspreadFunction，PsF)。对PsF做傅里叶变换得到光学传递函数(0DticalTransferFunction，0TF)，oTF函数通常是复数形式，包含调制传递函数(ModulationTra