Том 33, номер 08, статья № 3

Аннотация:

Проанализирована эффективность восстановления искаженных атмосферной турбулентностью изображений, сформированных одноапертурными и многоапертурными системами. На основе численного моделирования показано, что использование многоапертурных систем наблюдения для компьютерной коррекции атмосферных искажений в условиях анизопланатизма позволяет существенно сократить время экспозиции. При этом основные искажения хорошо корректируются при синтезировании изображений за время короткой экспозиции, соответствующей случаю «замороженной» турбулентной среды. Для коррекции остаточных мелкомасштабных искажений требуется на порядок меньше времени, чем в случае синтезирования длинноэкспозиционных изображений, полученных с помощью традиционных одноапертурных систем наблюдения.

Ключевые слова:

многоапертурные системы, турбулентная атмосфера, некогерентное изображение

Список литературы:

1. Ivanov M., McGaughey D. Image reconstruction by aperture diversity blind deconvolution // Proc. AMOS Tech. Conf. 12–15 September, 2007. Wailea, Maui, Hawaii. P. E78.
2. 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-1–12
3. Schulz T. Multiframe blind deconvolution of astronomical images // J. Opt. Soc. Am. A. 1993. V. 10, N 5. P. 1064–1073.
4. Averin A.P., Morozov Yu.B., Pryanichnikov V.S., Tyapin V.V. Computer correction of turbulent distortions of image of extended objects on near-Earth paths // Quant. Electron. 2011. V. 41, N 5. P. 475–478.
5. Zhu X., Milanfar P. Image reconstruction from videos distorted by atmospheric turbulence // Proc. SPIE. 2010. V. 7543. P. 75430S-1–8.
6. 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.
7. Дудоров В.В., Еремина А.С. Компьютерная коррекция турбулентных искажений некогерентных оптических изображений при использовании многоапертурных систем наблюдения // Оптика атмосф. и океана. 2018. Т. 31, № 2. С. 95–102.
8. Dudorov V.V., Eremina A.S. Computer correction of turbulent distortions of incoherent optical images using multi-aperture systems // Proc. SPIE. 2018. V. 10787. P. 107870E-1–9.
9. Miller N.J., Haus J.W., McManamon P.F., Shemano D. Multi-aperture coherent imaging // Proc. SPIE. 2009. V. 8052. Р. 805207-1–12.
10. Carles G., Muyo G., Bustin N., Wood A., Harvey A.R. Compact multi-aperture imaging with high angular resolution // J. Opt. Soc. Am. A. 2015. V. 32, iss. 3. P. 411–419.
11. Imaging through volume turbulence (IVT). URL: https: //www.radiantsolutions.com/capabilities/enrich/sensor-data-enrichment (last access: 6.04.2020).
12. Дудоров В.В., Еремина А.С. Определение поперечной составляющей скорости ветра на основе анализа видеоряда изображений удаленных объектов. Часть 2. Смещение объема турбулентной среды // Оптика атмосф. и океана. 2017. Т. 30, № 8. С. 682–690; Dudorov V.V., Eremina A.S. Retrieval of crosswind velocity based on the analysis of remote object images: Part 2 – Drift of turbulent volume // Atmos. Ocean. Opt. 2017. V. 30, N 6. P. 596–603.
13. Dudorov V.V., Eremina A.S. Visualization of the wind drift of turbulent inhomogeneities // Proc. SPIE. 2018. V. 10787. DOI: 10.1117/12.2502461.
14. Лукин В.П., Ботыгина Н.Н., Антошкин Л.В., Борзилов А.Г., Емалеев О.Н., Коняев П.А., Ковадло П.Г., Колобов Д.Ю., Селин А.А., Соин Е.Л., Шиховцев А.Ю., Чупраков С.А. Многокаскадная система коррекции изображения для Большого солнечного вакуумного телескопа // Оптика атмосф. и океана. 2019. Т. 32, № 5. С. 404–413; Lukin V.P., Botygina N.N., Antoshkin L.V., Borzilov A.G., Emaleev O.N., Konyaev P.A., Kovadlo P.G., Kolobov D.Yu., Selin A.A., Soin E.L., Shikhovtsev A.Yu., Chuprakov S.A. Multi-cascade image correction system for the Large solar vacuum telescope // Atmos. Ocean. Opt. 2019. V. 32, N 5. P. 597–606.