目前我国LAMOST光谱巡天已发布超过760万条的天体光谱, 对其中大量的低信噪比光谱的处理一直是业内公认的难题。 针对天体光谱中重复观测的光谱, 提出了一种新的处理方法。 该方法的主要内容为: 对每一组重复观测光谱, 选择其红移值的差距在一定范围内的组别, 然后使用一种基于信噪比加权的最优叠加方法来提高光谱的信噪比。 通过对LAMOST DR4中所有重复观测光谱进行处理, 证明该方法对于提高低信噪比重复观测光谱的信噪比十分有效。 使7 571组恒星光谱的信噪比达到参数测量的标准, 3 357组类星体和星系光谱的信噪比得到提高, 平均提高率为56.38%; 并且获得了43 021个双星候选体。

TDI CCD 主要应用于空间遥感和科学实验中, 为了解决 TDI CCD 性能检测过程中精度不够高、检测方法不够准确等问题, 提出了一套更为科学而准确的高精度 TDI CCD 性能检测方法。首先, 增加TDI CCD视频信号的增益可调范围和视频AD的量化位数, 尽可能高地提取出TDI CCD的噪声; 其次, 改变TDI CCD接收的辐照度, 制定TDI CCD各项视频响应性能的检测方法; 最后, 提出TDI CCD各项视频响应的准确计算方法, 确定测量不确定度。实验结果表明: 和以前测量方法相比, 暗电流信号和CCD噪声的测量不确定度减小了10倍, 其他视频响应性能的不确定度也减小了5倍多, 因此, 现有测量方法提高了TDI CCD视频响应的检测精度和准确性。

星敏感器曝光时间是影响星敏感器星点定位精度的因素之一。建立星敏感器星点像移模型和CCD 噪声影响模型,分析了星点质心定位精度与曝光时间的关系,并以CCD47-20 为例,对星敏感器的曝光时间进行了优化。结果表明:对于6.5 等星,当星点光斑像移速度为4.67 pixels/s 时,采用5×5 窗口的亚像元质心算法,亚像元质心算法精度随曝光时间的延长而降低,CCD 噪声对星点质心定位精度的影响随曝光时间的增加而减小;星敏感器的最佳曝光时间为200 ms,此时的星点质心定位精度优于1/50 pixel。

提出了一种用于数字图像中CCD噪声处理的小波神经网络滤波器.分析了CCD噪声模型,找出了导致CCD噪声模型复杂的原因:CCD相机响应功能的非线性.在对自适应噪声平滑(ANS)滤波器分析的基础上,考虑了影响滤波效果的两大问题:滤波窗口和图像强度.将小波神经网络非线性逼近CCD噪声曲线,按照噪声参数对图像进行区域划分并分配相应的权值.然后,结合相应的非线性滤波器进行针对性滤波,综合输出.实验结果表明:本文改进的滤波器滤波效果明显,信噪比得到进一步提高(24.65).利用小波神经网络良好的非线性函数逼近性,结合ANS滤波器,构造出了小波神经网络非线性ANS(WNN-NANS)滤波器,该滤波器在去除噪声的同时很好地保留了边缘细节,同时提高了信噪比.

成像过程中的CCD噪声将给图像测量结果带来误差,因此能否有效地抑制这些噪声是提高测量精度的关键。分析了CCD暗电流噪声和随机噪声的特性,并针对各自特性提出了相应的噪声标定技术以及抑制方法。结合精密图像测量任务,分别研究了暗电流噪声和随机噪声对一维边缘定位、结构光相移法相位提取的影响。通过仿真和实验,比较了噪声抑制前后的测量结果,结果表明,噪声抑制后边缘定位精度有很大的提高,证实了该CCD噪声标定技术和抑制方法的有效性和必要性。