1 长春大学电子信息工程学院, 吉林长春 130022
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林长春 130033
为提升卫星定姿精度, 采用 NOIP1SN025KA型 CMOS探测器设计了一款完整的观星相机。在辐照环境温度 24℃、测试环境温度 24℃、测试环境湿度 37% RH的环境条件下利用 60Co-γ辐射源进行了抗辐照实验。然后, 设计了焦距为 500 mm、F数为 4、视场角为 2.4.的光学系统。电子学系统以 FPGA作为核心控制器件, 控制 CMOS输出数字信号, 并通过 TLK2711将信号传回卫星数传系统。机械结构部分主要由主镜组件、次镜组件、校正镜组件、遮光罩、支腿等部分组成。采用计量筒(殷钢)支撑次镜的设计方案, 保证主次镜间隔变化在温度变化工况下满足公差要求。反射镜组件设计有径向和轴向柔性, 保证光学表面在力热环境下的面形精度。校正镜组件采用压圈切向压紧镜片的安装方式, 对镜片的应力小, 对中性好, 耐冲击和振动, 能够保持良好的结构稳定性。整机通过主镜背板与卫星连接。星载观星相机具备成像和传输星点的阈值和坐标信息两种工作模式。通过外场成像实验可知, 该相机成像质量良好、移植性强、可靠性高。视场角范围内, 可以拍摄到约 10颗星, 同时可以观测到 9等星, 可有效辅助星敏感器工作。
定姿精度 光学系统 阈值 attitude accuracy, optical system, FPGA, threshold FPGA
1 长春大学, 吉林 长春 130022
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
针对多光谱图像存储和传输安全性问题, 提出一种将混沌思想、 小波变换和KL(karhunen-loeve)变换相结合的多光谱图像压缩加密算法。 首先, 采用K-means聚类方案将多光谱图像聚类为通用像素, 通过选择合适的K值使算法的性能最优, 同时便于后续处理; 然后对通用像素进行二维离散9/7小波变换, 对变换后的系数进行Arnold变换以及加密处理, 消除多光谱图像大部分空间冗余, 减少压缩过程中的块效应; 之后对产生的小波系数进行改进的KL变换, 消除残余空间冗余和光谱冗余; 最后采用差分脉冲滤波器对系数进行编码, 并采用Tent映射对码流进行混淆扩散加密。 通过实验可知, 本算法的信息熵达到11.794 3(选取12位多光谱图像), 信息熵更接近最大值12, 优于现有算法, 可以更好的隐藏原图特征; 该算法的像素变化率(NPCR)和归一化平均变化强度(UACI)分别为99.81%和34.19, 优于现有的其他算法, 本算法可以更好的抵御差分攻击; 输出比特流变化率保持在47.62%~47.71%之间, 密文比特流变化率保持在47.45%~47.52%, 本算法具有较好的密钥敏感性; 在压缩比为4∶1~32∶1范围内, 系统PSNR在42 dB以上, 具有很高的压缩性能。 在4∶1~32∶1范围内, 本压缩算法达到很高的峰值信噪比, 优于现有的压缩算法, 在正常工作压缩比为16∶1时, 比现有压缩算法的信噪比提高了0.64 dB以上。 为进一步验证算法在高压缩比情况下的压缩性能, 该研究测试了压缩比为128∶1时系统的信噪比为31.28, 此时, 重建后的图像较为清晰, 优于现有算法1 dB以上。 可见, 该算法可行, 且特别适合对压缩比要求较高的场合, 并在频谱保真方面具有较好的效果。
KL变换 Arnold变换 差分脉冲滤波器 KL transform Arnold transform NPCR UACI Differential pulse filter NPCR UACI 光谱学与光谱分析
2022, 42(9): 2976
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春130033
2 中国科学院研究生院, 北京100049
提出一种基于快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解的高光谱图像光谱信息压缩算法。 首先, 将干涉高光谱图像光程差方向的三维信息采用三维光程差方向提升小波变换（3D OPT-LDWT）进行分解, 将三维小波子带系数看作三阶非负张量, 采用快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解（FHALS-NTD）算法对进行分解, 得到核心张量和模式矩阵。 对每个模式矩阵进行量化, 对核心张量采用比特平面重要系数编码算法进行编码, 得出最终的压缩码流。 结果表明, 此压缩算法可以稳定可靠地工作。 与传统压缩算法比较, 平均信噪比提高了1.23 dB。 有效的提高了干涉高光谱图像压缩性能。
干涉高光谱图像 光差程方向 3维光差程方向提升小波 快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解 Hyper-spectral interference image OPD 3D OPD lifting discrete wavelet transform Fast hierarchical alternating least squares nonneg 光谱学与光谱分析
2012, 32(11): 3155
