幸运成像技术是一种相对简单的事后图像处理技术, 主要是对短曝光图像进行像质评价, 之后选取出高质量图像进行配准、叠加来复原出高分辨率目标图像。根据幸运成像技术的理论算法, 提出了一种适用于地基2.4m大口径望远镜的幸运成像技术方案和GPU局部加速算法流程。使用该方案拍摄的短曝光图像进行幸运成像, 获得了间距为0.3″的双星高分辨率图像。在选图过程中利用GPU设备进行并行计算, 探讨了加速幸运成像算法的可行性以及计算瓶颈的问题。实验结果表明, 在近红外条件下, 2m级大口径望远镜所拍摄的图像, 可以使用幸运成像算法重建出高分辨率的图像, 其FWHM约0.2″; GPU设备能够实现幸运成像算法的加速, 并提高整个算法的效率。

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。