2.4米望远镜干涉条纹的去除及对测光的影响*

郑中杰，彭青玉

(1. 暨南大学 计算机科学系，广东 广州 510632；2. 广东石油化工学院 实验教学部，广东 茂名 525000；3. 暨南大学天体测量、动力学与空间科学中法联合实验室，广东 广州 510632)

2.4米望远镜干涉条纹的去除及对测光的影响*

郑中杰1,2,3，彭青玉1,3

(1. 暨南大学 计算机科学系，广东 广州 510632；2. 广东石油化工学院 实验教学部，广东 茂名 525000；3. 暨南大学天体测量、动力学与空间科学中法联合实验室，广东 广州 510632)

使用云南天文台丽江观测站2.4 m望远镜云南暗弱天体光谱及成像仪(Yunnan Faint-Object Spectrograph and Camera, YFOSC)终端观测时，有时会产生明显的干涉条纹。采用空域栈中值滤波方法对I滤光片的观测图像进行干涉条纹的提取和剔除。进一步采用生长曲线的方法对比剔除干涉条纹前后的测光发现，剔除干涉条纹后暗星的测光精度有明显的改善。

干涉条纹；测光；精度

天体测光是天体物理研究中的一种重要手段。通过精确测光，常常能得到令人振奋的结果：发现变星，研究双星物理性质，研究宇宙演化等等。

但是在实际观测时，得到的观测图像有时会受到干涉条纹的影响，这显然不利于精确测光。例如，2011年1月3日在云南天文台丽江观测站使用2.4 m望远镜YFOSC终端的I滤光片观测时，就存在明显的干涉条纹(图1)。干涉条纹属于系统误差，尤其影响暗目标的精确测光，不能采用普通的平场校正进行处理。

本文第1部分解释干涉条纹的成因。第2部分详细描述空域栈中值法[1]求解CCD图像中的干涉条纹。第3部分是资料分析和归算及结果。第4部分是总结和结论。

1 干涉条纹的成因

当光波波长较短的时候(例如λ小于700 nm)，CCD硅片有很高的光子吸收率。但是，对于I或Z型滤光片，CCD硅片的吸收率会随着波长的增加(主要是夜天光)而迅速下降。结果导致相当部分的低能光子在CCD硅片的薄层间来回反射[2]。

当光线在薄层间来回反射时，光波会相互影响，即在强度上增强或者抵消[2]。如果CCD硅片层的厚度并不均匀，将会形成干涉条纹。干涉条纹的形状实际上是CCD硅片层上相同厚度分布的一种反映。详细地，光波发生折射时有如下关系：

mλ=2ndcosθ

(1)

其中m是一个整数；n是滤光片两个表面间的折射率；d是两个表面间的距离；θ是入射角的大小。

2 干涉条纹提取方法

2.1 中值滤波

文[1]作者认为干涉条纹属于一种加法性质的系统偏差。如果遇到十分明显的条纹或者望远镜背景发射线，必须剔除这种加性噪声的影响。使用频域或者空域滤波的方法都不能很好地去除这种系统加性影响，唯一合适的办法是从观测图像本身形成一幅超级天空图像。下面详述Gullixson等人最先提出的中值滤波方法。

设重叠观测多幅图像(10幅以上)，将所有图像简单堆积后，在每一像素位置(x,y)处就构成了像素栈，然后取其中值为输出图像在该位置处的灰度值。依此类推求出所有像素点处的中值，最后得到一幅输出图像，该图像称之为超级天空(Supersky)。在亮星不多的情况下(不超过图像大小10%～20%的区域)，该图像能很好地反映干涉图像的分布特征。将实际图像减去超级天空，将得到无加性偏差的图像，即去除了干涉条纹。

2.2 干涉条纹的去除

用空域栈中值滤波的方法，在Windows/Visual C++6.0环境下编程处理图像。具体地，对2011年1月3日在丽江观测站2.4 m望远镜观测的20幅CCD图像先进行平场校正，再进行干涉条纹的求解和滤除。典型的处理结果见图1～3。

图1 原始图像上存在明显的干涉条纹
Fig.1 Interference fringes in a raw CCD image

图2 提取的干涉条纹
Fig.2 Extracted pattern of interference fringes in Fig.1

图3 剔除干涉条纹后的图像
Fig.3 The image in Fig.1 after the removal of the interference fringes in Fig.2

3 干涉条纹对星等的影响

3.1 数据测量与归算

使用自己开发的程序对去除条纹前后共40幅图像中的星像进行位置与光度的测量：对量度坐标的测量使用二维高斯函数拟合的方法，而对光度的测量则使用生长曲线测光的方法[3-7]。部分测量结果如表1。其中第1列是星的序号，第2、第3列是星像量度坐标，第4列是仪器星等值，星等零点值(zpt)取为25。

使用自己开发的技术[3]将测量得到的星像的量度坐标与PPMXL星表[8]中已知星像进行匹配。实验发现，每一视场中能匹配约600颗PPMXL星表星。部分匹配结果如表2。其中第1列为PPMXL星表中的星号。

表1 部分测量结果Table 1 Some measurement results

表2 部分匹配结果Table 2 Standard IDs matched to the stars listed in Table 1

归算中找出依观测时间相邻的两幅图像的共同星，然后求出共同星在两幅图像的平均星等差，令扣除了平均星等差的每个共同星的星等差作为测量的随机误差。这一做法消除了相邻两幅图像由于曝光时间、天光背景差异所造成测光上的不同。最后根据PPMXL的星号计算出同一颗星在不同图像的这种测光随机误差相对应的标准差作为测光精度。

采用的图像是用来求解图像几何扭曲的资料[9]，其中相邻两图像之间的望远镜指向相差约为1′，处理了20幅相邻图像，此时相邻图像中的共同星约占90%。为了比较去除干涉条纹对测光影响的大小，分别对滤除条纹前后的资料做了相同的处理。此外，所记录的星等偏差数据做如下处理，找出共同星(大于3颗)并求出它们星等随机偏差对应的标准差。

图4中横坐标表示被测星的仪器星等，纵坐标表示与星等偏差相应的标准差，总共有1 654颗星。从图4可以明显看出，滤除干涉条纹后对暗星的测光精度有明显的改善。

4 结 论

图4 滤除干涉条纹后测光精度的改善

Fig.4 Improvement of the photometric precisions after the removal of the interference fringes

介绍了干涉条纹形成的原因及其滤除方法，用云南天文台丽江观测站2.4 m望远镜观测NGC2324星团的观测资料进行实际测光和归算。数据处理结果表明，干涉条纹的滤除能够明显改善暗星光度的测量精度。

本文只做了I滤光片的干涉条纹的滤除，对于V、R、Z′滤光片，可以采用相同的方法进行处理。

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RemovalofInterferenceFringesinImagesfromtheYNAO2.4mTelescopeandtheImpactsonPhotometry

Zheng Zhongjie1,2,3, Peng Qingyu1,3

(1. Department of Computer Science, Jinan University, Guangzhou 510632, China, Email: 864846155@qq.com; 2. Department of Experimental Teaching, Guangdong University of Petrochemical Technology, Maoming 525000, China; 3. Sino-France Joint Laboratory for Astrometry, Dynamics, and Space Science, Jinan University, Guangzhou 510632, China)

Interference fringes are obviously present in some CCD images obtained by the YFOSC camera on the 2.4m telescope at the Lijiang station of the Yunnan Observatory. This is especially the case for images taken with long-wavelength bandpasses, such as the Johnson I bandpass. As an experiment to remove interference fringes we created a “supersky” image by stacking a series of CCD images of the open cluster NGC 2324 observed by the telescope in the I bandpass. After subtracted by the “supersky,” which contains the pattern of the interference fringes, the observed CCD images of the cluster become greatly improved in quality, and the photometric precisions of faint stars in the images are about twice better than without the “supersky” subtraction.

Interference fringes; Photometry; Precision

CN53-1189/PISSN1672-7673

P122

A

1672-7673(2013)04-0416-04

国家自然科学基金 (10973007, 11273014) 资助.

2012-10-12；修定日期：2012-11-08

郑中杰，男，硕士. 研究方向：图像处理. Email: 864846155@qq.com