基于遥感图像及工程参数的全局像移探测算法

相邻两片成像传感器的拼接区能够形成具有相同目标景物的图像, 是提炼像移信息的关键, 具有相同目标景物的图像并非贯穿于每次成像任务全程, 无相同目标景物期间的像移估计问题仍然存在。提出基于遥感图像及工程参数的全局像移探测算法, 试图对包含无相同目标景物期间在内的像移进行全覆盖探测。根据拼接区成像特点, 将成像过程分为无相同目标景物和有相同目标景物两个阶段:在无相同目标景物阶段, 利用工程参数计算像移的低频分量, 建立基于拼接区图像和像移低频分量的目标函数, 衡量像移曲线与低频分量之间的偏离程度; 采用最速下降法搜索偏离度最小值点, 作为无相同目标景物期间像移的最优估计; 推导有相同目标景物期间的像移计算公式, 利用无相同目标景物期间的估计值求解像移。以XX-1号空间光学遥感器为实验对象, 检测到0.133 Hz、7 pixels左右的像移, 可探测的时间范围包含最初226 ms的无相同目标景物阶段, 且显著削弱了盲点处的像移测量偏差。实验结果证明, 提出的算法能够对包含无相同目标景物期间的全局像移进行有效测量。     

基于颤振探测和编码曝光的快速图像复原方法

编码曝光方法是基于扩频技术的思想,通过对快门的编码将传统的快门频谱扩展到更宽的频带上,保留更多图像的频域信息,方便图像信号的恢复。提出了一种基于光纤陀螺振动探测和编码曝光的颤振模糊图像复原方法,介绍了编码曝光和颤振探测的基本理论,实现最优编码码字的选取。利用光纤陀螺进行颤振轨迹探测,并使用统计的方法估计点扩展函数(PSF),将复杂的几何计算问题转化为简单的统计问题,降低运算复杂度,提高运算速度。提出的方法主要用于复原由卫星平台颤振引起的遥感成像模糊,实验结果表明,该方法能够实现快速的复原,对于快速获得高分辨率遥感图像具有重要意义。     

基于能量对称分布相位相关配准的资源三号02星颤振探测

颤振是卫星平台在轨运行的固有现象之一,也是高分辨率对地观测卫星研究的难点和热点。针对资源三号02星在轨运行过程中的平台颤振情况,提出了一种基于能量对称分布的相位相关配准算法。结合多光谱相机各谱段相机之间的安装关系,考虑到平台的线性平滑运动特性,采用二次函数消除系统变化量,得到线性拟合的平台颤振曲线,最后利用星敏陀螺数据联合滤波得到卫星姿态复合验证曲线。实验结果表明:在模拟数据情况下,所提配准算法的配准精度能够达到0.05 pixel,可有效辅助探测卫星平台的颤振,并首次探测到资源三号02星平台存在0.63～0.65 Hz的颤振,振幅为0.41″～1.12″。     

结合基于梯度的振铃评价算法的总变分最小化图像分块复原法

为了消除退化函数随空间变化发生变化模糊图像分块复原法子块之间的不平滑拼接缝,提出了一种结合了基于梯度的振铃评价算法梯度振铃评价(GRM)的总变分(TV)最小化分块复原法.根据图像分布及退化类型将模糊图像划分为矩形、环形或其他形状的子块,图像子块之间要留有一定的重叠区;然后对每一个图像子块进行复原,GRM方法是基于图像梯度结构相似度的图像质量评价算法,以GRM作为TV复原算法迭代过程中的收敛条件,可以更好地控制复原图像的振铃;最后去除复原图像子块含振铃波纹的重叠区,拼接得到完整图像.并以矩形分块及环形分块为例,证明该方法可以很好地抑制图像边界振铃效应,克服分块复原法本身的缺陷,得到拼接平滑的完整图像.     

改进的傅里叶域小波域联合去模糊算法

傅里叶域与小波域的联合去模糊算法在低噪声时具有优越的恢复效果,但是这种联合去模糊算法并不适用于含噪声的模糊图像.为了解决这一问题,本文将先验约束分别引入傅里叶域的去模糊步骤和小波域的去噪步骤.在傅里叶域,用矩阵形式表示目标函数.对目标函数添加平滑约束并且通过噪声水平和模糊图像高频信息计算得到平滑约束项的滤波系数.同样方式,在小波域对小波域目标函数添加能量约束,实现小波域目标函数的正则化过程.分析傅里叶域的噪声放大程度,通过傅里叶域的滤波系数计算得到小波域能量约束的滤波系数.傅里叶域的平滑约束可以抑制滤波过程中噪声的产生,小波域的能量约束可以提高小波域滤波的鲁棒性.仿真实验表明,改进的算法相比于原始算法具有更好的鲁棒性,可以有效提高图像的恢复质量.对于噪声标准差为0.010.1的模糊图像,改进算法恢复图像峰值信噪比比原始算法恢复图像的峰值信噪比高1左右.并且改进算法对于高斯型点扩散函数误差具有鲁棒性,当点扩散函数估计方差与实际方差相差0.4时,改进算法的恢复效果仍优于原始算法.     

基于小波变换的高斯点扩展函数估计

点扩展函数估计是图像复原的重要内容,目前还没有精确估计的算法。根据小波理论,提出了新的高斯型点扩展函数精确估计算法。算法首先对模糊图像作平滑处理,抑止噪声;然后对图像进行不同尺度小波变换,并分别计算出变换后小波模极大值;再根据推导出的不同尺度下小波模极大值、李氏指数、方差三者之间的关系,准确计算出高斯点扩展函数的方差。实验结果表明,算法的估计精度高,达到了95%左右,具有重要的应用价值。     

基于视频重建的颤振探测与图像复原方法

提出了一种基于单次曝光视频重建的颤振探测与图像去模糊的方法,该方法对采样区域处的像素进行编码曝光,并由此重建出一系列视频图像,通过视频图像的位移矢量构建点扩展函数,最终复原模糊图像。该方法不需要额外硬件,在系统复杂度和成本上有着一定优势。仿真结果表明,该方法可以较好地复原图像。     

高分辨率遥感图像SIFT和SURF算法匹配性能研究

遥感图像匹配是图像校正、拼接的基础。由于遥感图像特征相似度大,重叠区域小,遥感图像对匹配算法的要求更高。本文首先从特征检测、特征描述和特征匹配三个方面,比较了SIFT算法和SURF算法在计算速度和准确度方面性能,然后研究了算法对遥感图像重叠度、度量距离的要求,并针对SURF算法对特征方向误差敏感的特点,提出一种oSURF算法;最后利用卫星1A级条带遥感图像分析各个算法优劣性。测试结果表明,相比于SIFT算法,SURF算法计算速度为SIFT的3倍,需要的图像重叠宽度仅为1.25倍描述向量尺寸,而在保证同样匹配率的情况下,SIFT算法则需要图像重叠宽度为1.5倍描述向量尺寸。本文提出的oSURF算法在保证计算速度的同时,准确度相对于SURF算法提升5%~10%,因此,oSURF算法更适合1A级条带遥感图像的拼接。     

单幅模糊图像点扩散函数估计的梯度倒谱分析方法研究

针对单幅图像复原算法引入先验信息导致复杂度高、运算效率低的问题, 提出了单幅模糊图像点扩散函数估计的梯度倒谱分析方法. 首先给出了单幅模糊图像梯度倒谱估计其点扩散函数的基本原理, 利用相位恢复策略复原了二维点扩散函数相位信息, 实现了点扩散函数的快速估计; 其次, 为鉴别点扩散函数估计精度, 建立了图像梯度保真约束的全变分正则化图像复原模型, 并采用快速稳定收敛的交替方向策略优化能量函数; 通过对仿真和实拍单幅模糊图像进行的测试实验结果表明, 该方法快速准确地估计出点扩散函数, 克服了传统复原算法收敛速度慢的缺点, 有效抑制了振铃效应、保护了边缘信息, 为大尺寸单幅图像复原的工程化实现提供了理论和技术基础. 关键词： 图像复原 点扩散函数 梯度倒谱分析 全变分     

基于自适应滤波系数的非局部均值计算机层析成像的图像降噪方法

传统非局部均值(NLM)算法在滤波过程中采用固定滤波系数,从而导致图像细节过度平滑。为解决此问题,引入结构张量(ST)的迹作为图像特征区域的判别准则,设计了一种自适应滤波系数的权值函数(ST-NLM)。此外,针对传统算法计算耗时的问题,采用积分图像对算法进行加速。测试结果表明:经ST-NLM方法去噪后,图像整体平滑度和细节保留程度均较好;与NLM相比,ST-NLM方法的峰值信噪比提高了3 dB,结构相似度提高5%,运行速度提高约2倍。     

基于目标和点扩展函数联合估计的点源目标图像近视解卷积

在传统的基于波前探测的解卷积方法中,由波前探测得到的点扩展函数被认为是精确的,并用维纳滤波进行复原,但是点扩展函数不可避免地存在误差,所以最终的复原目标图像质量不佳.为了解决该难题,提出了基于目标和点扩展函数联合估计的图像近视解卷积算法.它运用了点扩展函数和目标的先验信息,对点扩展函数和目标进行了规整和进一步约束,从而得到更优的恢复图像质量.对该方法的原理和实现过程进行了阐述,并将其运用于室内点源目标数据中.实验结果证明,与维纳滤波方法相比,该方法使图像恢复的效果得到明显改善.     

基于周期图最大似然算法的相干激光测风多普勒频率估计

采用径向风速的估计不确定度和探测概率作为评价指标,研究了周期图最大似然(PML)算法的多普勒频率估计性能.基于大气分层激光回波模型,分别以PML和周期图最大值法(PM)对回波信号进行处理,验证了PML算法在相干激光测风中的可行性;分析比较不同信噪比条件下PML算法的风速估计不确定度与探测概率.仿真结果表明,在发射脉冲宽度为400ns、采样点数为128时,PML算法适合在中等信噪比条件下使用,且风速估计的不确定度整体小于PM算法的,在信噪比为-13dB时径向风速的估计不确定度为0.75m/s,探测概率在90%以上,该研究为后续的外场试验提供了指导.     

基于五谱段合一多光谱相机影像的卫星颤振检测和补偿

提出了一种利用光学卫星五谱段合一多光谱相机影像定量检测卫星颤振,并采用点扩展函数(PSF)空间移变降质模型对影像进行恢复的方法。从时间延迟积分(TDI)电荷耦合器件(CCD)的工作原理出发介绍了卫星颤振对TDICCD影像的影响,提出了利用五谱段合一多光谱相机影像进行卫星颤振定量检测的方法,在颤振检测技术中,利用了稳定的相位辐角相关匹配算法进行波段间配准,算法的匹配精度可达到1/50pixel。提出了利用PSF空间移变降质模型对影像进行恢复的方法。对资源三号(ZY-3)北京区域的影像进行了实验,用清晰度、细节能量、边缘能量和图像对比度作为客观评价标准。结果表明,恢复后的影像客观指标提高约2倍。同时,用SPOT5同区域正射影像进行了客观指标的横向对比,对比的结果也初步表明能较好地恢复卫星颤振降质。     

多帧距离选通图像点扩散函数估计的超分辨率重建

为了解决水下激光距离选通图像成像过程中退化模型复杂的难题,提出了利用连续帧图像估计点扩散函数的距离选通超分辨成像方法。首先,从连续帧图像中选取一帧为参考帧作为初始清晰图像,下一帧图像为模糊图像,用梯度约束的方法求出点扩散函数,用于优化清晰图像;然后,依次将后续帧图像当作模糊图像与清晰图像交替迭代求取点扩散函数并优化更新清晰图像;最后获得的清晰图像与参考帧图像用乘法更新的方法估计点扩散函数,结合凸集投影法算法进行超分辨率成像重建。仿真实验结果表明,改进的算法重建图像分辨率和质量明显优于原始的算法。     

混合1范数与全变分约束下的海底目标探测

提出了一种以1范数与全变分的加权和作为正则项的方位估计算法,该算法通过1范数稀疏约束来获得高分辨能力,采用全变分约束来加强目标边缘特征并提高其内部的平滑性,在提高方位分辨率的同时,改善了对方位扩展目标估计性能。在宽带条件下对算法进行了扩展,将接收信号在频域分频后的子频带变换回时域,再在时域上使用窄带算法进行处理,这样避免了时域分段处理造成的时间分辨力的损失。结合了海底探测场景进行了仿真实验验证,结果显示,所提算法的探测结果不仅获得了方位分辨率提升,而且总平方误差小于目前常见的同类算法。因此,在对海底大型方位扩展目标的探测当中,通过在稀疏优化类方位估计方法中加入全变分约束能够保持目标的结构特征,有效提升探测性能。     

一种自适应线性透射率估计去雾算法

为了有效复原雾霾天气下退化的图像, 文章提出了一种自适应线性透射率估计去雾算法。建立有雾图像与无雾图像最小值通道之间的线性变换模型; 利用有雾图像的混合通道得到自适应参数, 结合自适应参数和线性变换模型估计出透射率, 通过有雾图像的最小值通道构造高斯函数来补偿估计明亮区域透射率, 提升该区域透射率的准确度, 再使用交叉双边滤波器消除纹理效应得到优化透射率; 最后, 结合大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明, 该方法有效降低了时间复杂度, 且复原的图像细节明显, 明亮度适宜。     

基于贝叶斯准则的闪光照相图像重建

 针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了一种带约束的贝叶斯图像重建算法,较好地抑制了噪声对重建结果的影响,同时对细节信号具有较高的保持能力。该算法以贝叶斯重建为基础,在重建过程中考虑了闪光照相图像的受模糊影响比较严重的特点,引入了重建结果具有平滑性的先验信息进行约束,以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中对重建结果进行平滑性约束以提高重建质量。数值模拟结果表明,该方法在闪光照相图像重建中具有较好的抗噪能力和边界保持能力。     

基于Bootstrap方法的鬼成像系统图像信息重构不确定度估计

提出使用统计分析中的Bootstrap方法对鬼成像中图像信息重构的不确定度进行估计。仿真结果表明,Bootstrap方法估计的标准误差分布图与强度关联重构的标准误差理论计算结果一致;用标准Bootstrap方法估计的标准误差和置信区间分布能够很好地解释压缩感知算法得到的重构结果误差,并且使用相应的Bootstrap方法的变种能够更为准确地描述从原始样本中重构图像信息的偏差和绝对误差。所提方案适用于估计无真实参考图像的实际应用场景的重构图像的不确定度。     

基于非局部平均的多光谱遥感图像除噪声

非局部平均除噪声的方法合理利用了图像自身的冗余性和邻域的相似性,可以获得非常好的除噪声的效果。但是目前大多关于非局部平均算法的研究主要集中在对单波段图像的除噪声方面。单独平滑多光谱遥感图像的每个波段会比较严重地损失图像的光谱特征。为此,文章提出了两方面的改进:首先,改进了非局部平均的平滑核函数,让核函数中的加权系数与每个波段建立联系而不是只涉及单一波段;其次,引入相关系数来衡量不同像素邻域的光谱相似性,并把这种光谱相似性作为非局部平均平滑约束的一部分。通过两方面的改进,传统的非局部平均的方法可以适应多光谱遥感图像的平滑除噪声。最后用不同卫星图像在不同的噪声水平下对算法进行了充分的测试,实验证明本文提出的方法更好的平滑掉了噪声而且更好的保持了图像的光谱特征。     

基于高斯函数假设的图像频谱恢复特性分析方法

为了对图像复原算法频谱恢复特性进行分析和评价,提出了一种基于高斯函数假设的分析新方法。该方法假设光学传递函数H和退化图像频谱函数G为高斯函数,采用方差以及提出的方差比作为频谱宽度指标,对图像复原算法的频谱恢复特性进行定量分析和评价。分析中对H和G曲线设定两组方差,分无噪声和有噪声两种情况,计算出约束最小平方滤波法(CLS)和最大似然法(PML)等图像复原算法复原的图像频谱曲线及其方差和方差比,采用计算结果对复原算法进行定量的分析和评价,获得良好的效果。分析指出,最大似然法的频谱外推能力和噪声抑制特性均明显好于约束最小平方滤波法。对两种算法的分析评价实验表明,高斯函数假设分析方法是一种简便有效的图像频谱恢复特性分析方法。