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。     

航天光学遥感器像移速度矢计算数学模型

随着地面影像分辨力愈来愈高的要求,航天光学遥感器实时精确补偿摄影时地物产生的像移,已成为必需解决的关键技术之一。论述了航天光学遥感器在对星下点摄影时,通过建立从地面景物到像面的七个坐标系,进行14次线性变换,获得了具有15个参量的像面位置方程、像面速度方程,推导出像面上像移速度矢的计算公式,对影响像移速度矢的11个参量进行误差分配,以及应用蒙特卡罗法(统计试验法)进行误差综合。该理论方法已得到了实际应用,从获得的遥感图像达到的分辨力、奈奎斯特(Nyquist)频率处的传递函数、信噪比和平均灰度层次均充分证明了该研究结果的正确性。     

基于形态学空间特征的高光谱遥感图像分类方法

传统的高光谱图像分类主要是基于像素的光谱特征,在一定程度上忽略了高光谱遥感图像中像素之间的空间相关性。为了充分利用高光谱图像中的空间信息,提出了一种基于加权多结构元素无偏差形态学的空间特征提取方法,并基于形态学的多尺度特征和结构保持性提出了基于邻域的多尺度空间特征提取方法,得到了高光谱遥感图像的空间特征。对k-NN分类算法进行改进,提出了基于变精度粗糙集和重构误差的k-NN分类算法,实现了基于空间特征的高光谱遥感图像分类。在两个不同的高光谱遥感图像的实验验证了基于空间特征和改进k-NN分类算法的性能。     

基于面阵CCD的时间延时积分模式的空间相机自动对焦

空间面阵相机在轨运动会产生运动模糊,影响自动对焦准确率。为解决该问题,提出行间转移面阵CCD的时间延时积分(TDI)模式实现去运动模糊。选取行间转移面阵CCD KAI-1003作为成像器件,利用可编程逻辑器件(PLD)控制时序信号,匹配CCD的行转移速度与目标运动速度,实现去运动模糊。实验表明该成像系统不仅能去运动模糊而且还大幅提高图像信噪比。去运动模糊后,根据较短时间间隔内空间相机拍摄的图像有重叠区域的特点提出一种空间相机自动对焦方法。通过配准算法找出序列图像间的重叠区域,并计算重叠区域的清晰度评价值,然后根据传递特性将评价值映射到同一个评价体系中,最后找到最佳对焦位置。实验表明该成像系统对高速运动的目标能够实现自动对焦。     

基于变形镜本征模式的空间光学遥感器波前误差校正方法研究

提出采用基于变形镜(DM)本征模式的自适应光学波前误差校正方法校正高分辨率空间光学遥感器的在轨波前误差。该方法利用变形镜各致动器的影响函数得到一组符合导数正交关系的变形镜本征模式,以图像功率谱密度在低频区域的积分和为评价函数,根据本征模式系数与评价函数之间的关系直接求解出各阶模式所需的校正量。利用实测的37单元变形镜的影响函数得到变形镜本征模式,基于该模式对泽尼克像差进行了开环和闭环仿真校正,定量分析了相位偏置和图像频率范围对算法精度的影响。针对遥感器主镜镜面热变形误差给出了仿真校正结果,分析了图像噪声和不同遥感图像对算法校正精度的影响。仿真结果表明基于变形镜本征模式的自适应光学校正方法可以有效校正波前误差,算法收敛速度快,对图像噪声和内容不敏感,适合用于空间光学遥感器的波前误差校正。