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。     

遥感图像的亚像元匹配方法研究

为了在一定亚像元匹配精度下提高亚像元匹配速度、研究传统的模板匹配亚像元方法,提出将图像重采样法和曲面拟合法结合起来用于亚像元匹配。先利用序贯相似性检测法,找到像元级的最佳匹配点,然后对模板n倍重采样,计算每个子模板与最佳匹配点的归一化相似性度量值,并计算当归一化相似性度量值最大时所对应的子模板在图像中的位置,再在绝对误差值最小的3×3区域内应用曲面拟合法,从而得到亚像元定位坐标。结果表明,采用图像重采样法和曲面拟合法相结合的新方法,在10倍重采样的前提下,匹配精度高于0.04像元的亚像元精度。     

功率谱在高分辨率遥感相机检调焦中的应用

检调焦是高分辨力遥感相机得到高质量图像的关键技术之一。线阵CCD遥感相机在推扫过程中地面景物不断变化,而一般的图像清晰度评价函数只能在相同的图像内容下作比较来判断系统是否合焦。在介绍了遥感相机离焦原因及常用检调焦方法的基础上,用遥感图像验证了图像的功率谱对自然景物具有一定的不变性,分析了将其用于相机检调焦的可行性。实验表明,在系统合焦时,不同图像的功率谱值基本相同;而系统离焦时,功率谱值随着离焦程度的增加而逐渐减小,以此提出了以两幅不同图像功率谱的比值作为CCD遥感相机调焦的评价函数。