一種基于遙感圖像獲取遙感器在軌焦距的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及遙感衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體而言涉及一種基于遙感圖像獲取遙 感器在軌焦距的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 對于普通透鏡而言,焦距就是焦點到透鏡中必的距離,而對于光學(xué)遙感器來說,焦 距是W該光學(xué)系統(tǒng)的等效焦距巧円^,effective focal length)來表示的。該光學(xué)系統(tǒng)往 往由若干個透鏡和反射鏡組成,每一透鏡和反射鏡都有各自的焦點與焦距,對整個光學(xué)系 統(tǒng)而言,它有一對系統(tǒng)的組合焦點及組合焦距,稱為"等效焦點"和"等效焦距"。在軌遙感 器焦距的變化將直接導(dǎo)致成像結(jié)果的差異,引起圖像質(zhì)量的變化。
[0003] 遙感器由于長時間處于太空中,所W積攢下來的機械W及電路方面的問題會導(dǎo)致 光學(xué)系統(tǒng)焦距發(fā)生變化,送就將直接引起其所拍攝的遙感圖像的質(zhì)量的變化,例如離焦會 產(chǎn)生模糊。送就需要地面的工作人員根據(jù)遙感器的成像情況定期的檢查結(jié)果,人工調(diào)節(jié)它 的焦距,W彌補因長時間機械老化等原因造成的焦距變化問題。送種調(diào)整方式需要有經(jīng)驗 的遙感專家根據(jù)觀察多幅圖像的結(jié)果,憑借經(jīng)驗對遙感器的焦距作出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,并且在 調(diào)整時候,還需要根據(jù)遙感器再次生成圖像的質(zhì)量情況來判斷本次調(diào)整是否成功。送種方 法既耗費了大量的人工,又需要一定的成像周期W判斷調(diào)整結(jié)果的合理性。
[0004] 所W急需一種能夠指導(dǎo)遙感器自動在軌調(diào)整焦距的方法。但遙感器焦距變化范圍 的獲取面臨著很大的挑戰(zhàn),工作人員在地面上缺乏有效的途徑測量焦距變化的準確量。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005] 本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有的技術(shù)無法解決自動準確獲取遙感器因機械老化發(fā) 生的焦距變化問題,提出一種基于遙感圖像獲取遙感器在軌焦距的方法。
[0006] 本發(fā)明的上述目的通過獨立權(quán)利要求的技術(shù)特征實現(xiàn),從屬權(quán)利要求W另選或有 利的方式發(fā)展獨立權(quán)利要求的技術(shù)特征。
[0007] 為達成上述目的,本發(fā)明所采用的的技術(shù)方案如下:
[0008] -種基于遙感圖像獲取遙感器在軌焦距的方法,包括W下步驟:
[0009] 步驟1、通過計算機模擬遙感器在軌成像,仿真得到多組在不同焦距等級下的焦距 仿真圖像;
[0010] 步驟2、計算每一幅焦距仿真圖像的相對邊緣響應(yīng)值;
[0011] 步驟3、對步驟2計算得到的相對邊緣響應(yīng)值進行統(tǒng)計分析,移除干擾建模的數(shù) 據(jù),然后W統(tǒng)計分析后的圖像相對邊緣響應(yīng)值為變量,W遙感器焦距為因變量,進行回歸建 模,得到圖像相對邊緣響應(yīng)值與遙感器焦距之間的數(shù)學(xué)模型;W及
[0012] 步驟4;對于獲取的待處理遙感圖像,首先計算其相對邊緣響應(yīng)參數(shù),并W計算所 得的相對邊緣響應(yīng)值作為輸入,輸入所述步驟3建立的數(shù)學(xué)模型,從而獲得遙感器的焦距。
[0013] 由W上本發(fā)明的技術(shù)方案可知,本發(fā)明所提出的基于遙感圖像獲取遙感器在軌焦 距的方法,與現(xiàn)有技術(shù)相比,其顯著效果在于:
[0014] 利用本發(fā)明提出的方法,可根據(jù)圖像的質(zhì)量參數(shù)估計遙感器的焦距參數(shù),用于指 導(dǎo)遙感器自動地完成在軌的焦距調(diào)整。相對W往對遙感器在軌參數(shù)的調(diào)整都需要遙感專家 根據(jù)經(jīng)驗完成,利用本發(fā)明的方法來建立數(shù)學(xué)模型,并根據(jù)圖像計算得到相對邊緣響應(yīng)的 值,就可W反演出遙感器的焦距,從而指導(dǎo)遙感器做出相應(yīng)的調(diào)整W得到高品質(zhì)的遙感圖 像,為遙感器在軌進行焦距的校準提供了理論依據(jù)和技術(shù)支持,同時大大降低了人力和時 間成本。
【附圖說明】
[0015] 圖1為本發(fā)明一實施方式基于遙感圖像獲取遙感器在軌焦距的方法的實現(xiàn)流程 示意圖。
[0016] 圖2a-2c為祀標圖像的H個示例。
[0017] 圖3a-3c為對應(yīng)圖2a-2c的H個焦距仿真圖像的示例。
[001引 圖4為Sobel算子的一個示例。
[0019] 圖5為邊緣圖像的示例。
[0020] 圖6a為將圖5的邊緣圖像加上選框后的示例;圖化為加上選框后的原焦距仿真 圖像的示例。
[0021] 圖7a為y方向的邊緣響應(yīng)的散點圖;圖化為使用S型曲線的擬合圖。
[0022] 圖8a為歸一化前的焦距與邊緣響應(yīng)的散點圖;圖8b為歸一化后的焦距與邊緣相 應(yīng)的散點圖。
[0023] 圖9為焦距與相對邊緣響應(yīng)值的擬合曲線示意圖。
【具體實施方式】
[0024] 為了更了解本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容,特舉具體實施例并配合所附圖式說明如下。
[00巧]總體來說,本實施例提出的基于遙感圖像獲取遙感器在軌焦距的方法,通過計算 機仿真出不同焦距下遙感器所生成的圖像,然后從圖像的相對邊緣響應(yīng)出發(fā),針對多個等 級焦距的仿真圖像的相對邊緣響應(yīng)進行回歸分析,建立焦距與相對邊緣響應(yīng)的數(shù)學(xué)模型, 從而達到了可W通過圖像反演焦距的目的。得到了遙感器的焦距之后,即可利用其指導(dǎo)遙 感器自動地調(diào)整至合適的焦距。
[0026] 如圖1所示,根據(jù)本發(fā)明的較優(yōu)實施例,一種基于遙感圖像獲取遙感器在軌焦距 的方法,包括W下步驟:
[0027] 步驟1、通過計算機模擬遙感器在軌成像,仿真得到多組在不同焦距等級下的焦距 仿真圖像;
[002引步驟2、計算每一幅焦距仿真圖像的相對邊緣響應(yīng)值;
[0029] 步驟3、對步驟2計算得到的相對邊緣響應(yīng)值進行統(tǒng)計分析,移除干擾建模的數(shù) 據(jù),然后W統(tǒng)計分析后的圖像相對邊緣響應(yīng)值為變量,W遙感器焦距為因變量,進行回歸建 模,得到圖像相對邊緣響應(yīng)值與遙感器焦距之間的數(shù)學(xué)模型;W及
[0030] 步驟4 ;對于獲取的待處理遙感圖像,首先計算其相對邊緣響應(yīng)參數(shù),并W計算所 得的相對邊緣響應(yīng)值作為輸入,輸入所述步驟3建立的數(shù)學(xué)模型,從而獲得遙感器的焦距。
[0031] 下面結(jié)合圖2-圖9所示,詳細說明上述各步驟的具體實施。
[0032] 步驟1、獲取焦距仿真圖像
[0033] 如前所述,本實施例中,通過計算機模擬遙感器在軌成像,仿真得到多組在不同焦 距等級下的焦距仿真圖像。
[0034] W某一衛(wèi)星在不同締度上的P幅圖像作為祀標圖像,然后根據(jù)調(diào)制傳遞函數(shù)模型 和光線跟蹤模型,通過計算機模擬該衛(wèi)星的可見光遙感器在軌運行的成像過程,仿真得到 不同焦距等級Q下的P*Q幅焦距仿真圖像。
[0035] 例如,W資源H號衛(wèi)星在不同締度上的P(P值越大越好,P值越大,最終所建立模 型越具有代表性)幅圖像作為祀標圖像,在本實施例中P取為17。然后通過計算機仿真模 擬遙感器在軌成像,得到不同焦距等級Q的焦距仿真圖像。具體地,根據(jù)現(xiàn)有的調(diào)制傳遞函 數(shù)模型和光線跟蹤模型,來模擬資源H號衛(wèi)星的可見光遙感器在軌運行的成像過程,仿真 得到17幅圖像。
[0036] 作為可選的實施方式,本示例中,設(shè)置了焦距等級Q取值為39(從60到1960,間距 為50,單位為毫米),當(dāng)然也可W是其他值。焦距等級Q的取值對應(yīng)的是回歸建模時所使用 到的樣本個數(shù),一般來說取值在30到50較為適中。
[0037] 通過每幅標祀圖像可得到39幅焦距仿真圖像,如圖2a-2c和圖3a-3c所示,分別 給出了部分祀標圖像和部分仿真圖像的示例。
[003引步驟2、計算圖像的相對邊緣響應(yīng)值
[0039] 相對邊緣響應(yīng)是衡量圖像邊緣是否清晰的一個重要參數(shù),而圖像邊緣的清晰程度 很大程度上反映了一幅圖像的質(zhì)量。計算相對邊緣響應(yīng)的關(guān)鍵在于邊緣響應(yīng)曲線的構(gòu)造, 所謂邊緣響應(yīng)曲線即為圖像中邊緣線兩側(cè)像素值變化的曲線,而相對邊緣響應(yīng)則是在X方 向和y方向上,邊緣線兩側(cè)各0. 5個像素點上像素值的差值的幾何平均。
[0040] 本實施例中,采用如下方式來計算仿真圖像的相對邊緣響應(yīng)值。
[0041] 1)使用Sobel算子對前述的焦距仿真圖像進行邊緣檢測,再進行闊值處理,得到 邊緣圖像。
[0042] 圖4所示為一個Sobel算子的示例。利用該Sobel算子進行邊緣檢測,在進行闊 值處理,本實施例中,闊值通常選擇為圖像中最高像素值的33%。
[0043] 經(jīng)過Sobel算子處理后的圖像并不是一幅理想的邊緣圖像,因為圖中像素值的變 化范圍仍然是0-255,并沒有經(jīng)過二值化處理,而經(jīng)過闊值處理后,大于設(shè)定闊值的像素值 被置為255,小于闊值的像素值被置為0,所W經(jīng)闊值處理后的圖像是一幅只有"黑"與"白" 的邊緣圖像。
[0044] 得到的邊緣圖像,對應(yīng)于圖2a和圖3a所示,邊緣圖像的一個示例,如圖5所示。
[0045] 2)然后,在邊緣圖像中選定一邊緣連續(xù)的塊作為構(gòu)造邊緣響應(yīng)曲線的目標區(qū)域, 并采用方框框出,如圖6a所示的方框框出區(qū)域,而圖化所示為加上選框的原圖。
[0046] 3)對選框中即目標區(qū)域的邊緣點使用最小二乘法進行直線擬合,將擬合得到的直 線作為該幅圖像的目標邊緣線,如圖化目標區(qū)域中的直線;然后計算選框中所有像素點到 目標邊緣線的X方向和y方向上的距離,目標邊緣線的方程為:
[0047] y = ax+b (1)
[0048] 其中
[0051] 對于任一像素點(X。,y。),其到目標邊緣線的X方向的距離為:
[0053] 到目標邊緣線的y方向的距離為:
[0054] distancey = y〇-(a x〇+b) (5)
[00巧]然后,W像素點到目標邊緣線X方向或者y方向的距離作為橫坐標,像素值作為縱 坐標,構(gòu)造邊緣響應(yīng)的散點圖,如圖7a。
[0056] 4)出于對圖像進行批量處理的考慮,本實施例中構(gòu)造了邊緣相應(yīng)曲線的函數(shù)模 型。將邊緣響應(yīng)曲線等效為一 S型曲線,用該S型曲線進行擬合。
[0057] 本實施例中,采用函數(shù)原型為
的曲線進行擬合,對其具體形態(tài)添加四個控 制參數(shù)曰1,曰2,曰3,曰4,從而形成下述S型曲線函數(shù)模型:
(6)
[0059] 再使用Matl油的曲線擬合功能對上述函數(shù)進行擬合,在得到參數(shù)曰1,曰2,曰3,曰4之 后,最后完成邊緣響應(yīng)曲線的構(gòu)造。
[0060] 圖化所示為使用S型曲線的擬合圖,即圖2a中的圖像使用算式6的S型曲線的 擬合圖。
[0061] 5)在得到邊緣響應(yīng)曲線的前提下,基于下述算式(7)計算相對邊緣相應(yīng)值RER ;
仍
[006引 其中:
(8)
[006引 ERx為X方向的相對邊緣相應(yīng)值,ERy為Y方向的相對邊緣相應(yīng)值。
[0066] 可見,本步驟2中,本方法中