光學(xué)遙感成像誤差建模與圖像質(zhì)量提升方法.pdf

1、光學(xué)遙感成像是航天偵察、監(jiān)視與測繪等軍事應(yīng)用的重要手段。目前，我國已擁有多顆對地觀測光學(xué)遙感衛(wèi)星，解決了光學(xué)遙感成像的“有無”問題。但是，與國外同等分辨率衛(wèi)星圖像相比，還存在圖像質(zhì)量不夠高的問題，極大地影響了圖像的應(yīng)用效果。分析表明，成像過程中各環(huán)節(jié)誤差因素的影響是造成圖像質(zhì)量下降的主要原因。因此，如何對成像過程中各環(huán)節(jié)的誤差因素進(jìn)行建模、辨識和處理，是提高圖像質(zhì)量和成像系統(tǒng)應(yīng)用效能的關(guān)鍵。
　　論文圍繞光學(xué)遙感圖像質(zhì)量提升問題進(jìn)

2、行研究，將問題分解為正過程與逆過程兩大部分，在正過程的成像誤差建模和逆過程的誤差辨識的基礎(chǔ)上，研究圖像質(zhì)量提升方法，包括圖像復(fù)原、插值、修復(fù)與頻譜擴(kuò)展等。
　　論文的主要研究與創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　(1)針對成像誤差建模問題，論文利用退化核函數(shù)的物理建模和相關(guān)先驗(yàn)信息，建立了成像誤差的廣義高斯表示模型，并通過理論論證和實(shí)驗(yàn)分析證明了這一建模方法的合理性。研究表明該模型可有效降低模型的復(fù)雜性、提高辨識精度。在此基礎(chǔ)上，針對圖像誤差

3、辨識問題，結(jié)合稀疏表示與退化核函數(shù)的廣義高斯表示，建立了退化核函數(shù)辨識的泛函最小化模型和椒鹽噪聲辨識的模糊推理模型，并設(shè)計了基于交錯方向迭代的參數(shù)估計算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　(2)針對平臺運(yùn)動與姿態(tài)誤差對成像質(zhì)量的影響問題，論文研究了一種基于圖像頻譜和倒譜特征的運(yùn)動誤差辨識方法，并提出了一種基于內(nèi)積的星敏感器相機(jī)在軌自主標(biāo)定的兩步數(shù)學(xué)模型。所建立的基于頻譜和倒譜特征的方法可以識別包含正弦振動誤差和勻速運(yùn)動誤差在內(nèi)

4、的復(fù)雜運(yùn)動誤差；所建立的相機(jī)自主標(biāo)定模型可依賴單幅圖像實(shí)現(xiàn)對相機(jī)非線性高階畸變的在軌標(biāo)定。此外論文還針對相機(jī)標(biāo)定模型，設(shè)計了一種緊致的遞歸平均濾波器來進(jìn)行參數(shù)估計，在不顯著增加計算量的同時大大提高了參數(shù)估計精度。
　　(3)針對圖像復(fù)原問題，利用二分樹復(fù)數(shù)小波在方向表示方面的優(yōu)越性，建立了以圖像的二分樹復(fù)數(shù)小波表示為基礎(chǔ)的圖像復(fù)原的稀疏表示模型，并將之推廣到退化核函數(shù)空間變化的情況。針對遙感圖像數(shù)據(jù)量大、計算復(fù)雜的特點(diǎn)，設(shè)計了其快

5、速求解的瀑布型多重網(wǎng)格算法，在不改變求解精度的情況下將求解速度提高了50％以上。
　　(4)針對圖像質(zhì)量提升問題，以壓縮感知理論為基礎(chǔ)，將圖像修復(fù)、插值、頻譜拓展等問題統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為壓縮感知框架下的圖像重構(gòu)問題，建立了各個質(zhì)量提升問題所對應(yīng)的投影測量模型以及相應(yīng)的重構(gòu)算法。針對部分問題投影測量矩陣性能較差的問題，研究了投影測量矩陣重構(gòu)性能分析方法，并通過正則算子的作用實(shí)現(xiàn)了投影測量陣的優(yōu)化，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這些方法可充分利用圖像的稀疏性，