基于光谱精确采样的高光谱相机转扫成像几何校正

针对转扫式光谱成像系统在数据采集过程中,由于转台转速过快造成校正后的影像存在有数据漏洞,以及获取的原始影像数据存在有严重几何形变,影响影像上地物信息的分类与识别等问题,介绍了转扫式光谱成像系统的组成并给出数据采集一般过程,根据数据采集时单帧影像的覆盖范围和系统采集影像的速率等信息,在数据采集时对转台速度进行控制;结合影像获取时的起始与终止角度以及传感器距离前视点的距离等信息,详细推导了转扫式光谱成像空间定位模型,并对定位后影像进行格网划分和光谱重采样,给出了影像畸变校正的一般流程;鉴于影像空间定位后相邻帧间影像空间分辨率不一致,同时为保证获取最大的影像分辨率,采用最小空间采样间隔作为坐标定位后影像格网划分单元;考虑到新生成均匀格网与不均匀格网叠加进行光谱取值时,采用直接光谱采样可能造成的光谱混叠失真问题,提出了基于位置分布的光谱精确采样方法,以张家界老司城获取的高光谱影像数据为例进行畸变的校正,校正后影像上地物保持了原有的几何特征,验证了算法的正确性,同时抽取不同地物点的光谱数据进行相关系数计算,结果表明改进的光谱采样算法优于直接光谱采样,为同类产品的地面应用提供参考。     

一种基于模型采样的镀膜双镜头多光谱相机成像畸变校正方法

针对传统畸变校正方法无法完成镀膜双镜头多光谱相机影像畸变校正的问题,提出了一种基于数字畸变模型采样的单波段影像畸变校正方法。采用多片后方交会完成相机检校得到各类参数,建立起原始影像的数字畸变模型;对原始数字畸变模型采样得到各波段数字畸变模型;利用各波段数字畸变模型完成对应波段影像畸变的校正。实验结果表明,数字畸变模型采样法能够有效解决镀膜双镜头多光谱相机单波段影像畸变的校正问题,校正精度较高;通过进一步实验证明,经畸变校正后的单波段影像配准误差达到亚像素级,数据可用性高。     

多光谱CCD相机配准的图像校正

通过分析线阵CCD的成像过程,对多光谱CCD相机成像的彩色图像合成方式进行了研究,提出了一种处理方法。通过将各谱段CCD的每个像元信号分别扩展成一个二维像素数组后再进行彩色合成,尝试了利用后期处理的方式校正多光谱相机的配准偏差,改善了相机彩色合成图像的质量。结果表明,这种对CCD信号进行处理的合成方式为空间遥感相机的研制提供了一种技术手段,既能减小配准偏差的影响,同时又能够在不改变相机性能的情况下改善相机输出彩色图像的质量。     

一种卫星平台振动光谱成像数据分块校正方法

卫星平台的振动会降低光谱成像数据的质量.以星载色散型成像光谱仪为例,介绍了其运动成像的退化机理.针对传统二维反卷积算法存在的问题以及推扫机理的特殊性,提出了一种光谱成像数据分块校正方法.该方法将分块处理、升维运算以及灰度渐变拼接相结合,将基于自然景物统计规律的图像去模糊算法运用于降质成像光谱数据的校正中.分别进行了不同目标的光谱成像退化校正仿真实验,实验结果表明,光谱成像数据质量在空间维和光谱维都有了明显提高,校正效果优于传统二维反卷积算法.     

连续推扫计算光谱成像技术

计算光谱成像技术具有高通量、快照成像等优点,但快照成像采样数据量不足,导致利用压缩感知方法重构图谱精度很低。通过对计算光谱成像技术各个环节进行系统研究,提出一种新型的连续推扫计算光谱成像技术,利用正交循环编码孔径代替传统的随机编码孔径,通过逐行扫描方式及正交变换可完整重构图谱数据。仿真和实际成像结果表明,连续推扫计算光谱成像技术可消除图谱混叠影响,理论上可完全重构图谱信息,重构图谱精度明显优于传统的计算光谱成像技术。相比国际上提出的多次曝光计算光谱成像技术,连续推扫计算光谱成像技术不需要改变编码孔径与探测器间的相对位置,也不需要凝视成像,系统中没有活动元件,稳定性高,适用于常规航空航天遥感推扫成像。     

机械快门对大面阵滤光片型多光谱相机成像的影响及改进

分析了大面阵滤光片型多光谱相机所用机械快门曝光时间波动对其光谱图像获取及处理造成的影响。通过对现有机械快门结构及驱动方法的研究,分析了造成该类机械快门稳定性差的原因,并提出了一种先进的机械传动方式和电路驱动方法。通过室内试验数据计算,该方案将两次曝光间的最大变化率从15.05%降低到0.96%,极大提高了曝光时间稳定性;通过外场推扫成像试验及数据处理,证明快门改进后多光谱相机所得彩色影像更接近真实目标,且无明显色彩突变。这对实际应用中多光谱相机数据处理结果的判读和目标识别具有重要意义。     

超光谱成像仪图像均匀性校正

为获得高质量新型超光谱成像仪图像,根据新型超光谱成像仪图像特点,对其图像均匀性校正进行研究。利用转台旋转模拟超光谱成像仪对地面推扫,对景物成像获得超光谱成像仪三维数据;采用太阳作为新型超光谱成像仪图像均匀性校正光源,应用相应校正系数对超光谱成像仪的数据进行处理。结果表明：所采用校正方法对新型超光谱成像仪具有很好校正效果,同时也验证了新型成像光谱仪具有较高成像质量;单像元校正时间为2×10-6s,大数据量图像校正需较长时间;利用太阳照射漫反射板作为扩展源对亮度均匀物体图像进行校正,校正均匀性小于4%。     

推扫型高光谱数据光串扰校正方法研究

串扰是成像光谱仪非理想成像特性中的一种,分为电串扰和光串扰,它广泛存在于现有的成像光谱仪之中。推扫型高光谱数据的光串扰使目标像元受到临近像元的影响,目标像元光谱曲线发生变化,图像的清晰度降低。基于推扫型成像光谱仪的成像原理,提出一种针对推扫型高光谱数据的光串扰校正方法。从高光谱数据中选取包含白色定标布地物的区域作为参考数据,通过行间差值方法得到所有白色定标布像元产生的总光串扰量;对总光串扰量进行拟合以抑制噪声,并通过递归方法计算单个白色定标布像元所产生的光串扰量;使用该串扰量对整景数据进行光串扰校正。选用三景不同地物类型的PHI数据进行光串扰校正,结果显示,校正后数据的光串扰现象得到明显的抑制,数据质量在光谱维和空间维均得到有效提升。在光谱维,由光串扰引起的光谱曲线变化得到校正;在空间维,图像清晰度提高50%以上的波段数占总波段数的83%。校正方法直接从高光谱数据本身提取光串扰量,并对数据光串扰现象进行校正,不依赖于其他外部数据,且适用于不同的地物类型。该光串扰校正方法亦对实验室测定成像光谱仪的光串扰量具有借鉴意义。     

对称楔形干涉高光谱成像的光谱复原方法

干涉型高光谱成像技术可以探测目标的空间信息以及光谱特性,在生物医学、材料分析、食品安全和文物考古等领域发挥着重要作用。基于对称楔形干涉腔的高光谱成像方法为光谱探测提供了一种新的技术途径,通过分析系统的干涉原理和工作方式,研究其光谱复原方法。提出干涉图像的校正补偿算法,较好地消除了像面暗斑对光谱复原的影响。针对系统整体推扫的工作方式,研究了基于局部相位相关的快速亚像素图像配准算法,能准确提取目标点干涉数据。对系统光谱传递矩阵进行讨论,提出基于矩阵反演的光谱复原方法。研制原理样机,对场景目标进行光谱成像实验,得到了初步的复原结果。     

基于探测信号叠加的推扫式压缩多光谱关联成像

针对推扫模式下多光谱关联成像重构图像模糊、信噪比低问题,提出了一种利用探测信号叠加提高重构图像信噪比的多光谱关联成像方案.该方案基于稀疏约束关联成像光谱相机实验系统,通过单次曝光获得一帧探测信号,对前后帧连续探测信号进行错位叠加,计算出系统总探测矩阵,结合标定测量矩阵,采用压缩感知算法得到待测目标物体重构图像.数值模拟和实验结果表明:适当延迟曝光时间可以提高系统重构图像质量;相同曝光时间条件下,利用探测信号错位叠加的推扫10帧重构图像信噪比明显高于单帧多光谱重构图像.     

基于混合蛙跳优化算法的图像畸变校正研究

图像畸变校正是分布式孔径系统(DAS)需要解决的先期问题。介绍了描述图像径向与切向畸变的Brown模型及其畸变量(适应度)度量标准;讨论了智能优化算法之一的混合蛙跳算法(SFLA)及其初始种群拉丁超立方抽样(LHS)算法;分别对光线追迹畸变模型、Brown畸变模型进行了图像仿真和畸变校正处理。结果显示,原始点与校正点的最大误差距离在2个像素以内,验证了算法的有效性。最后应用该方法到实际广角CCD相机拍摄的靶纸校正中,得到了较满意的结果。该算法和仿真分析结果对DAS系统的研制具有一定理论和实验意义。     

适用于推扫式成像光谱仪的CCD拖尾扣除方法

拖尾(smear)现象是面阵CCD器件的固有问题。在推扫式成像光谱仪中,拖尾对成像的作用形式较为特殊,传统的扣除方案已不再适用,急需新的适合这一应用场合的方法。通过建立光谱仪中拖尾现象的数学模型,分析并仿真了常规拖尾扣除方法的失真问题,提出了适合推扫式光谱仪器的新方法。新方法使用已知图像信息估计景物的光谱分布,以此计算光学暗行通道所代表的拖尾信号在每个应用通道中的贡献,进而实现拖尾现象的扣除。遥感图像处理结果的较为理想的LSF表明,新方法效果良好,适用于推扫式成像光谱仪中CCD拖尾现象的扣除。     

多角度偏振成像仪遥感图像太阳耀斑区的拖尾校正方法

为了有效校正星载偏振相机成像时太阳耀斑区产生的拖尾,以高分五号卫星多角度偏振成像仪为例,结合多角度偏振成像仪在轨成像特点,理论分析了图像获取过程中拖尾产生的机理.建立了光斑区不含饱和像元情况下能够有效对漏光拖尾进行校正的矩阵法与暗行法校正模型,以及光斑区全像元饱和情况下结合矩阵法与暗行法估计光斑区饱和像元强度的遗留拖尾校正模型,该算法充分考虑了强光饱和条件下太阳耀斑区产生的漏光拖尾与遗留拖尾.利用实验室积分球光源成像光斑模拟在轨运行时遥感图像太阳耀斑开展拖尾校正方法可行性验证实验.实验结果表明,该方法不仅能有效去除图像中的拖尾噪声,提高图像质量,而且能够对光斑饱和像元强度进行有效估计.最后,分析多角度偏振成像仪在轨成像图中耀斑区拖尾对其辐亮度测量精度的影响,分析结果表明,拖尾校正前后,灰度方差由202.69×10^6下降至2.32×10^6,平均梯度由5.08×10^-1下降至2.26×10^-1.     

A distortion correction algorithm for fish-eye panoramic image of master-slave visual surveillance system

A master-slave visual surveillance system is composed of one fish-eye panoramic camera and one dynamic pan-tilt-zoom (PTZ) dome camera. In order to make PTZ dome camera zoom into all targets of interest in panoramic image, the fish-eye panoramic camera is fixed inclining towards the gravity direction, which may cause more obvious distortion. This paper proposed a novel method for the distortion correction of captured panoramic image based on the midpoint circle algorithm (MCA). The method uses incremental calculation of decision parameters to determine the pixel positions along a circle circumference, and both of the vertical and horizontal are rectilinearised. Experimental results show that our correction method based on MCA is efficient and effective. In particular, due to its low computational cost, our method can be applied on embedded camera platform without any extra hardware resources.     

红外焦平面器件盲元检测及补偿算法

在分析盲元响应特性的基础上,利用红外焦平面阵列对双参考辐射源的响应数据和相邻像元成像数据的相关性,提出了一种基于双参考辐射源的盲元现场自动检测和插值补偿算法,实现了盲元的自动检测和校正.实验结果表明:该方法具有对盲元查找速度快、定位准确率高、补偿效果好及易于软硬件实现等特点.     

CBERS-02B星HR相机内方位元的在轨标定方法

遥感相机内方位元素的在轨标定对遥感图像的定位和测量具有重要意义.利用线阵推扫传感器构像模型,提出了一种对CBERS-02B星HR相机内方位元素进行在轨标定的方法.该方法以内方位元素和姿态角为未知参数,建立地面控制点和相应像点的共线方程组,通过解算共线方程组获得内方位元素.实验证明,用该方法对内方位元素进行在轨标定,具有...     

线阵TDI CCD遥感相机非均匀性校正的研究

线阵TDICCD遥感相机的非均匀性标定对获取高质量的图像来说具有重要意义。由于线阵TDICCD、透镜等主要部件的生产过程与工艺过程的控制和材料的种类及性质的影响,所以使所获取的图像是非均匀的,在图像上表现为水平纹理。分析了非均匀性校正的算法。根据线阵TDICCD相机像素光电响应不一致的特点,运用了两点定标的非均匀性校正的算法。最后对校正前后的图像的标准方差进行了比较,得到了令人满意的结果。     

摄影测量图像处理的高精度误差补偿法

在高精度的摄影测量中,图像处理精度对整体测量精度起着至关重要的作用,但成像过程中摄像机对特征点图像的离散化采样,会造成图像与原始信号的失真,从而带来图像处理环节的误差。通过对图像处理过程中特征点总能量、能量分布弥散半径和图像处理窗口的特性分析,并以特征点中心位置、提取误差大小和能量密度函数的标准差之间关系为基础,提出一种针对离散化采样的误差补偿法。该方法仅需标定一次补偿参数,适用于所有摄像机和算法,可显著提升原有图像处理精度。实验证明,对于质心法和高斯拟合法,该补偿法可将图像提取精度提高到0.03pixel。     

Restoration of TDI camera images with motion distortion and blur

Platform movement during exposure of imaging system severely degrades image quality. In the case of Time delay and integration (TDI) camera, abnormal movements cause not only image blur but also distortion, for image Point Spread Function (PSF) is space-variant. In this paper, we present a motion degradation model of TDI image, and provide a method to restore such degraded image. While a TDI camera is imaging, it outputs images row by row (or line by line) along the scanning axis, and our method processes in the same track. We firstly calculate the space-invariant PSF of each row using the movement information of the TDI camera. Then, we substitute pixels of the row and the ones of their neighbor rows together with the PSF into standard Richardson–Lucy algorithm. By deconvoluting we get the restored pixels of the row. The same operations are executed for all rows of the degraded TDI image. Finally, a restored image can be reconstructed from those restored rows. Both simulated and experimental results prove the effectiveness of our method.