实验室条件下IRMSS遥感器MTF与遥感图像参数的相关分析设计与性能评估

调制传递函数MTF(Module Transfer Function)在物理光学理论中，是光学系统成像性能的综合评价指标。遥感器MTF的性能变化会导致遥感图像的质量变化，遥感图像质量的变化则导致描述遥感图像的参数的变化。文章以CBERS-1的02星IRMSS遥感器为例，在实验室条件下模拟遥感器在轨运行的成像过程并获得图像数据，MTF可通过专业仪器直接测量，然后再进行MTF与遥感图像参数的相关分析，从而确定出与MTF相关性最强的图像参数。文章的相关分析采用SPSS统计分析软件完成。     

基于刃边法的航天光学遥感器在轨MTF测试研究

调制传递函数（MTF,Modulation Transfer Function）在轨测试是监测航天光学遥感器在轨运行性能的重要指标。准确把握遥感成像系统MTF在运行过程中的变化,关系到遥感数据资源的合理及有效利用。文章对刃边法测试MTF的原理及仿真算法进行了阐述,重点对刃边倾角、辐射定标和刃边图像的对比度对MTF测试精度的影响进行了仿真分析。     

遥感图像MTF复原国内研究现状

遥感成像过程受到大气、成像系统中的光学、探测器和电子器件、卫星平台的运动等影响,引起成像退化,造成图像模糊,降低了像质。图像恢复技术可以改善像质,提高图像信息解译能力。文章简单介绍了遥感图像MTF退化原因,分析了中国相关技术发展现状。在此基础上,介绍了作者的研究成果,其特点是通过获取点扩散函数从而得到遥感图像的调制传递函数（MTF）。实验结果表明,该方法实用可行,MTF图像恢复技术可以明显地提高遥感像质,增强图像的高频部分,使图像易于判读解译。     

基于线性特征的中分辨率航天遥感器MTF在轨评价及其在图像恢复中的应用

文章在简要介绍遥感器在轨MTF评测值在遥感图像处理中的意义基础上,分析了中分辨率遥感卫星成像过程MTF在轨测试的各种方法的适用性、算法和具体指标要求,提出了适合于中分辨率遥感卫星成像过程MTF的在轨评价方法,并剖析了遥感卫星成像过程中影响MTF的多种因素;最终以CBERS-02星CCD图像为对象进行了试验,并有效运用于图像恢复。     

基于线性特征的中分辨率航天遥感器MTF在轨评价及其在图像恢复中的应用

文章在简要介绍遥感器在轨MTF评测值在遥感图像处理中的意义基础上，分析了中分辨率遥感卫星成像过程MTF在轨测试的各种方法的适用性、算法和具体指标要求，提出了适合于中分辨率遥感卫星成像过程MTF的在轨评价方法，并剖析了遥感卫星成像过程中影响MTF的多种因素；最终以CBERS-02星CCD图像为对象进行了试验，并有效运用于图像恢复。     

航天光学遥感器MTF测试技术研究

调制传递函数(MTF)是航天光学遥感器重要的性能指标之一,MTF的测试是航天光学遥感器研制以及在轨运行性能监测的重要方面。文章对航天光学遥感器MTF测试方法进行理论分析,比较各种测试方法存在的优缺点。     

航天光学遥感器MTF测试技术研究

调制传递函数（MTF）是航天光学遥感器重要的性能指标之一，MTF的测试是航天光学遥感器研制以及在轨运行性能监测的重要方面。文章对航天光学遥感器MTF测试方法进行理论分析，比较各种测试方法存在的优缺点。     

细节信息容量与MTF相关分析

文章从信息容量的角度出发,对图像宏观质量做出评价,再通过研究图像的细节信息容量参数,对在宏观上质量相当的图像做出更进一步的评价,挑选出边缘清晰、纹理等细节信息丰富的图像。然后将该评价参数与Ealing仪测得的调制传递函数(MTF)值的变化趋势作曲线回归分析,实验结果表明,细节信息容量与数字成像系统的MTF值的变化有着很好的正相关关系,这对评价数字成像系统MTF变化情况具有较好的实际应用价值。     

图像三要素与MTF的分析研究

中低分辨率在轨运行卫星遥感器的调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF)的监测一直是研究的难题.现提出的方法解决了中低分辨率在轨运行卫星遥感器MTF监测的关键技术.考虑到卫星遥感器的最终产物是遥感图像,从图像信息理解的三要素出发,即灰度、纹理和边缘,分析图像三要素与遥感器MTF的关系.在分析过程中,应用主成分分析方法,不仅对多组原始数据进行了简化,而且对图像参数进行了降维.通过与其它方法的比较,进一步验证了使用主成分分析方法降维的有效性;同时实验结果亦表明了主成分分析方法的可靠性.最后建立了图像单个综合参数与MTF的关系模型,拟合结果说明,此模型能较好地表达图像参数与MTF之间的关系,这将为在轨运行条件下的建模提供十分重要的技术支持.     

图像三要素与MTF的分析研究

中低分辨率在轨运行卫星遥感器的调制传递函数（Modulation Transfer Function，MTF）的监测一直是研究的难题。现提出的方法解决了中低分辨率在轨运行卫星遥感器MTF监测的关键技术。考虑到卫星遥感器的最终产物是遥感图像，从图像信息理解的三要素出发，即灰度、纹理和边缘，分析图像三要素与遥感器MTF的关系。在分析过程中，应用主成分分析方法，不仅对多组原始数据进行了简化，而且对图像参数进行了降维。通过与其它方法的比较，进一步验证了使用主成分分析方法降维的有效性；同时实验结果亦表明了主成分分析方法的可靠性。最后建立了图像单个综合参数与MTF的关系模型，拟合结果说明，此模型能较好地表达图像参数与MTF之间的关系，这将为在轨运行条件下的建模提供十分重要的技术支持。     

基于MTFC的遥感图像复原方法

遥感图像在成像过程中受到大气、光学系统、探测器、平台运动和电路等因素的影响,引起图像退化,图像复原算法可以改善遥感图像像质,提高图像信息的解译能力。文章介绍了调制传递函数补偿（modulation transfer function compensation,MTFC）算法的原理,从遥感成像的链路环节出发,分析了MTFC的原理,提出了一种星上实时遥感图像MTFC复原算法。通过卷积系数和抑噪参数的优化设计,在提高图像清晰度的同时能较好地抑制噪声;对不同卷积和抑噪参数的图像复原效果进行了对比,从主观和客观两个方面对复原图像进行了评价。实验结果表明,该算法能有效提高图像像质,增强图像的高频部分,采用不同类型的卫星遥感图像验证了算法的适应性。     

“实践九号”A卫星图像的直接解调成像方法

“实践九号”（SJ-9）卫星是中国新技术试验卫星系列规划中的首发星,其中A星搭载的光学成像有效载荷技术试验项目为高分辨率多光谱相机,其图像数据将应用于国土资源调查与监测、农林业、环境保护、防灾减灾等领域,满足用户对高分辨率数据的需求。目前,遥感数据地面处理主要使用美国学者提出的调制传递函数补偿方法,而该文使用了中国科学家自主提出的直接解调成像方法处理“实践九号”A卫星全色谱段的遥感图像。通过分析处理前后的敦煌靶标和法国靶标的调制传递函数（Modulation Transfer Function,MTF）和点扩散函数,认为经直接解调成像方法处理后的图像清晰度和MTF有明显提高,达到了国际上同类遥感图像处理方法的先进水平。     

关于星载光学遥感相机信噪比指标的讨论

星载光学遥感相机信噪比是仪器的一个非常重要的性能指标,信噪比的大小对测绘高程定位精度有很大影响。文章通过计算机仿真实验定量研究了光学遥感相机信噪比与测绘卫星高程定位精度之间的关系,包括三维地物模型建立与模拟成像、特征点提取与匹配、高程值计算等。实验结果表明在计算机仿真得到的理想图像中,当图像调制传递函数值为0.15时,信噪比应大于35dB才能满足测绘高程定位精度的要求。考虑到遥感相机在轨运行时大气和真实场景的影响,光学遥感相机信噪比应大于40dB。     

基于互信息相似性度量的多时相遥感图像配准

图像配准是多源图像分析的基础，特别是对于多时相遥感图像的变化检测，图像配准的性能直接影响到变化检测的实现。针对当前利用互信息实现图像配准时出现的稳健性问题，本文提出一种新的多时相遥感图像配准方法，在计算互信息时引入图像的梯度信息，作为多时相遥感图像配准的相似性度量准则，并在配准过程中应用多分辨率分析技术，使得图像配准在提高稳健性的同时减少运算量。将此方法用于变化检测中的多时相遥感图像配准实验，结果显示该方法比直接应用灰度互信息的配准方法具有更好的稳健性。     

基于层次化分类器的遥感图像飞机目标检测

在大量航空航天遥感图像中,快速发现和统计飞机目标并对其进行准确定位,在军事和民用方面均具有重要意义。结合遥感图像特点,针对飞机目标的特征,文章设计了一种基于层次化的分类器的遥感图像飞机目标检测方法。首先用基于哈尔（Haar）特征的底层AdaBoost分类器快速去除大部分非目标区域;然后用基于梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradient,HOG）特征的顶层支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器进行精细检测。在分辨率为1m的遥感图像数据集上的实验结果表明,层次化分类器在保证较高检测率的前提下,大大降低了虚警率,可以有效解决遥感图像飞机检测问题。     

图像边缘信号能量与MTF的相关研究

文章从边缘的角度出发，分析红外遥感图像质量的评价参数——边缘信号能量与调制传递函数MTF（Modulation Transfer Function）的关系。实验结果表明边缘信号能量能很好地反映MTF的变化，并针对某一特定地物建立实验室条件下边缘信号能量与MTF的数学关系模型。     

空间光学遥感系统全链路仿真与分析

针对空间光学遥感系统全链路仿真中的建模、验模和应用分析的问题,文章依据光学遥感成像机制,将遥感成像链路分为信号链路、传递链路和噪声链路,分别建立了调制传递函数模型和信噪比模型。利用分环节验证和系统精度验证相结合的方法验证模型精度,基于商业设计软件、手册、实验室测试数据等不同形式进行分环节验证,基于仿真数据与在轨成像数据对比来实现系统精度验证。验证结果表明,调制传递函数全链路模型精度优于80％,信号模型精度优于82％。依据验证后的成像仿真模型,开展在轨成像参数调整仿真分析,针对不同季节、不同区域的成像提出在轨增益调整策略。     

利用高分辨率遥感数据的芦山地震道路损毁快速评估

道路损毁评估是地震损失评估工作的重要内容。文章根据芦山7.0级地震应急评估需求,提出利用多源遥感数据的道路损毁评估方法。首先,针对获取的高分辨率遥感数据特点,建立道路损毁遥感解译标准,进一步考虑地震平均烈度,建立以县为单元的灾区道路损毁等级快速评估模型,最后给出了地震灾区基于高分辨率遥感数据的快速制图产品和灾区道路损毁分县等级评估结果。结果表明,道路损毁极重灾区有芦山县、宝兴县,重灾区有天全县、雨城区、荥经县、名山区、邛崃市,一般灾区有汉源县等14个县(市、区)。相关研究和结果为震后救灾决策提供了重要支撑。