一种基于双模式成像的遥感图像去运动模糊方法

对地观测载荷大多工作在颤振环境之中,这种颤振造成光轴偏移、像面抖动,由此产生的运动模糊对高分辨率成像与高精度探测产生了极为不利的影响。对空间相机像面去模糊的工作,大致分为两种方案：一种为硬件实时探测加硬件实时补偿,另一种为硬件实时探测加事后软件补偿。文章提出通过主成像相机的双成像模式获得低信噪比无抖动图像和正常信噪比模糊图像,利用图像处理手段从这一对图像中求得抖动信息（模糊核）,并以此为先验知识指导模糊图像的复原,抑制像面抖动。这种方法既不需要补偿器件,也不需要探测元件和探测支路,并在图像迭代处理过程中不断修正模糊核,在初始模糊核有一定误差的情况下,同样可望取得良好的像面去模糊效果,对于遥感图像像质提高具有潜在的应用价值。     

遥感图像运动模糊恢复方法及评价标准研究

遥感成像系统与目标在曝光时间内的相对运动将导致成像的运动模糊。文章结合匀速直线运动造成的图像模糊特点,讨论图像模糊的产生机理并建立相关退化模型;利用点扩散函数（PSF）在频率域和空间域上分别对匀速直线运动产生的模糊图像进行恢复;验证各算法对高斯噪声的抗干扰性;提出使用HVS对比度的方法作为客观评价标准验证恢复算法的可行性,并与传统的灰度平均梯度（GMG）相对比表明该评价标准的合理性。     

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。     

基于图像的高精度实时光学稳像控制系统

针对空间CCD相机由于平台振动造成的成像模糊问题,研制了一套光学稳像控制系统。利用高速CCD帧频高特点,结合基于图像的像移测量原理,设计了像移补偿闭环控制算法,实现了光轴的稳定控制,从而实现了相机稳定成像,提高图像清晰度。实验结果表明稳像控制系统动静态性能稳定,在一定带宽范围内有效减小甚至消除了平台振动对相机成像品质的影响。     

基于最佳倒易晶胞的斜采样遥感图像复原方法

遥感图像的退化受多种因素的影响。本文研究了斜采样方式下混叠、模糊、噪声对图像有效分辨率的影响,在贝叶斯框架下提出了一种基于最佳倒易晶胞的斜采样遥感图像复原方法。该方法基于高斯图像先验假设,首先根据斜采样图像获取系统参数对倒易晶胞的形状进行限制,获取混叠与噪声最小的频域覆盖,然后在Bayesian\|MAP(最大后验概率,Maximum a Posterior Probability )框架下建立耦合模型,通过迭代复原方法得到混叠、模糊、噪声最小化的图像。实验结果说明,本算法考虑了引起图像混叠的图像成像模型特性, 获得了较好的复原结果, 增强了图像分辨率。     

机载双天线前视SAR系统成像分析

针对机载SAR前视模式与一般正侧视模式存在的明显不同,详细分析了前视SAR的多普勒特性及其方位模糊问题.依据前视SAR的特性,结合波束锐化与RD成像算法,仿真得到了前视SAR的点目标图像,验证了分析的正确性.     

景物和成像条件对遥感图像品质的影响

遥感图像是遥感数据获取系统的输出,遥感图像的品质表现为遥感图像在完成遥感任务中的应用价值。遥感图像品质由成像链的状态和性能决定。成像链包含景物、成像条件和成像系统的所有组成部分。文章介绍光学遥感情况下,景物和成像条件对遥感图像品质的影响,包括景物特性和成像条件的表征,及其对遥感图像品质影响的分析。同时,指出了针对景物和成像条件,在成像系统设计和运行等方面需注意的问题。     

分布式小卫星雷达空时频成像方法研究

分布式小卫星雷达的天线面积小,一般小于2m2.根据最小天线面积公式,此时距离多普勒将模糊.分布式小卫星雷达固有的距离多普勒模糊特性,给它带来了不同于常规合成孔径雷达(SAR)成像的新问题.常规的SAR成像实际是基于距离快时间匹配滤波、方位慢时间多普勒处理的时频成像原理.分布式小卫星成像需利用多颗小卫星的空域信息,解距离多普勒模糊后,方可获得较好的成像结果,因此其成像是一个需利用空域信息的空时频成像问题.提出一种空时频成像方法,它是采用低重复频率,使观察距离不模糊,但多普勒模糊情况下,利用分布式小卫星雷达丰富的空域资源,对各多普勒通道分别作空域滤波处理,消除多普勒模糊后,进行成像处理.另外,本文对此分布式小卫星雷达空时频成像方法进行了理论推导、性能分析和仿真检验.     

船只目标三维转动对SAR成像影响的定量分析

在分析船只三维转动（横滚、俯仰、偏航）对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）成像质量的影响方面,现有文献只考虑了仅存在一维转动时的影响,未考虑三维转动同时存在时对SAR成像质量的影响。另外,现有文献主要基于船只转动对船只散射点瞬时多普勒频率的影响进行分析,并未真正与对SAR图像质量的影响关联起来。本文推导了适用于船只存在三种一维转动、同时存在三维转动时的SAR图像二维时域表达式,以及散射点方位向坐标的表达式。在上述表达式的基础上,通过分析船只上的散射点在SAR图像中的偏移情况,扩展到分析船只整体在SAR图像中的形变情况;通过分析一维转动对SAR成像的影响,扩展到分析三维转动同时存在时对SAR成像的影响。研究表明：船只三维转动引入了包络误差和相位误差,导致SAR图像中散射点模糊并在方位向偏移,且不同散射点的偏移量不同,从而使船只形状发生畸变。仿真结果验证了所推导表达式的准确性及理论分析的正确性。     

基于图像运动补偿轨道运动和热变形对载荷成像的影响分析

研究了三轴稳定静止轨道气象卫星图像运动补偿轨道运动和热变形对扫描镜成像的影响.根据图像运动补偿目标,定义了扫描角、步进角和固定网格,基于有关轨道运动和结构热变形对成像的影响,设计了图像运动补偿模型,并给出了算法流程.仿真结果表明:图像运动补偿能有效减小轨道运动和热变形对扫描镜成像的影响,提高有效载荷的成像质量,满足图像配准要求.     

基于非负支持域递归逆滤波技术的湍流退化图像复原算法

在常规图像复原算法中,成像系统的点扩展函数和观测噪声被认为是先验信息。当飞行器在大气层内高速或超高速飞行时,会产生气动光学效应,严重影响成像制导系统的成像质量,在这种情况下,降晰函数和观测噪声是未知信息。为有效复原湍流退化图像,提出了基于非负支持域递归逆滤波技术的湍流退化图像复原算法,该算法可同时辨识递归滤波器的参数。非负支持域递归逆滤波技术适用于视场背景为单一的黑色、灰色或白色并且支持域确定的目标图像的复原及相应滤波器参数的辨识。提出的算法首先将湍流退化图像通过一个空域高通有限脉冲响应滤波器,以滤除部分因噪声引起的模糊信息,然后将首次滤波后的图像进行递归逆滤波,同时共轭梯度算法用于最小化非负支持域递归逆滤波凸集价格函数。该算法用于复原风洞测试图像,实验结果表明,复原效果有明显的改进。
     

目标复杂运动影响下机载逆合成孔径成像的估算与校正

逆合成孔径雷达成像可看成是目标3D到2D的投影。通过目标的有效转动得到的投影平面正如从雷达所看到的情况。本文讨论了用类似雷达数据形成的两个图像。一个图像聚焦良好，另一个模糊。用于雷达数据的时间频率分析表明这种模糊是由目标分离的散射体的多普勒频移变化引起的。结果表明转速变化和投影平面变换都可引起多普勒频移改变。与运动参考数据比较，证明这两种影响都是存在的。采用这种时间频率分析法即使在目标运动很复杂的情况下也能得到良好聚焦的目标图像。     

基于组字典学习的逆合成孔径雷达成像方法

基于压缩感知(compressive sensing, CS)的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法可以使用非常少的数据来获得高质量的图像。但基于CS的ISAR成像方法中目标场景不准确的稀疏表示限制了成像方法的性能。结合字典学习(dictionary learning, DL)技术的CS ISAR成像方法能够寻找到目标场景图像块的最优稀疏表示,提高成像质量,但每一个图像块被单独考虑,而忽略了彼此之间的相互依赖关系。为了实现进一步提高成像质量的目标,针对ISAR图像分块重建的问题,首次提出一种基于组字典学习(group dictionary learning,GDL)的ISAR成像方法。将具有相似结构的图像块聚类并构建出多个图像块组,利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)从图像块组中学习出最优组稀疏变换字典。学习好的组稀疏变换字典可以寻找到待重建图像块组的最优稀疏表示,进而重建出高质量的目标场景图像。实验结果表明:与现有的CS ISAR成像方法相比,基于GDL的ISAR成像方法能获得更好的成像效果,并具有更高的计算效率。     

卫星干涉式垂直探测仪图像导航配准成像试验方法

干涉式垂直探测仪(GIIRS)是气象观测的重要有效载荷,对卫星平台的稳定性要求很高,采用图像导航配准技术可解决星上活动部件运动、卫星平台姿态抖动对GIIRS成像的影响。为了在地面验证GIIRS的成像性能,文章提出图像导航配准成像试验方法。利用3轴气浮台模拟3轴稳定卫星零重力下的自由转动,利用GIIRS样机模拟GIIRS的成像特性和在轨扰动,验证了动力学补偿特性和图像运动补偿特性。试验结果表明:采用图像导航配准成像试验方法,卫星特定频率下的姿态稳定度提升了80.8%,图像运动补偿精度优于13.78μrad,满足GIIRS成像需求。     

多路SAR高分辨率3-D成像

星载／机载合成孔径雷达(SAR)系统提供了高分辨率二维地形图像。本文提出一种组合多路SAR图像(在稍微偏离仰角方向的飞行航线上所得到的)来生成高分辨率三维图像的技术。可以把这项技术看作是干涉SAR(InSAR)的扩展，用这种技术能产生多维分辨率的地形图像。3-D多路SAR成像系统在仰角方向一般由相对比较短的模糊长度表征。为了使有关模糊度减至最小值，利用了一组图像内的相关相位信息来跟踪地面景物。然后，在以“主要”地形地面为中心的窄(仰角方向)体积范围内，采用非均匀DFT对SAR图像进行相干组合。本文详细介绍了该技术的基础理论，并提供了该技术可达到的分辨率和实验研究结果。     

象移对星载TDICCD相机成像品质的影响分析

像移是影响星载时间延迟积分电荷耦合器件（TDICCD）相机成像品质的重要因素。为研究像移对TDICCD像质的影响,首先分析了像移引起图像模糊和几何变形的机理,研究了像移降质的辐射和几何方面评价参量。依据TDICCD工作原理,建立了像移影响下TDICCD相机空变降质模型,并以此为基础,计算并分析了不同形式、不同方向上的像移影响下的像质下降情况。分析结果表明,不同方向、不同形式的像移引起的成像品质下降是不同的。文章中提出的空变降质模型可以为后续的仿真及像移降质图像的恢复等提供参考。     

大气对遥感卫星图像品质的影响分析

影响遥感卫星图像品质的因素很多,其中包括成像条件中的大气辐射.文章根据遥感成像理论分析了大气辐射对遥感卫星图像品质的影响,计算了大气背景及大气对图像层次和图像对比度的影响.最后,结合遥感相机的特点,给出了减少大气影响、提高图像品质的建议.     

一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法

针对深空目标与空间相机相对运动造成的图像运动模糊问题,文章提出了一种基于图像形态学的运动模糊复原方法。首先运用图像形态学细化的方法消除图像中的冗余信息,快速提取图像中目标的特征;其次运用最小二乘法直线拟合方法对目标运动方向进行估计,再利用连通域划分结果对目标运动长度进行估计;最后采用约束最小二乘方滤波对退化模型进行逆推导运算来实现目标运动模糊复原。通过实验验证结果表明：文章提出的基于图像形态学的深空图像运动模糊复原方法能够正确估计运动模型参数,通用性强,易于在轨实现,可以处理目标与相机相对运动造成的运动模糊问题,在目标运动方向不一致的图像中取得了良好的复原效果。     

脉冲体制毫米波SAR多通道信号处理方法研究

为实现高分辨率、宽测绘带的综合观测目的,以毫米波频段多通道合成孔径雷达(SAR)信号模型为基础,对同时具备距离多通道、方位多通道的SAR成像处理流程进行分析,针对非均匀通道重构容易受到姿态误差影响的问题,引入惯导设备姿态数据实现参数校准,并基于上海卫星工程研究所Ka频段多通道SAR机载挂飞数据完成方法验证。数据处理结果表明:通过二维多通道数据处理,能够有效改善欠采样下的SAR图像方位模糊特性并优化噪声特性,提升图像可判读性。研究结果可为毫米波多通道SAR成像系统的研制与应用处理提供参考。     

基于深度学习和动态变阵的迈克尔逊干涉成像方法

干涉成像为突破衍射极限成像带来了可能,然而目前干涉成像系统的子孔径阵列通常固定不变,导致图像频谱获取不足、灵活性差,阻碍了成像系统性能的提升。此外,干涉图像的复原方法面临复原速度慢、复原品质差等难题。文章利用动态变阵的方法解决迈克尔逊干涉成像由于孔径稀疏且固定导致的频谱获取不足、灵活性差的问题,进而进一步地利用深度学习的方法,设计了一种干涉成像的图像复原算法,提高图像复原品质和速度。实验结果表明：动态变阵可有效提高稀疏孔径迈克尔逊干涉成像的频谱获取能力,基于深度学习的网络模型可以显著提高图像的复原品质,复原图像峰值信噪比提升5 dB,复原时间提升两个数量级。总之,文章所提的变阵方案和基于深度学习的图像复原方法可以获得高品质的复原图像,在成像领域具有一定的应用潜力。