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象移对星载TDICCD相机成像品质的影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于航天TDICCD相机像移分析的PSF估计及图像复原算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据时间延迟积分电荷耦合器件(TDICCD)特殊的工作原理,分析了其产生像移的原因 ,基于对TDICCD像移的分析估计出模糊图像的点扩散函数(PSF)。根据TDICCD像移产生的机 理,建立了图像退化的数学模型,并在功率谱均衡复原算法的基础之上提出了像移复原滤波的 数学表达式,对运动模糊图像进行了半盲恢复,通过Matlab仿真证明了图像复原算法的可行 性和有效性。
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首先介绍了延迟积分电荷耦合器件(TDICCD)的基本原理,并根据某高分辨率多光谱航天相机定制的一款五光谱TDICCD的输出特性,设计了一种基于五光谱TDICCD的模拟信号发生器,给出了该模拟信号发生器的系统组成,包括图像处理电路、数模转换电路和模拟信号滤波电路。最后通过测试验证了该系统的信号波形、信号噪声和输出图像都满足设计要求,其输出的16通道模拟五光谱TDICCD信号频率可以达到20MHz,噪声控制在10mV以内,具有高精度、多通道和低噪声等特点。目前该模拟信号发生器已成功应用到新一代高分辨率多光谱TDICCD相机成像电路系统的研制中。 相似文献
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卫星光学遥感器在轨成像会受到颤振的影响,因此图像品质受姿态稳定度的影响很大,而高分辨率图像受到平台误差的影响更加明显。通过研究空间相机的几何模型,提出了一种从地球坐标系到空间光学遥感器坐标系之间的转换关系;分析了在轨卫星的姿态误差和运动源,并在几何模型中加入了内外方位元素特征;然后进行了空间TDICCD相机的成像仿真实验。为了在像面上模拟颤振,分别进行不同模态的颤振仿真,并且对视线范围内多模态综合作用进行仿真。仿真实验是基于三个轴系方向的,并且计算了TDICCD仿真图像的几何畸变量,模型中几何畸变量的测量尺度达到亚像素级,结果有利于指导卫星平台和遥感器的参数设计。 相似文献
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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。 相似文献
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基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原 总被引:11,自引:2,他引:11
提出了一种基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原新算法。为了有效地从湍流退化图像中估计出退化模型,在湍流点扩展函数的优化估计过程中合理地融合了有关湍流点扩展函数的一些基本的先验知识。首先,将点扩展函数的非负性和光滑性约束加入到目标函数中。再针对湍流点扩展函数的衰减性质,建立了一个具有非线性和空间各向异性的正则化函数,使其在重建点扩展函数时能适当地进行空间梯度平滑。由此通过迭代极小化目标函数来优化估计湍流点扩展函数值,进而恢复图像。对各种噪声条件下的湍流退化图像进行了恢复实验,实验结果表明本文算法具有较强的稳定性和抗噪能力。 相似文献
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基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法 总被引:4,自引:0,他引:4
随着航天空间技术的发展,空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰,观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来,本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数,通过极大化该对数似然函数,推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中,以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性,对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验,实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。 相似文献