CN101281250A - 基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法。该方法从图像工程的角度,运用实验与计算,用量化的图像参数,结合实验获取调制传递函数,进行MTF与图像要素分析,在实验室条件下和卫星遥感器在轨运行时,建立MTF与图像要素的关系模型,从而实现对于在轨卫星遥感器的调制传递函数MTF的动态监测。本发明实现对中、低、高分辨率,特别是中、低分辨率的在轨卫星遥感器的调制传递函数MTF的动态监测;不需要复杂的地面装备,就可以获取在轨卫星遥感器的MTF,并且应用所得到的遥感器MTF的变化,给出了一种基于MTF的遥感图像补偿方法,显著地改善了图像质量;同时为预估遥感器提供图像的周期提供了手段。
Description
技术领域
本发明属于航天领域在轨卫星遥感器调制传递函数(MTF)的监测技术,特别是一种基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法。
背景技术
调制传递函数是卫星遥感器的性能、寿命的综合指标。当前,有如下几种方法可以获得卫星遥感器成像***的调制传递函数MTF:
(1)基于专用仪器的实验室测量方法。目前有很多种不同的仪器用来在实验室测量成像***的MTF,如宋敏等人在光学技术,32(1),2006中提出了利用Michlshon干涉仪获得频率可连续变化的正弦函数测量CCD调制传递函数的方法。Grover等人在IEEE Journal of Quantum Electronics,15(9),1979中提出了新的干涉仪安装方法,它用两个真实的相关扩散体测量MTF(C.P.Grover and H.M.van Driel.Anovel MTF measuringmethod using correlation diffusers.IEEE Journal of Quantum Electronics,1979,15(9):1057-1057.D)。Léger等人在IEEE International Geosicence and RemoteSensing Symposium,4,1994中提出了一种利用聚光灯测量MTF的方法(Léger,J.Duffaut,and F.Robinet.MTF measurement using spotlight.Geosicence and Remote SensingSymposium,IGARSS’94.vol.4,1994:2010-2012)。
(2)人工布设靶标获取MTF的方法。该方法首先由美国、法国提出,在地面布设靶标,运用过顶卫星数据和航拍数据,进行遥感器MTF的获取。它主要适用于高分辨率的遥感器。为了能够同时满足较低分辨率的遥感器,中科院的王先华等人在量子电子学报,22(1),2005中提出了一种基于小靶标法的在轨MTF测试方法(王先利,乔延利,王乐意,易维宁,张黎明。基于小靶标法的星载CCD相机MTF在轨检测研究。量子电子学报,2005,22(1):106-110)。
(3)地面标志物的方法。当卫星过顶时,运用地面标志物的数据来获取MTF,一般运用刀刃法与脉冲法。一般认为可以利用的地面景物形态包括三类:1)窄长的线性体,如公路、桥梁;2)两块亮度相差很大的地物接壤,如海岸;3)亮暗地物相间排列,如农田上相间种植不同的植物。如E.Malaret等人在Photogrammetric Engineeringand Remote Sensing,51(9),1985中报道把公路当作线性体对Landsat-4和Landsat-5的TM成像性能进行了检验,这是运用刀刃法获取MTF的方法(E.Malaret,L.A.Bartolucci,D.F.Lozano,P.E.Anuta,and C.D.McGillem.Landsat-4 and landsat-5 thematic mapper dataquality analysis.Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,1985,51(9):1407-1416)。N.R.Nelson等人在IEEE International Geosicence and Remote SensingSymposium,7,2001中利用冰川测量MTF,这是脉冲法获取MTF的方法(N.R.Nelsonand P.S.Barry.Measurement of Hyperion MTF from on-orbit scenes Geosicence andRemote Sensing Symposium,IGARSS’01,IEEE International,vol.7,2001:2967-2969)。
基于专用仪器的方法不能对在轨遥感器的MTF进行监测,只适合于实验室测量。人工布设靶标和地面标志物的方法只适合高分辨率卫星的遥感器MTF的在轨监测,因为对于中低分辨率卫星,人工布设靶标的方法代价太高,而地面标志物的方法很难找到合适的标志物。因此,以上三种方法都不适合低分辨率在轨卫星遥感器MTF的获取与监测。
发明内容
本发明的发明目的在于提供一种用于中、低、高分辨率,特别是用于中、低分辨率的在轨卫星遥感器的调制传递函数的监测方法。本方法运用图像要素经过实验与运算获取在轨卫星遥感器的MTF,实现对卫星遥感器MTF的监测,同时提供一种运用获取的MTF对在轨遥感器的使用周期进行预估。再运用获取的MTF进行图像补偿,从而改善对地观测的图像质量。
实现本发明目的的技术解决方案为:
一种基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,包括以下步骤:
第一步,在实验室条件下,用Ealing Electro Optics光学***综合评价仪测量获得MTF,获取不同离焦位置的MTF和靶标的图像要素参数,并对数据进行规一化预处理,然后检查数据的正确性,将奇异点等错误数据剔除;
第二步,将反映卫星图像质量的参数,包括图像对比度、图像方差、图像信噪比、图像清晰度、图像熵、图像信息容量、图像细节能量、图像角二阶矩、图像相关、图像均值、图像功率谱、图像边缘能量和图像辐射陡度,与MTF进行相关分析,得到与MTF最相关的图像对比度、细节信号能量,边缘信号能量和清晰度参数;
第三步,在实验室条件下,建立MTF与图像要素的关系模型,用图像参数数据的均值拟合MTF的变化过程,得到图像参数与MTF的关系模型,获取MTF与对比度、细节信号能量、边缘信号能量和清晰度的图像要素的关系模型,并在此基础上,建立MTF与对比度、细节信号能量、边缘信号能量和清晰度的综合关系模型;
第四步,当卫星遥感器在轨运行时,利用在轨卫星遥感器获得的数据,对实验室条件下MTF与图像要素的关系模型进行整合和修正,得到卫星在轨运行时的MTF与图像要素的关系模型;
第五步,通过实验得到不同地区在轨运行时的MTF与图像要素的关系模型,并根据不同地区的所计算的MTF值的一致性,使模型的准确性得到验证;
第六步,将获得的在轨运行时MTF与图像要素的模型用于在轨卫星遥感器MTF监测、在轨运行遥感器图像质量周期评估和图像补偿。
本发明基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,根据典型的地物的图像纹理特征,确定典型的地块的图标,作为实验的靶标。
本发明基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,在实验室条件下,不同的调制传递函数MTF的获取方法为调整光学***的焦距位置,从而得到不同MTF与图像要素的实验室数据。
本发明基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,在实验室条件下,建立MTF与对比度、细节信号能量、边缘信号能量或清晰度的单一图像要素之间的关系模型,再建立MTF与上述四个图像要素的综合关系模型。
本发明基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,将实验室条件下MTF与图像要素相关模型整合为卫星在轨运行条件下MTF与图像要素相关模型。
本发明基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,卫星遥感器在轨运行条件下,用时间序列的MTF的变化导出遥感器的图像周期的预估。
本发明基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,运用获得的MTF对卫星在轨运行遥感器的退化图像用图像复原的方法进行补偿,从而提高图像质量。
本发明与现有技术相比,其显著优点是:(1)用量化的图像参数,结合实验获取调制传递函数,从而实现对中、低、高分辨率,特别是中、低分辨率的在轨卫星遥感器的调制传递函数MTF的动态监测。(2)不需要复杂的地面装备,就可以获取在轨卫星遥感器的MTF,并且应用所得到的遥感器MTF的变化,给出了一种基于MTF的遥感图像补偿方法,显著地改善了图像质量。计算表明:应用MTF变化补偿前后可以提高对比度、清晰度等参数一倍或一倍以上(见表1)。同时本发明为预估遥感器提供图像的周期提供了手段。
表1补偿前后图像的参数对比
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1是本发明基于图像要素的在轨遥感器调制传递函数的反演方法的流程图。
图2是本发明基于图像要素的在轨遥感器调制传递函数的反演方法的实施流程图。
图3是济南地区各谱段各图像要素反演的MTF值比较。
图4是武汉地区各谱段各图像要素反演的MTF值比较。
图5是基于MTF理论的图像补偿。
表1是补偿前后图像的参数对比。
具体实施方式
结合图1和图2,本发明的基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法是以实验和模型运算两个手段为基础,包括以下步骤:
第一步,实验室数据的获取及预备性分析。在实验室条件下,用Ealing Electro Optics光学***综合评价仪测量获得MTF,获取不同离焦位置的MTF和靶标的图像要素参数,并对数据进行规一化预处理,然后检查数据的正确性,将奇异点等错误数据剔除。其中,根据典型的地物的图像纹理特征,确定典型的地块的图标,作为实验的靶标。在实验室条件下,不同的调制传递函数MTF的获取方法为调整光学***的焦距位置,从而得到不同MTF与图像要素的实验室数据。
第二步,MTF与图像要素分析。将反映卫星图像质量的参数,包括图像对比度、图像方差、图像信噪比、图像清晰度、图像熵、图像信息容量、图像细节能量、图像角二阶矩、图像相关、图像均值、图像功率谱、图像边缘能量和图像辐射陡度,与MTF进行相关分析,得到与MTF最相关的图像对比度、细节信号能量,边缘信号能量和清晰度参数;
第三步,在实验室条件下,建立MTF与图像要素的关系模型,用图像参数数据的均值拟合MTF的变化过程,得到图像参数与MTF的关系模型,获取MTF与对比度、细节信号能量、边缘信号能量和清晰度的图像要素的关系模型,并在此基础上,建立MTF与对比度、细节信号能量、边缘信号能量和清晰度的综合关系模型。即在实验室条件下,建立MTF与对比度、细节信号能量、边缘信号能量或清晰度的单一图像要素之间的关系模型,再建立MTF与上述四个图像要素的综合关系模型。
MTF与图像要素(对比度、细节信号能量,边缘信号能量和清晰度)的单一建模结果为:
对比度:MTF=e0.486-1.390/x
细节信号能量:MTF=e1.373-2.285/x
边缘信号能量:MTF=e0.115-1.034/x
清晰度:MTF=e3.618-4.518/x
第四步,卫星遥感器在轨运行时,MTF与图像要素的建模。当卫星遥感器在轨运行时,利用在轨卫星遥感器获得的数据,对实验室条件下MTF与图像要素的关系模型进行整合和修正,得到卫星在轨运行时的MTF与图像要素的关系模型。将实验室条件下MTF与图像要素相关模型整合为卫星在轨运行条件下MTF与图像要素相关模型。
第五步,模型测试及验证。通过实验得到不同地区在轨运行时的MTF与图像要素的关系模型,并根据不同地区的所计算的MTF值的一致性,使模型的准确性得到验证;
第六步,将获得的在轨运行时MTF与图像要素的模型用于在轨卫星遥感器MTF监测、在轨运行遥感器图像质量周期预估和图像补偿。其中,卫星遥感器在轨运行条件下,用时间序列的MTF的变化导出遥感器的图像周期的预估。运用获得的MTF对卫星在轨运行遥感器的退化图像用图像复原的方法进行补偿,从而提高图像质量。地面接收到的遥感图像是卫星遥感器成像的产物。在轨运行的遥感器的性能变化的综合物理指标调制传递函数MTF能通过遥感图像质量的变化反映出来,而遥感图像的质量可以通过图像要素进行定量分析。本发明用实验与计算,提出了一种基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的反演方法,用量化的图像参数,结合实验获取调制传递函数,从而实现对于在轨卫星遥感器的调制传递函数MTF的动态监测。
以中巴地球资源卫星红外遥感器为例,本发明得到了靖边6谱段对比度与MTF的函数模型为y=e3.7870-27437374/x。为了验证构建模型的正确性,以济南和武汉地区为样板地区对模型进行了验证。图3和图4分别为济南和武汉地区各谱段各图像要素反演的MTF值比较结果。从图3和图4可以看出济南地区和武汉地区,不同谱段不同图像要素之间结果非常接近,即同一时刻的MTF计算值很接近,说明本发明所提出的方法的准确度和精确度也比较好。
在已知MTF的变化情况后,可以用MTF理论对图像进行补偿,改善图像质量。图5显示了一幅中巴地球资源卫星红外遥感图像的补偿结果。
Claims (7)
1. 一种基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,包括以下步骤:
第一步,在实验室条件下,用Ealing Electro Optics光学***综合评价仪测量获得MTF,获取不同离焦位置的MTF和靶标的图像要素参数,并对数据进行规一化预处理,然后检查数据的正确性,将奇异点等错误数据剔除;
第二步,将反映卫星图像质量的参数,包括图像对比度、图像方差、图像信噪比、图像清晰度、图像熵、图像信息容量、图像细节能量、图像角二阶矩、图像相关、图像均值、图像功率谱、图像边缘能量和图像辐射陡度,与MTF进行相关分析,得到与MTF最相关的图像对比度、细节信号能量,边缘信号能量和清晰度参数;
第三步,在实验室条件下,建立MTF与图像要素的关系模型,用图像参数数据的均值拟合MTF的变化过程,得到图像参数与MTF的关系模型,获取MTF与对比度、细节信号能量、边缘信号能量和清晰度的图像要素的关系模型,并在此基础上,建立MTF与对比度、细节信号能量、边缘信号能量和清晰度的综合关系模型;
第四步,当卫星遥感器在轨运行时,利用在轨卫星遥感器获得的数据,对实验室条件下MTF与图像要素的关系模型进行整合和修正,得到卫星在轨运行时的MTF与图像要素的关系模型;
第五步,通过实验得到不同地区在轨运行时的MTF与图像要素的关系模型,并根据不同地区的所计算的MTF值的一致性,使模型的准确性得到验证;
第六步,将获得的在轨运行时MTF与图像要素的模型用于在轨卫星遥感器MTF监测、在轨运行遥感器图像质量周期评估和图像补偿。
2. 根据权利要求1所述的基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,其特征在于:根据典型的地物的图像纹理特征,确定典型的地块的图标,作为实验的靶标。
3. 根据权利要求1或2所述的基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,其特征在于:在实验室条件下,不同的调制传递函数MTF的获取方法为调整光学***的焦距位置,从而得到不同MTF与图像要素的实验室数据。
4. 根据权利要求1所述的基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,其特征在于:在实验室条件下,建立MTF与对比度、细节信号能量、边缘信号能量或清晰度的单一图像要素之间的关系模型,再建立MTF与上述四个图像要素的综合关系模型。
5. 根据权利要求1或4所述的基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,其特征在于:将实验室条件下MTF与图像要素相关模型整合为卫星在轨运行条件下MTF与图像要素相关模型。
6. 根据权利要求1所述的基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,其特征在于:卫星遥感器在轨运行条件下,用时间序列的MTF的变化导出遥感器的图像周期的预估。
7. 根据权利要求1所述的基于图像要素的在轨卫星遥感器调制传递函数的监测方法,其特征在于:运用获得的MTF对卫星在轨运行遥感器的退化图像用图像复原的方法进行补偿,从而提高图像质量。
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CN (1) | CN101281250B (zh) |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102141613A (zh) * | 2010-12-01 | 2011-08-03 | 北京空间机电研究所 | 一种结合卫星轨道特性的光学遥感器信噪比确定方法 |
CN102317934A (zh) * | 2008-12-10 | 2012-01-11 | 电视广播有限公司 | 最优化卫星图像检索 |
CN103134664A (zh) * | 2013-02-27 | 2013-06-05 | 中国科学院安徽光学精密机械研究所 | 一种基于凸面反射镜的在轨光学卫星相机mtf测量方法 |
CN103208098A (zh) * | 2013-03-07 | 2013-07-17 | 上海交通大学 | 高分辨率图像复原的奇异谱函数获取方法及*** |
CN103278934A (zh) * | 2013-05-31 | 2013-09-04 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种用于星载光学遥感器的焦面对接装置及方法 |
CN104318526A (zh) * | 2014-10-20 | 2015-01-28 | 南京理工大学 | 基于mtf的遥感器在轨自动优化在轨参数的方法 |
CN104537646A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-04-22 | 南京理工大学 | 遥感图像的多角度自动mtf估计方法 |
CN105092055A (zh) * | 2015-08-21 | 2015-11-25 | 国家卫星气象中心 | 基于冷云目标的气象卫星太阳反射波段辐射定标方法 |
CN105530507A (zh) * | 2014-09-30 | 2016-04-27 | 南京理工大学 | 一种根据在轨参数预估图像质量的方法 |
CN104111080B (zh) * | 2014-06-24 | 2017-05-24 | 中国资源卫星应用中心 | 一种凝视卫星面阵ccd相机的mtf在轨检测方法 |
CN111586402A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-08-25 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 一种可见光空间相机静态传函测试***及测试方法 |
CN114112325A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-03-01 | 北京市遥感信息研究所 | 一种自动化高分辨星载相机在轨mtf评价*** |
CN118067399A (zh) * | 2024-04-19 | 2024-05-24 | 哈尔滨工业大学 | 等离子体推进器在轨状态的近场羽流成像监测方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1753490A (zh) * | 2005-10-28 | 2006-03-29 | 沈阳理工大学 | 抗天气干扰图像采集*** |
-
2007
- 2007-04-04 CN CN200710020945XA patent/CN101281250B/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102317934A (zh) * | 2008-12-10 | 2012-01-11 | 电视广播有限公司 | 最优化卫星图像检索 |
CN102317934B (zh) * | 2008-12-10 | 2014-03-05 | 电视广播有限公司 | 最优化卫星图像检索 |
CN102141613A (zh) * | 2010-12-01 | 2011-08-03 | 北京空间机电研究所 | 一种结合卫星轨道特性的光学遥感器信噪比确定方法 |
CN103134664A (zh) * | 2013-02-27 | 2013-06-05 | 中国科学院安徽光学精密机械研究所 | 一种基于凸面反射镜的在轨光学卫星相机mtf测量方法 |
CN103134664B (zh) * | 2013-02-27 | 2015-11-18 | 中国科学院安徽光学精密机械研究所 | 一种基于凸面反射镜的在轨光学卫星相机mtf测量方法 |
CN103208098A (zh) * | 2013-03-07 | 2013-07-17 | 上海交通大学 | 高分辨率图像复原的奇异谱函数获取方法及*** |
CN103208098B (zh) * | 2013-03-07 | 2016-08-31 | 上海交通大学 | 高分辨率图像复原的奇异谱函数获取方法及*** |
CN103278934A (zh) * | 2013-05-31 | 2013-09-04 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种用于星载光学遥感器的焦面对接装置及方法 |
CN103278934B (zh) * | 2013-05-31 | 2017-03-29 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 一种用于星载光学遥感器的焦面对接装置及方法 |
CN104111080B (zh) * | 2014-06-24 | 2017-05-24 | 中国资源卫星应用中心 | 一种凝视卫星面阵ccd相机的mtf在轨检测方法 |
CN105530507A (zh) * | 2014-09-30 | 2016-04-27 | 南京理工大学 | 一种根据在轨参数预估图像质量的方法 |
CN105530507B (zh) * | 2014-09-30 | 2017-06-27 | 南京理工大学 | 一种根据在轨参数预估图像质量的方法 |
CN104318526B (zh) * | 2014-10-20 | 2017-02-15 | 南京理工大学 | 基于mtf的遥感器在轨自动优化在轨参数的方法 |
CN104318526A (zh) * | 2014-10-20 | 2015-01-28 | 南京理工大学 | 基于mtf的遥感器在轨自动优化在轨参数的方法 |
CN104537646A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-04-22 | 南京理工大学 | 遥感图像的多角度自动mtf估计方法 |
CN104537646B (zh) * | 2014-12-12 | 2017-06-27 | 南京理工大学 | 遥感图像的多角度自动mtf估计方法 |
CN105092055A (zh) * | 2015-08-21 | 2015-11-25 | 国家卫星气象中心 | 基于冷云目标的气象卫星太阳反射波段辐射定标方法 |
CN105092055B (zh) * | 2015-08-21 | 2018-01-16 | 国家卫星气象中心 | 基于冷云目标的气象卫星太阳反射波段辐射定标方法 |
CN111586402A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-08-25 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 一种可见光空间相机静态传函测试***及测试方法 |
CN114112325A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-03-01 | 北京市遥感信息研究所 | 一种自动化高分辨星载相机在轨mtf评价*** |
CN114112325B (zh) * | 2021-11-22 | 2023-07-14 | 北京市遥感信息研究所 | 一种自动化高分辨星载相机在轨mtf评价*** |
CN118067399A (zh) * | 2024-04-19 | 2024-05-24 | 哈尔滨工业大学 | 等离子体推进器在轨状态的近场羽流成像监测方法 |
CN118067399B (zh) * | 2024-04-19 | 2024-06-25 | 哈尔滨工业大学 | 等离子体推进器在轨状态的近场羽流成像监测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101281250B (zh) | 2010-12-29 |
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