【摘要】：遙感圖像已經(jīng)越來越成為空間地理信息的重要數(shù)據(jù)源。但是,由于宇宙空間輻射、晝夜溫差沖擊、大氣環(huán)境復(fù)雜多變等諸多因素,導(dǎo)致遙感圖像數(shù)據(jù)在獲取、傳輸和存儲(chǔ)過程中發(fā)生失真。退化的遙感圖像嚴(yán)重影響了遙感數(shù)據(jù)的后續(xù)應(yīng)用。因此,研究遙感圖像的重建工作尤為重要。目前,大多數(shù)重建算法需要預(yù)先掌握成像系統(tǒng)和退化圖像的先驗(yàn)知識(shí),甚至有些重建算法需要已知衛(wèi)星傳感器的平臺(tái)參數(shù)和光學(xué)參數(shù)等。而這些先驗(yàn)知識(shí)在某些情況下很難獲得,這就限制了有些重建方法的應(yīng)用范圍,同時(shí)也限制了遙感圖像數(shù)據(jù)的后期應(yīng)用。因此,研究不依賴于或較少依賴于先驗(yàn)參數(shù)的遙感圖像重建算法成為亟待解決的問題。為了解決遙感圖像重建過程中存在的這些問題,進(jìn)一步提升圖像質(zhì)量,本論文展開了如下幾方面的研究工作。(1)總結(jié)已有的光學(xué)成像系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的測(cè)量方法,并在原有傳統(tǒng)刃邊法測(cè)量點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),研究一種新型的刃邊選取方法,更好地?cái)M合成像系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。該方法結(jié)合Canny算子和Hough變換算子,不含人為因素地、一定程度上自適應(yīng)地從待重建圖像中提取刃邊進(jìn)行點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)擬合。該方法對(duì)于圖像中的邊緣為單線響應(yīng),檢測(cè)精度高,有利于點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的精確擬合。(2)利用最小二乘法擬合待重建遙感圖像中的刃邊,計(jì)算刃邊區(qū)域像素點(diǎn)到刃邊的距離;選用Fermi函數(shù)擬合邊緣擴(kuò)展函數(shù)曲線;對(duì)Fermi函數(shù)求導(dǎo),得到其導(dǎo)數(shù),即為線擴(kuò)展函數(shù);由點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的可分離變量性質(zhì),擬合計(jì)算出系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。(3)建立遙感圖像的成像模型和重建模型,由全鏈路分析遙感圖像質(zhì)量退化的因素;研究基于全變分正則化的圖像重建算法,該算法不僅適用于全變分離散化的各向異性形式也適用各項(xiàng)同性形式,算法通過改變變量的收斂性而改變算法的收斂性質(zhì),并通過附加項(xiàng)加快算法的收斂速度。(4)研究一種新型的基于Hough變換的方法確定待重建圖像的模糊類型為離焦模糊或運(yùn)動(dòng)模糊;以單刃邊擬合點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)為基礎(chǔ),進(jìn)一步提出了雙刃邊、多刃邊和彎曲刃邊等刃邊方法擬合系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)方法,提高擬合精度。(5)針對(duì)分別含有離焦模糊和運(yùn)動(dòng)模糊的多幅遙感圖像進(jìn)行重建仿真。確定圖像的模糊類型,從單刃邊、雙刃邊、多刃邊和彎曲刃邊等方法中選取合適的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)擬合方法,通過全變分正則化算法重建遙感圖像。(6)對(duì)本文所做的工作進(jìn)行了總結(jié),提出存在的不足,并對(duì)工作做出了進(jìn)一步展望。文章從測(cè)量點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)、建立全鏈路成像模型和重建模型的思路展開,基于刃邊法、Canny算子、Hough變換和全變分正則化等方法,研究了一種改進(jìn)的、無需已知遙感成像系統(tǒng)參數(shù)、僅依賴圖像本身信息就可重建遙感圖像的算法。不僅從理論上驗(yàn)證了本文算法的可行性,還進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)仿真,結(jié)果證明了算法的有效性,對(duì)現(xiàn)有遙感圖像重建算法面臨的問題提出了有益思路和研究方向。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP751

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李偉;;遙感圖像中的道路提取[J];自動(dòng)化博覽;2006年05期

2 李傳龍;李穎;馬龍;;一種新的遙感圖像海岸線檢測(cè)方法[J];計(jì)算機(jī)仿真;2010年08期

3 張學(xué)良;肖鵬峰;馮學(xué)智;;基于圖像內(nèi)容層次表征的遙感圖像分割方法[J];中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào);2012年01期

4 秦其明;遙感圖像自動(dòng)解譯面臨的問題與解決的途徑[J];測(cè)繪科學(xué);2000年02期

5 陳小琪;現(xiàn)代計(jì)算機(jī)印前制版技術(shù)在遙感圖像印制中的應(yīng)用研究——以《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶可持續(xù)發(fā)展地圖集》為例[J];地球信息科學(xué);2000年02期

6 鄧湘金,彭海良;一種基于遙感圖像的機(jī)場(chǎng)檢測(cè)方法[J];測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào);2002年02期

7 余杰千,方濤,陳雍業(yè);一種有效的遙感圖像無縫分割方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2003年12期

8 吳為祿;遙感圖像中的云層消除處理[J];鐵路航測(cè);2003年01期

9 于輝,徐軍;彩色遙感圖像目標(biāo)提取方法研究[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2003年06期

10 黃勇杰,王樹國(guó),劉俊義,陳東;遙感圖像去云算法研究[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2003年S2期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 張鳳春;董增壽;劉明君;;基于局部方差均衡的遙感圖像增強(qiáng)方法[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（2）[C];2008年

2 鄧冰;林宗堅(jiān);彭曉東;;遙感圖像信息度量的原理與方法[A];《測(cè)繪通報(bào)》測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇摘要集[C];2008年

3 江興方;江鴻;何賢強(qiáng);;遙感圖像兩種半自動(dòng)拼接方法的研究[A];全國(guó)農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2009年

4 羅睿;張永生;范永弘;鄧雪清;;遙感圖像基于內(nèi)容查詢的研究與實(shí)踐[A];第十三屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2001年

5 陳東;龐怡杰;黃勇杰;;大傾斜航空遙感圖像快速自動(dòng)鑲嵌技術(shù)[A];圖像 仿真 信息技術(shù)——第二屆聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2002年

6 黃勇杰;王樹國(guó);劉俊義;陳東;;遙感圖像去云算法研究[A];首屆信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2003年

7 謝建春;趙榮椿;;遙感圖像中的軍用機(jī)場(chǎng)識(shí)別算法研究[A];信號(hào)與信息處理技術(shù)第三屆信號(hào)與信息處理全國(guó)聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

8 陳姚;王金亮;李石華;;遙感圖像中云層遮擋影響消除處理方法研究述評(píng)[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

9 張磊;朱磊;;遙感圖像中直線目標(biāo)的檢測(cè)[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

10 邱磊;李國(guó)輝;衡祥安;;一種基于交互學(xué)習(xí)的遙感圖像挖掘方法[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2005）論文集[C];2005年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前5條

1 蔣建科邋孫宏金 陳樹琛;傳回清晰遙感圖像[N];人民日?qǐng)?bào);2008年

2 記者 鄭千里;北京地區(qū)有了航空遙感圖像[N];科技日?qǐng)?bào);2000年

3 本報(bào)通訊員;煤航遙感院獲美國(guó)快鳥遙感圖像西部代理權(quán)[N];中煤地質(zhì)報(bào);2005年

4 王石;印度通過“快鳥”影像發(fā)現(xiàn)古墓地[N];中國(guó)測(cè)繪報(bào);2010年

5 記者 馬彥平 張桂敏;澳大利亞鉀礦鉆探啟動(dòng)[N];農(nóng)資導(dǎo)報(bào);2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 江興方;遙感圖像去云方法的研究及其應(yīng)用[D];南京理工大學(xué);2007年

2 滕鑫鵬;遙感圖像道路提取研究[D];江蘇大學(xué);2014年

3 劉春紅;超光譜遙感圖像降維及分類方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2005年

4 劉哲;基于信息融合的遙感圖像處理方法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2002年

5 強(qiáng)贊霞;遙感圖像的融合及應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2005年

6 杜根遠(yuǎn);海量遙感圖像內(nèi)容檢索關(guān)鍵技術(shù)研究[D];成都理工大學(xué);2011年

7 陶午沙;基于結(jié)構(gòu)模型的遙感圖像軍事陣地目標(biāo)特征分析及其識(shí)別技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2004年

8 林劍;基于模糊理論的遙感圖像分割方法研究[D];中南大學(xué);2003年

9 薛麗霞;基于對(duì)象云的遙感圖像模糊邊緣檢測(cè)研究[D];西南交通大學(xué);2007年

10 羅睿;遙感圖像信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與分析[D];解放軍信息工程大學(xué);2001年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 邱磊;基于內(nèi)容的遙感圖像挖掘方法研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2005年

2 陳浩;高分辨遙感圖像災(zāi)區(qū)建筑檢測(cè)[D];南京理工大學(xué);2015年

3 朱然;大數(shù)據(jù)量復(fù)雜背景下橋梁水壩目標(biāo)快速識(shí)別[D];電子科技大學(xué);2015年

4 王靜靜;基于NSCT和Shearlet變換的遙感圖像增強(qiáng)研究[D];新疆大學(xué);2014年

5 柴宏磊;基于知識(shí)的遙感圖像港口目標(biāo)識(shí)別[D];電子科技大學(xué);2015年

6 馮一鳴;基于遙感圖像中港口目標(biāo)的分割算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 吳云坤;遙感圖像變化檢測(cè)技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

8 王旭;無參考遙感圖像質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

9 宋玉梅;基于遙感圖像的內(nèi)河航道識(shí)別研究[D];重慶交通大學(xué);2015年

10 張少輝;基于刃邊法的遙感圖像重建方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：2359815