發(fā)布時間：2020-11-11 17:38

　　 高分4號(GF-4)衛(wèi)星是我國高分辨率對地觀測系統(tǒng)中首顆高分辨率靜止軌道衛(wèi)星,由北京空間機電研究所研制,主要用于減災(zāi)、氣象、林業(yè)、環(huán)境等領(lǐng)域,在國民安全、環(huán)境監(jiān)測、天氣預(yù)測等具有重大的應(yīng)用價值。但是GF-4衛(wèi)星軌道高、工作環(huán)境復(fù)雜、環(huán)境溫度變化劇烈,成像光學系統(tǒng)和電子學系統(tǒng)易受宇宙射線、大氣等多方面的影響,所以遙感圖像退化嚴重�？臻g噪聲類型復(fù)雜,圖像信噪比不穩(wěn)定,影響用戶單位的應(yīng)用需求;GF-4衛(wèi)星空間分辨率還不足以滿足用戶的需求,對弱小目標的成像質(zhì)量大部分時段會遠低于某些低軌衛(wèi)星;GF-4衛(wèi)星受天氣、光照等條件影響,造成部分時段和區(qū)域的成像質(zhì)量下降,難以滿足用戶的需求。本文針對GF-4衛(wèi)星的實際成像問題及參數(shù),研究GF-4衛(wèi)星成像質(zhì)量提升技術(shù),主要包括圖像對比度和分辨率兩方面的提升。首先在對圖像對比度提升的方面,本文基于人的視覺系統(tǒng)對場景局部像素對比度更為敏感的特性,提出了基于最小對比度失真的圖像顯示對比度增強算法。首先基于weber-Fechner準則建立圖像對比度模型,優(yōu)化目標為顯示對比度失真最小,并將該問題轉(zhuǎn)化為圖像統(tǒng)計特征的有向無環(huán)圖最優(yōu)路徑的求解,同時對映射函數(shù)中的色調(diào)誤差進行有效約束。實驗的結(jié)果表明,本論文所提出的算法能夠有效的改善GF-4衛(wèi)星圖像的顯示對比度,從而達到應(yīng)用要求。針對GF-4衛(wèi)星圖像空間分辨率提升的問題,本文提出了基于事例的改進圖像超分辨算法,利用GF-4相機的點擴散函數(shù)構(gòu)造圖像訓(xùn)練集,采用了鄰域回歸的方法提高GF-4衛(wèi)星圖像的空間分辨率,仿真的實驗結(jié)果體現(xiàn)了本算法的優(yōu)越性,處理結(jié)果圖像擁有較高的峰值信噪比。真實實驗顯示,本文所提出的算法能夠有效地提升GF-4衛(wèi)星圖像空間分辨率,超分辨重建的圖像中高頻細節(jié)豐富。GF-4衛(wèi)星所拍攝的單幅圖像的原始分辨率達到10K×10K,超分后的圖像尺寸更是達到了15K×15K,最終的圖像處理軟件應(yīng)滿足我國應(yīng)用部門所提出的分塊交互式處理及實時顯示等需求。本文通過多線程完成上述圖像增強算法的加速,并基于QT和圖像渲染引擎開發(fā)友好的實時大尺寸衛(wèi)星圖像交互處理軟件。
【學位單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP751;V443.5
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 選題意義與選題背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 圖像對比度增強技術(shù)
        1.2.2 圖像分辨率提升技術(shù)
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容以及創(chuàng)新點
第二章 GF-4圖像對比度增強研究
    2.1 基于濾波處理的對比度增強方法
    2.2 基于直方圖的對比度增強方法
    2.3 基于對比度最小失真算法的圖像顯示增強方法
        2.3.1 基于圖像對比度最小失真的算法
        2.3.2 色調(diào)失真參量的選擇
        2.3.3 算法處理結(jié)果對比
    2.4 本章小結(jié)
第三章 GF-4圖像分辨率提升研究
    3.1 基于插值的圖像分辨率提升
        3.1.1 雙線性差值
        3.1.2 雙三次插值
        3.1.3 其他插值方法
    3.2 基于學習的圖像分辨率提升
        3.2.1 字典學習超分辨技術(shù)
    3.3 基于事例的圖像分辨率提升
        3.3.1 ANR圖像分辨率提升
        3.3.2 A+圖像分辨率提升
        3.3.3 算法處理結(jié)果對比
    3.4 本章小結(jié)
第四章 GF-4圖像質(zhì)量提升軟件設(shè)計與集成
    4.1 基于QT的用戶界面設(shè)計
    4.2 基于SDL的超大圖像實時渲染設(shè)計
    4.3 基于多線程的算法效率提升
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 未來工作展望
參考文獻
致謝
作者簡介

【參考文獻】

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1 劉錦輝;曾偉文;;基于高通濾波器的圖像增強方法[J];科學技術(shù)與工程;2010年24期

2 黨向盈;吳錫生;趙勇;;新的基于邊緣檢測提高圖像質(zhì)量的插值算法[J];計算機工程與設(shè)計;2007年15期

3 羅毅文,玉梅,肖義男;改進的PDE邊緣保持圖像插值算法[J];儀器儀表學報;2004年S2期

本文編號：2879519