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空間相機(jī)自適應(yīng)曝光

發(fā)布時(shí)間:2018-02-28 17:28

  本文關(guān)鍵詞: 空間相機(jī) 測(cè)光相機(jī) 動(dòng)態(tài)范圍匹配 曝光調(diào)整 出處:《光子學(xué)報(bào)》2016年08期  論文類型:期刊論文


【摘要】:為實(shí)現(xiàn)空間相機(jī)的自適應(yīng)曝光,提出了一種根據(jù)場景高亮度信息設(shè)置曝光參量的測(cè)光、解算、成像工作模式.在空間相機(jī)前加裝大尺度面陣測(cè)光相機(jī),在空間相機(jī)推掃某一區(qū)域前,測(cè)光相機(jī)首先采用預(yù)設(shè)的曝光參量獲取該區(qū)域圖像,實(shí)測(cè)當(dāng)前區(qū)域的高亮度信息;再將該高亮度設(shè)為空間相機(jī)的飽和亮度,解算空間相機(jī)的曝光參量;隨著衛(wèi)星的轉(zhuǎn)動(dòng),空間相機(jī)采用該曝光參量完成位置區(qū)域拍攝成像,實(shí)現(xiàn)空間相機(jī)的自適應(yīng)曝光.地面驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與采用固定的較小的曝光參量相比,本文方法可以減小欠曝光圖像數(shù)量;根據(jù)某次實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì),圖像的灰度范圍由37提高到253,圖像熵顯著提高.該方法能夠根據(jù)當(dāng)前場景內(nèi)容充分利用成像系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)范圍并提高圖像的灰度層次和圖像質(zhì)量.
[Abstract]:In order to realize the adaptive exposure of space camera, a light measuring, calculating and imaging mode of setting exposure parameters according to the high luminance information of the scene is proposed. A large scale area array photometric camera is installed in front of the space camera. Before the space camera is pushed to sweep a certain area, the photometric camera first uses the preset exposure parameters to obtain the image of the region, and then measures the high brightness information of the current region, and then sets the high brightness to the saturation brightness of the space camera. The exposure parameters of the space camera are calculated. With the rotation of the satellite, the space camera uses the exposure parameter to complete the position region imaging. The experimental results of ground verification show that the proposed method can reduce the number of underexposed images compared with the fixed smaller exposure parameters, and the experimental results show that the proposed method can reduce the number of underexposed images. The gray range of the image is raised from 37 to 253, and the image entropy is greatly improved. This method can make full use of the dynamic range of the imaging system according to the current scene content and improve the gray level and image quality of the image.
【作者單位】: 大連海事大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】:V445.8

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本文編號(hào):1548290

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