本文關(guān)鍵詞：卷簾式快門CMOS探測(cè)器航空應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：自從固態(tài)成像傳感器取代膠片成為主流的成像設(shè)備以來,在航空相機(jī)領(lǐng)域CCD一直占據(jù)著絕對(duì)的主導(dǎo)地位。近些年來CMOS成本低、速度快、可片上集成圖像處理單元等優(yōu)點(diǎn),越來越受到人們重視,成像質(zhì)量也穩(wěn)步提升。CMOS的應(yīng)用不再局限于民用電子消費(fèi)市場(chǎng),開始逐漸向航空成像領(lǐng)域發(fā)展。不同于CCD全局快門的曝光方式,CMOS通常采用電子卷簾式快門(Rolling shutter,RS)。像面上每行像素都是順序讀出,因此CMOS航空相機(jī)在高速成像時(shí),與被照景物發(fā)生快速的相對(duì)運(yùn)動(dòng),不僅會(huì)帶來傳統(tǒng)的像移模糊,還會(huì)引入嚴(yán)重的幾何畸變。特別是當(dāng)相機(jī)發(fā)生姿態(tài)角(俯仰、橫滾、偏航)的變化后,CMOS像面上像素點(diǎn)的畸變與各點(diǎn)位置密切相關(guān),整個(gè)像面的畸變分布會(huì)變得十分復(fù)雜。因此要想拓展CMOS探測(cè)器在航空相機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用,對(duì)高速運(yùn)動(dòng)下CMOS的成像問題進(jìn)行理論研究就顯得至關(guān)重要了。論文從分析CMOS與CCD的差異入手,詳細(xì)研究了RS效應(yīng)產(chǎn)生的原因,建立了運(yùn)動(dòng)成像時(shí)CMOS探測(cè)器像素畸變的理論模型;對(duì)傳統(tǒng)的RS效應(yīng)消除算法進(jìn)行了深入研究,提出了一種基于光流法的RS畸變校正方法;通過分析多姿態(tài)成像時(shí)航空相機(jī)成像原理,建立了任意姿態(tài)角下CMOS成像畸變模型,在此基礎(chǔ)上提出了一種用于單幀CMOS航空?qǐng)D像的畸變校正方法;針對(duì)CMOS航空相機(jī)高速運(yùn)動(dòng)帶來的像移模糊和幾何畸變,建立了兩者的混合模型,提出了一種基于模糊參數(shù)估計(jì)的雙重退化圖像恢復(fù)方法。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新工作和研究成果如下:1、詳細(xì)介紹了CMOS探測(cè)器和CCD探測(cè)器的基本結(jié)構(gòu),探討了CMOS與CCD之間在各個(gè)方面的聯(lián)系與區(qū)別,從CMOS與CCD成像原理的差異出發(fā)引出了RS效應(yīng)產(chǎn)生的問題。通過分析成像時(shí)CMOS像面上各像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng),將其分解為不同的運(yùn)動(dòng)方向,對(duì)相應(yīng)方向的RS畸變進(jìn)行了定量分析,從而建立了RS效應(yīng)的參考模型。最后對(duì)傳統(tǒng)的RS效應(yīng)消除方法進(jìn)行了總結(jié)和分析,簡(jiǎn)述了其步驟,為后續(xù)提出的畸變校正算法提供了參考。2、為了解決傳統(tǒng)方法效率較低,難以滿足航空?qǐng)D像實(shí)時(shí)處理要求的問題,本文提出了一種基于光流估計(jì)的RS畸變校正方法。該方法以建立的RS畸變參考模型為依據(jù),對(duì)通用的仿射變換模型進(jìn)行了簡(jiǎn)化,并利用光流法對(duì)視頻相鄰兩幀圖像間的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行估計(jì),由此計(jì)算仿射模型參數(shù),最后通過反向映射得到恢復(fù)后的圖像。該方法簡(jiǎn)化了運(yùn)動(dòng)模型,并且采用金字塔光流進(jìn)行快速運(yùn)動(dòng)估計(jì),能夠顯著提高效率。3、根據(jù)高速成像時(shí)航空相機(jī)成像模型,利用坐標(biāo)變換法求得像面上任意像素點(diǎn)的速度,結(jié)合RS效應(yīng)原理,建立了任意姿態(tài)角下CMOS航空相機(jī)成像畸變模型。以此為基礎(chǔ)提出了單幀CMOS畸變圖像恢復(fù)方法。本方法可以根據(jù)飛機(jī)飛行的速高比、姿態(tài)角等信息,結(jié)合所用CMOS探測(cè)器相關(guān)參數(shù)直接求出整幅圖像的畸變分布,最后通過相應(yīng)仿射變換得到恢復(fù)的圖像�；诿商乜宸ǖ恼`差分析表明模型精度完全符合航空成像要求,而且此方法直接計(jì)算像面畸變分布,無需進(jìn)行復(fù)雜的幀間運(yùn)動(dòng)估計(jì),算法的計(jì)算量顯著降低,能夠滿足航空實(shí)時(shí)成像的要求,實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了此方法的有效性。4、針對(duì)CMOS航空相機(jī)高速運(yùn)動(dòng)帶來的像移模糊和RS畸變,本文提出了將兩種圖像退化因素統(tǒng)一考慮的思路。通過分析各自的數(shù)學(xué)模型,以運(yùn)動(dòng)向量為橋梁,對(duì)兩種因素進(jìn)行了混合建模,由此提出了一種基于參數(shù)分析的雙重退化圖像恢復(fù)方法。本方法首先通過常用的模糊參數(shù)估計(jì)方法對(duì)相機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行估計(jì),利用得到的估計(jì)參數(shù)同時(shí)對(duì)模糊和畸變進(jìn)行恢復(fù)。在保證恢復(fù)效果的情況下,只需要一次估計(jì)就能同時(shí)消除兩種因素的影響,簡(jiǎn)化了步驟,能夠顯著降低計(jì)算復(fù)雜度,為CMOS航空?qǐng)D像的實(shí)時(shí)處理提供了一種嶄新的思路。
【關(guān)鍵詞】：航空相機(jī) CMOS探測(cè)器 卷簾快門效應(yīng) 運(yùn)動(dòng)估計(jì) 光流法 坐標(biāo)變換 像移模糊 參數(shù)估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V248;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 緒論13-25
• 1.1 研究的背景及意義13-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-21
• 1.2.1 CMOS探測(cè)器概述15-17
• 1.2.2 卷簾效應(yīng)去除研究現(xiàn)狀17-21
• 1.3 研究方向21-22
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容及各章節(jié)安排22-25
• 第2章 CMOS卷簾快門效應(yīng)基礎(chǔ)理論25-39
• 2.1 引言25
• 2.2 CMOS與CCD對(duì)比分析25-29
• 2.2.1 CMOS探測(cè)器結(jié)構(gòu)25-26
• 2.2.2 CCD探測(cè)器結(jié)構(gòu)26-27
• 2.2.3 CMOS和CCD的對(duì)比27-29
• 2.3 卷簾快門效應(yīng)29-31
• 2.4 卷簾效應(yīng)畸變定量分析31-34
• 2.4.1 水平方向畸變32-33
• 2.4.2 垂直方向畸變33-34
• 2.5 卷簾快門效應(yīng)去除方法概述34-37
• 2.5.1 全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)35-36
• 2.5.2 相機(jī)運(yùn)動(dòng)重建36
• 2.5.3 視頻幀合成36-37
• 2.6 本章小結(jié)37-39
• 第3章 基于光流法的RS效應(yīng)消除39-65
• 3.1 引言39
• 3.2 成像模型39-43
• 3.2.1 攝影機(jī)成像原理39-41
• 3.2.2 空間映射關(guān)系41-43
• 3.3 運(yùn)動(dòng)矢量估計(jì)方法43-51
• 3.3.1 基于塊匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)43-49
• 3.3.2 基于灰度投影的運(yùn)動(dòng)估計(jì)49-50
• 3.3.3 基于特征量匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)50-51
• 3.4 基于光流法的RS畸變校正51-59
• 3.4.1 光流法概述51-52
• 3.4.2 光流法計(jì)算原理52-53
• 3.4.3 經(jīng)典光流算法53-55
• 3.4.4 基于光流法的RS畸變校正55-59
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析59-64
• 3.5.1 相機(jī)讀出時(shí)間標(biāo)定59-61
• 3.5.2 圖像校正實(shí)驗(yàn)61-64
• 3.6 本章小結(jié)64-65
• 第4章 基于位姿測(cè)量的CMOS航空?qǐng)D像RS效應(yīng)消除65-87
• 4.1 引言65
• 4.2 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)65-67
• 4.3 任意姿態(tài)角下RS效應(yīng)建模67-74
• 4.3.1 坐標(biāo)系的建立67-68
• 4.3.2 空間坐標(biāo)變換68-70
• 4.3.3 探測(cè)器速度場(chǎng)建立70-73
• 4.3.4 任意姿態(tài)角下RS效應(yīng)建模73-74
• 4.4 關(guān)鍵參數(shù)仿真分析74-80
• 4.4.1 模型精度分析75-77
• 4.4.2 幀間延遲對(duì)畸變分布的影響77-78
• 4.4.3 不同姿態(tài)角下像面RS效應(yīng)分析78-80
• 4.5 基于位姿測(cè)量的RS畸變校正80-82
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析82-85
• 4.6.1 CMOS圖像畸變校正82-85
• 4.6.2 算法效率對(duì)比85
• 4.7 本章小結(jié)85-87
• 第5章 雙重退化的CMOS航空?qǐng)D像恢復(fù)87-111
• 5.1 引言87-88
• 5.2 航空相機(jī)前向像移分析88-92
• 5.2.1 航空相機(jī)前向像移的形成88
• 5.2.2 前向像移模糊數(shù)學(xué)建模88-92
• 5.3 前向像移與RS效應(yīng)混合建模92-95
• 5.3.1 卷簾快門沿平行方向掃描93-94
• 5.3.2 卷簾快門沿垂直方向掃描94-95
• 5.4 像移模糊參數(shù)估計(jì)95-104
• 5.4.1 基于空域特征的運(yùn)動(dòng)模糊參數(shù)估計(jì)95-99
• 5.4.2 基于頻域特征的運(yùn)動(dòng)模糊參數(shù)估計(jì)99-104
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析104-109
• 5.5.1 RS效應(yīng)對(duì)模糊參數(shù)估計(jì)的影響105-107
• 5.5.2 雙重退化圖像恢復(fù)107-109
• 5.6 本章小結(jié)109-111
• 第6章 總結(jié)與展望111-115
• 6.1 主要工作內(nèi)容111-112
• 6.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)112
• 6.3 展望112-115
• 參考文獻(xiàn)115-125
• 在學(xué)期間學(xué)術(shù)成果情況125-127
• 指導(dǎo)教師及作者簡(jiǎn)介127-129
• 致謝129-130

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