【摘要】：光學(xué)遙感成像是一種重要的信息探測手段,它依靠接收目標(biāo)自身輻射來進(jìn)行信息獲取,在城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測、資源勘探等民用領(lǐng)域以及偵察預(yù)警、目標(biāo)識別等軍事領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值。在遙感成像鏈路過程中,遙感圖像會受到各種退化因素的影響,包括目標(biāo)輻射、大氣擾動、光學(xué)成像系統(tǒng)、電子信號轉(zhuǎn)換、衛(wèi)星平臺顫振等,這些退化因素都會不同程度的引起遙感圖像的退化,導(dǎo)致圖像質(zhì)量的下降,影響了圖像的后續(xù)處理,嚴(yán)重制約了遙感圖像的應(yīng)用。利用在軌設(shè)備優(yōu)化手段耗資巨大、周期長,并且效果有限。在已有硬件條件下,如何通過軟件處理的手段,提出遙感圖像質(zhì)量改善提升的技術(shù)方法,一直是人們關(guān)注的重點(diǎn)。此外,對于遙感圖像建立客觀完善的圖像質(zhì)量定量評價標(biāo)準(zhǔn),為衛(wèi)星參數(shù)的調(diào)整和提升算法提供指導(dǎo),也具重要的意義。本文通過對遙感成像鏈路的退化因素進(jìn)行分析,結(jié)合視覺顯著特性,重點(diǎn)研究了遙感圖噪聲水平估計和噪聲圖像質(zhì)量評價方法,研究并提出了多種遙感圖像質(zhì)量改善提升的處理算法,并針對月面模糊圖像質(zhì)量提升的任務(wù),設(shè)計了針對性的圖像復(fù)原方案和評價方法,滿足了任務(wù)需求。分析了光學(xué)遙感圖像成像鏈路模型,建立了地物模型、大氣傳輸輻射模型、相機(jī)模型、軌道姿態(tài)模型。討論和分析了光學(xué)遙感成像主要的退化因素,針對每種類型的退化因素,分析了圖像退化產(chǎn)生的原因,建立了對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。在遙感圖像質(zhì)量提升技術(shù)方面開展了深入研究。針對單幅圖像復(fù)原問題,提出了一種基于自適應(yīng)參考圖的改進(jìn)RL非盲復(fù)原方法,通過引入兩個階段的自適應(yīng)參考圖,更為準(zhǔn)確地計算圖像邊緣信息,在振鈴抑制和細(xì)節(jié)保持上有很好的表現(xiàn)；利用同一目標(biāo)場景的長曝光模糊圖像和短曝光噪聲圖像,提出了一種基于長短曝光圖像對的圖像復(fù)原算法,引入局部約束掩膜矩陣和顯著性權(quán)重圖,有效增強(qiáng)了復(fù)原結(jié)果的細(xì)節(jié),同時抑制了噪聲和振鈴效應(yīng)；針對遙感圖像去噪,提出了一種基于非下采樣輪廓波變換和相對總變分約束的遙感圖像去噪方法；為了能夠綜合利用不同波段的遙感圖像信息,提出了一種基于多源圖像融合的遙感圖像信息量提升方法,結(jié)合顯著性提取和多尺度分解技術(shù)開展了多波段圖像融合研究,融合結(jié)果有效保留和增強(qiáng)了不同波段圖像的信息,顯著提升了圖像信息量�？偨Y(jié)了典型的圖像質(zhì)量評價方法,介紹了針對光學(xué)遙感圖像的幾種特定評價參數(shù),分析了幾種遙感圖像信噪比計算方法的特點(diǎn)和適用范圍。為了能夠更好的實(shí)現(xiàn)圖像信號成分和噪聲成分的有效分離,構(gòu)建了圖像信號仿射重建模型,將噪聲圖分割為若干大小相當(dāng)?shù)膱D像塊,求解仿射重建模型得到信號圖。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于噪聲水平累積的圖像噪聲和信噪比估計方法,計算出各圖像分塊的強(qiáng)度-噪聲散點(diǎn)分布圖,并將圖像強(qiáng)度各區(qū)間噪聲標(biāo)準(zhǔn)差值加權(quán)求和得到噪聲水平累計值和信噪比累積指標(biāo)數(shù)值。結(jié)合人眼視覺對比敏感函數(shù)和仿射重建模型,提出了一種針對噪聲圖像的無參考質(zhì)量評價方法,評價算法對不同數(shù)據(jù)庫都具有很好的主客觀一致性和準(zhǔn)確性。開展了大像移月面模糊圖像復(fù)原技術(shù)研究,分析了大像移月面成像的任務(wù)需求和圖像特點(diǎn),針對性地設(shè)計了兩種圖像復(fù)原算法,制定了整體的實(shí)驗方案。分別開展了理論仿真實(shí)驗和地面實(shí)拍仿真實(shí)驗,對仿真實(shí)驗復(fù)原前后的圖像進(jìn)行了質(zhì)量評價比較,驗證了兩種復(fù)原算法的有效性。針對不同像移量的實(shí)拍月面模糊圖,進(jìn)行了復(fù)原實(shí)驗。分析了原始模糊圖像中的壓縮塊效應(yīng),驗證了復(fù)原結(jié)果能夠有效的去除塊效應(yīng)現(xiàn)象。設(shè)計了一種無參考的綜合圖像質(zhì)量提升評價方法,對于實(shí)拍月面圖復(fù)原結(jié)果進(jìn)行了圖像質(zhì)量的評價比較,驗證了復(fù)原算法能夠顯著提升圖像質(zhì)量。
[Abstract]:Optical remote sensing imaging is an important means of information detection. It depends on receiving the radiation of the target itself for information acquisition. It has important application value in civil areas such as urban planning, environmental monitoring, resource exploration, reconnaissance and early warning, target recognition and other military fields. Degradation factors, including target radiation, atmospheric disturbance, optical imaging system, electronic signal conversion, satellite platform flutter, etc., will cause the degradation of remote sensing images to varying degrees, resulting in the degradation of image quality, affecting the subsequent processing of images, seriously restricting the application of remote sensing images. Under the existing hardware conditions, how to improve the quality of remote sensing images by means of software processing has always been the focus of attention. In addition, the establishment of objective and perfect quantitative evaluation criteria for remote sensing images, and the adjustment of satellite parameters have been the focus of attention. In this paper, the deterioration factors of remote sensing imaging links are analyzed, and combined with visual saliency characteristics, the noise level estimation and noise image quality evaluation methods of remote sensing images are studied. Various processing algorithms for improving remote sensing image quality are studied and put forward, and the lunar model is considered. In order to improve the quality of blurred image, a pertinent image restoration scheme and evaluation method are designed to meet the task requirements. The imaging link model of optical remote sensing image is analyzed, and the terrain model, atmospheric transmission radiation model, camera model and orbit attitude model are established. Each type of degradation factor is analyzed, the causes of image degradation are analyzed, and the corresponding mathematical model is established. The technology of remote sensing image quality improvement is studied in depth. Aiming at the problem of single image restoration, an improved RL non-blind restoration method based on adaptive reference is proposed, which introduces two stages of adaptive reference. Image edge information is calculated more accurately, which has good performance in ringing suppression and detail preservation. Using the long exposure blurred image and the short exposure noise image of the same target scene, an image restoration algorithm based on the long exposure image pair and the short exposure image pair is proposed. Local constraint mask matrix and saliency weight map are introduced to enhance the image effectively. For remotely sensed image denoising, a method of remotely sensed image denoising based on non-downsampled contour wave transform and relative total variational constraints is proposed, and a remote sensing image fusion method based on multi-source image fusion is proposed to synthetically utilize the remote sensing image information of different bands. Multi-band image fusion based on saliency extraction and multi-scale decomposition is studied. The fusion results effectively preserve and enhance the information of different bands of images, and significantly improve the image information. Typical image quality evaluation methods are summarized. Several special evaluation methods for optical remote sensing images are introduced. In order to realize the effective separation of image signal components and noise components, the affine reconstruction model of image signal is constructed. The noise image is divided into several image blocks of the same size, and the signal graph is obtained by solving the affine reconstruction model. On the basis of this, an image noise and signal-to-noise ratio estimation method based on noise level accumulation is proposed, and the intensity-to-noise scatter distribution maps of each image block are calculated. The cumulative value of noise level and the cumulative index value of signal-to-noise ratio are obtained by weighting the standard deviation of noise in each region of image intensity. Affine reconstruction model is used to propose a non-reference quality evaluation method for noisy images. The evaluation algorithm has good subjective and objective consistency and accuracy for different databases. Two kinds of image restoration algorithms are proposed and the whole experiment scheme is worked out. The theoretical simulation experiment and the ground real-time simulation experiment are carried out respectively. The quality of the images before and after restoration is evaluated and compared. The effectiveness of the two restoration algorithms is verified. The compressed blocking effect in the original blurred image verifies that the restoration results can effectively remove the blocking effect. A comprehensive image quality improvement evaluation method without reference is designed. The image quality of the reconstructed results from the real lunar images is evaluated and compared. The results show that the restoration algorithm can significantly improve the image quality.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP751

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本文編號：2246028