本文關鍵詞：星載推掃型高光譜運動成像誤差建模與高精度校正技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京理工大學》 2015年

星載推掃型高光譜運動成像誤差建模與高精度校正技術研究

南一冰  

【摘要】：在星載推掃式高光譜成像儀在軌成像過程中,衛(wèi)星平臺的非理想姿態(tài)變化與運動(稱為平臺的“運動誤差”)會使成像探測器隨之產(chǎn)生非理想成像(稱為“運動成像”),造成高光譜圖像質(zhì)量退化(稱之為圖像的“運動誤差”)。準確了解其退化機理并進行誤差補償和校正,是目前備受關注且亟需解決的問題之一。本文以星載推掃式高光譜成像儀為研究對象,針對衛(wèi)星平臺運動誤差造成的所獲取的圖像在空間維與光譜維的混疊、以致圖像質(zhì)量下降的過程、機理等進行研究,探索高光譜圖像退化的原因以及運動誤差補償與校正方法,以提高星載成像光譜儀的光譜圖像質(zhì)量。首先探尋高光譜運動成像機理,從分析典型色散型成像光譜儀的光路結(jié)構和各組成模塊的卷積因子著手,建立了色散型成像光譜儀成像過程靜-動態(tài)模型。研究了衛(wèi)星姿態(tài)與像元對地元非理想成像的關系、即像元成像空間維與光譜維混合過程,建立了基于像移路徑的空間成像像元混合模型:給出每一時刻的衛(wèi)星姿態(tài)運動參數(shù),即可通過普適的系數(shù)矩陣計算得到每個混合像元的平均混合比;基于狹縫機制的推掃光譜成像原理,建立了在軌光譜運動成像退化模型:該模型全面考慮了不同振動模式的綜合影響,分別推導得到了簡單和復雜振動模式下,平均混合比的一般表達形式,進而通過計算平均混合比即可仿真得到退化的光譜圖像。搭建了多自由度模擬實驗平臺,通過控制運動模式,開展了多種振動模式下振幅、頻率對空間和光譜成像退化影響的仿真分析和實驗研究。結(jié)果表明,數(shù)字仿真和模擬實驗退化效果吻合,平均混合比能夠直接反映高光譜圖像退化的程度;衛(wèi)星振動不僅造成圖像空間維的模糊,也會造成圖像光譜維的混疊與失真;圖像退化程度主要由運動振幅決定,運動頻率(尤其是高頻振動)對退化的影響相對有限,且影響隨著頻率的增加而急劇下降;研究結(jié)果驗證了退化模型的正確性和仿真數(shù)據(jù)的可靠性。開展了退化的高光譜圖像高精度補償與校正技術研究。對比分析了多種圖像復原算法,提出了基于推掃機制的高光譜圖像校正算法:基于建立的光譜運動成像退化模型,利用衛(wèi)星姿態(tài)測量參數(shù)計算得到點擴散函數(shù),鑒于常規(guī)反卷積算法對精確先驗知識的依賴、對亞像元運算的敏感性以及推掃機制帶來的退化函數(shù)空間移變性,運用升維(擴充分辨率)運算、切片處理和灰度漸變拼接等技術,使上述問題得到了明顯改善,進而結(jié)合基于最大后驗概率的圖像去模糊算法對退化高光譜數(shù)據(jù)進行校正。退化和校正實驗結(jié)果表明,所提出的算法能同時提升空間維和光譜維的數(shù)據(jù)質(zhì)量,對不同平臺振動模式所造成的高光譜成像退化數(shù)據(jù)校正具有較廣泛的適用性。最后針對實際中存在的無成像先驗知識、點擴散函數(shù)未知的情況,開展了退化高光譜圖像的盲復原與校正技術研究。針對現(xiàn)有圖像盲復原算法和譜段選擇方法在校正高光譜圖像時的局限性,提出了基于高光譜圖像特征的自適應譜段選擇方法;針對高光譜圖像退化函數(shù)支持域小的特點,提出了對圖像做雙三次插值處理,從而精確地估計出模糊核;基于方向濾波的圖像去模糊算法,提出了基于自適應譜段選擇的高光譜圖像盲校正算法。實驗結(jié)果表明,所提出的算法能夠?qū)Σ煌l(wèi)星振動模式引入的圖像運動誤差進行良好的校正,能有效提高高光譜圖像質(zhì)量,提高了圖像維清晰度,減小了光譜維失真。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP751
【目錄】：

下載全文 更多同類文獻

CAJ全文下載

(如何獲取全文？ 歡迎：購買知網(wǎng)充值卡、在線充值、在線咨詢)

CAJViewer閱讀器支持CAJ、PDF文件格式

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 南一冰;唐義;張麗君;鄭成;王靜;;Evaluation of influences of frequency and amplitude on image degradation caused by satellite vibrations[J];Chinese Physics B;2015年05期

2 曹海霞;巴音賀希格;崔繼承;張永超;;基于圖像復原的高光譜圖像前向像移補償[J];中國光學;2013年06期

3 張博文;王小勇;胡永力;;微振動對高分辨率空間相機成像影響的集成分析[J];航天返回與遙感;2012年02期

4 唐秋艷;唐義;王曉燕;倪國強;;衛(wèi)星振動綜合成像仿真(英文)[J];紅外與激光工程;2012年03期

5 劉健鵬;唐義;黃剛;張止戈;倪國強;;改進型Czerny-Turner成像光譜儀光學系統(tǒng)設計方法[J];光學學報;2012年03期

6 王曉燕;唐義;唐秋艷;王靜;倪國強;;衛(wèi)星平臺振動對色散型光譜儀光譜成像質(zhì)量的影響分析[J];光譜學與光譜分析;2011年12期

7 唐義;唐秋艷;王曉燕;曹瑋亮;王靜;;干涉成像光譜儀受衛(wèi)星振動影響的仿真與分析[J];光譜學與光譜分析;2011年11期

8 張影;;空間相機的顫振成像調(diào)制傳遞函數(shù)及仿真實驗[J];光學精密工程;2011年09期

9 張修寶;袁艷;景娟娟;孫成明;王潛;;信息散度與梯度角正切相結(jié)合的光譜區(qū)分方法[J];光譜學與光譜分析;2011年03期

10 李鐵成;陶小平;馮華君;徐之海;;基于傾斜刃邊法的調(diào)制傳遞函數(shù)計算及圖像復原[J];光學學報;2010年10期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王俊琦;張立國;陳起行;付天驕;;可利用任意形狀刃邊的遙感器在軌點擴散函數(shù)估算[J];光電子·激光;2016年05期

2 吳曉蒙;李月強;李紅;婁小平;祝連慶;;基于交叉式Czerny-Turner結(jié)構的光纖光柵解調(diào)光路設計及像差校正[J];納米技術與精密工程;2016年03期

3 李航;顏昌翔;于平;邵建兵;;紅外成像系統(tǒng)的調(diào)制傳遞函數(shù)測試[J];光學精密工程;2016年04期

4 韓捷飛;夏珉;孫立穎;楊克成;;水下目標不同偏振特性對成像系統(tǒng)分辨率的影響[J];光學學報;2016年03期

5 陳博洋;;基于月球觀測的FY-2G中波紅外波段在軌調(diào)制傳遞函數(shù)評價與圖像復原[J];光學精密工程;2016年02期

6 高震宇;方偉;宋寶奇;姜明;王玉鵬;;非共面Offner結(jié)構高分辨率成像光譜儀設計[J];光學學報;2016年02期

7 吳浩;徐元進;高冉;;基于光譜相關角和光譜信息散度的高光譜蝕變信息提取[J];地理與地理信息科學;2016年01期

8 任曉東;雷武虎;;基于光譜區(qū)分法的高光譜核異常檢測算法[J];光子學報;2016年03期

9 郝愛花;胡炳樑;李立波;李蕓;;基于傾斜場鏡的C-T成像光譜儀優(yōu)化設計[J];光子學報;2016年04期

10 范沖;李冠達;伍超云;李成;鐘蕾;;點擴散函數(shù)的改進傾斜刃邊重建的高精度估計[J];測繪學報;2015年11期

【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李延偉;遠國勤;;面陣彩色航空遙感相機前向像移補償機構精度分析[J];光學精密工程;2012年11期

2 劉立國;丁亞林;趙運隆;遠國勤;;增加航空攝影地面收容寬度方法研究[J];液晶與顯示;2012年02期

3 孫輝;;相位相關技術實現(xiàn)離焦模糊圖像運動估計[J];液晶與顯示;2012年02期

4 唐秋艷;唐義;王曉燕;倪國強;;衛(wèi)星振動綜合成像仿真(英文)[J];紅外與激光工程;2012年03期

5 李慶波;許志高;陳守謙;范志剛;;探測器噪聲對波前編碼成像系統(tǒng)圖像復原過程影響的理論研究[J];光學與光電技術;2011年06期

6 蘇恒;嚴惠民;張秀達;楊超;;殘余振動導致激光雷達成像模糊的研究[J];紅外與激光工程;2011年11期

7 薛慶生;黃煜;林冠宇;;大視場高分辨力星載成像光譜儀光學系統(tǒng)設計[J];光學學報;2011年08期

8 于磊;王淑榮;曲藝;林冠宇;張振鐸;;用于電離層探測的單光柵高分辨率成像光譜儀光學系統(tǒng)研究[J];光學學報;2011年07期

9 黃浦;葛文奇;李友一;李軍;修吉宏;;航空相機前向像移補償?shù)木�性自抗擾控制[J];光學精密工程;2011年04期

10 于磊;曲藝;林冠宇;王淑榮;;120～180nm星載遠紫外電離層成像光譜儀光學系統(tǒng)設計與研究[J];光學學報;2011年01期

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 諶德榮;宮久路;陳乾;曹旭平;;基于樣本分割的快速高光譜圖像異常檢測支持向量數(shù)據(jù)描述方法[J];兵工學報;2008年09期

2 王雷;喬曉艷;董有爾;張姝;尚艷飛;;高光譜圖像技術在農(nóng)產(chǎn)品檢測中的應用進展[J];應用光學;2009年04期

3 蒲曉豐;雷武虎;張林虎;蔣奇材;;基于Fukunaga-Koontz變換的高光譜圖像異常檢測[J];紅外技術;2010年04期

4 成寶芝;郭宗光;;高光譜圖像波段間相關特性研究[J];大慶師范學院學報;2013年06期

5 王慶國;黃敏;朱啟兵;孫群;;基于高光譜圖像的玉米種子產(chǎn)地與年份鑒別[J];食品與生物技術學報;2014年02期

6 楊龍;易宏杰;李因彥;;遙感高光譜圖像赤潮識別[J];傳感器世界;2007年05期

7 汪倩;陶鵬;;結(jié)合空間信息的高光譜圖像快速分類方法[J];微計算機信息;2010年21期

8 王立國;孫杰;肖倩;;結(jié)合空-譜信息的高光譜圖像分類方法[J];黑龍江大學自然科學學報;2010年06期

9 馮朝麗;朱啟兵;朱曉;黃敏;;基于光譜特征的玉米品種高光譜圖像識別[J];江南大學學報(自然科學版);2012年02期

10 徐爽;何建國;馬瑜;梁慧琳;劉貴珊;賀曉光;;高光譜圖像技術在水果品質(zhì)檢測中的研究進展[J];食品研究與開發(fā);2013年10期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張兵;王向偉;鄭蘭芬;童慶禧;;高光譜圖像地物分類與識別研究[A];成像光譜技術與應用研討會論文集[C];2004年

2 高連如;張兵;孫旭;李山山;張文娟;;高光譜數(shù)據(jù)降維與分類技術研究[A];第八屆成像光譜技術與應用研討會暨交叉學科論壇文集[C];2010年

3 王成;何偉基;陳錢;;基于波段重組和小波變換的高光譜圖像嵌入式壓縮方法[A];黑龍江、江蘇、山東、河南、江西 五省光學（激光）聯(lián)合學術‘13年會論文（摘要）集[C];2013年

4 孫蕾;羅建書;;基于分類預測的高光譜遙感圖像無損壓縮[A];第一屆建立和諧人機環(huán)境聯(lián)合學術會議（HHME2005）論文集[C];2005年

5 楊勇;劉木華;鄒小蓮;苗蓬勃;趙珍珍;;基于高光譜圖像技術的獼猴桃硬度品質(zhì)檢測[A];走中國特色農(nóng)業(yè)機械化道路——中國農(nóng)業(yè)機械學會2008年學術年會論文集（下冊）[C];2008年

6 張曉紅;張立福;王晉年;童慶禧;;HJ-1A衛(wèi)星高光譜遙感圖像質(zhì)量綜合評價[A];第八屆成像光譜技術與應用研討會暨交叉學科論壇文集[C];2010年

7 高東生;高連知;;基于獨立分量分析的高光譜圖像目標盲探測方法研究[A];國家安全地球物理叢書（八）——遙感地球物理與國家安全[C];2012年

8 馮維一;陳錢;何偉基;;基于小波稀疏的高光譜目標探測算法[A];黑龍江、江蘇、山東、河南、江西 五省光學（激光）聯(lián)合學術‘13年會論文（摘要）集[C];2013年

9 彭妮娜;易維寧;方勇華;;基于核函數(shù)的高光譜圖像信息提取研究[A];光子科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化——長三角光子科技創(chuàng)新論壇暨2006年安徽博士科技論壇論文集[C];2006年

10 蒲曉豐;雷武虎;黃濤;王迪;;基于穩(wěn)健背景子空間的高光譜圖像異常檢測[A];中國光學學會2010年光學大會論文集[C];2010年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 普晗曄;高光譜遙感圖像的解混理論和方法研究[D];復旦大學;2014年

2 王亮亮;非線性流形結(jié)構在高光譜圖像異常檢測中的應用研究[D];國防科學技術大學;2014年

3 賀智;改進的經(jīng)驗模態(tài)分解算法及其在高光譜圖像分類中的應用[D];哈爾濱工業(yè)大學;2014年

4 魏然;基于成像機理分析的高光譜圖像信息恢復研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

5 葉珍;高光譜圖像特征提取與分類算法研究[D];西北工業(yè)大學;2015年

6 南一冰;星載推掃型高光譜運動成像誤差建模與高精度校正技術研究[D];北京理工大學;2015年

7 賀霖;高光譜圖像自動目標檢測技術研究[D];西北工業(yè)大學;2007年

8 周爽;蟻群算法在高光譜圖像降維和分類中的應用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

9 陳雨時;基于光譜特性的高光譜圖像壓縮方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2007年

10 石吉勇;基于高光譜圖像技術的設施栽培作物營養(yǎng)元素虧缺診斷研究[D];江蘇大學;2012年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 趙偉彥;果蔬干燥過程中的品質(zhì)無損檢測技術研究[D];江南大學;2015年

2 馬亞楠;果蔬中內(nèi)部害蟲的高光譜圖像檢測技術研究[D];江南大學;2015年

3 劉大洋;基于近紅外光譜和高光譜圖像技術無損識別獼猴桃膨大果[D];西北農(nóng)林科技大學;2015年

4 王坤;高光譜圖像異常目標檢測及光譜成像在偽裝評估方面的應用研究[D];南京理工大學;2015年

5 呂靖原;高光譜圖像壓縮采樣研究[D];西安電子科技大學;2010年

6 殷曉平;基于高光譜圖像的黃瓜葉片葉綠素含量及其分布預測研究[D];江蘇大學;2010年

7 張志榮;高光譜圖像異常目標檢測[D];華中科技大學;2011年

8 王爽;基于高光譜散射圖像的蘋果內(nèi)部品質(zhì)預測建模[D];江南大學;2012年

9 黃秀琴;基于統(tǒng)計的高光譜圖像分類技術研究[D];電子科技大學;2008年

10 張洪剛;高光譜圖像壓縮的研究[D];華東師范大學;2005年

  本文關鍵詞：星載推掃型高光譜運動成像誤差建模與高精度校正技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：228279