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

《北京理工大學(xué)》 2015年

星載推掃型高光譜運(yùn)動(dòng)成像誤差建模與高精度校正技術(shù)研究

南一冰  

【摘要】：在星載推掃式高光譜成像儀在軌成像過(guò)程中,衛(wèi)星平臺(tái)的非理想姿態(tài)變化與運(yùn)動(dòng)(稱為平臺(tái)的“運(yùn)動(dòng)誤差”)會(huì)使成像探測(cè)器隨之產(chǎn)生非理想成像(稱為“運(yùn)動(dòng)成像”),造成高光譜圖像質(zhì)量退化(稱之為圖像的“運(yùn)動(dòng)誤差”)。準(zhǔn)確了解其退化機(jī)理并進(jìn)行誤差補(bǔ)償和校正,是目前備受關(guān)注且亟需解決的問(wèn)題之一。本文以星載推掃式高光譜成像儀為研究對(duì)象,針對(duì)衛(wèi)星平臺(tái)運(yùn)動(dòng)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(guò)程、機(jī)理等進(jìn)行研究,探索高光譜圖像退化的原因以及運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)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(yùn)動(dòng)成像機(jī)理,從分析典型色散型成像光譜儀的光路結(jié)構(gòu)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(guò)程靜-動(dòng)態(tài)模型。研究了衛(wèi)星姿態(tài)與像元對(duì)地元非理想成像的關(guān)系、即像元成像空間維與光譜維混合過(guò)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(shí)刻的衛(wèi)星姿態(tài)運(yùn)動(dòng)參數(shù),即可通過(guò)普適的系數(shù)矩陣計(jì)算得到每個(gè)混合像元的平均混合比;基于狹縫機(jī)制的推掃光譜成像原理,建立了在軌光譜運(yùn)動(dòng)成像退化模型:該模型全面考慮了不同振動(dòng)模式的綜合影響,分別推導(dǎo)得到了簡(jiǎn)單和復(fù)雜振動(dòng)模式下,平均混合比的一般表達(dá)形式,進(jìn)而通過(guò)計(jì)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(shí)驗(yàn)平臺(tái),通過(guò)控制運(yùn)動(dòng)模式,開(kāi)展了多種振動(dòng)模式下振幅、頻率對(duì)空間和光譜成像退化影響的仿真分析和實(shí)驗(yàn)研究。結(jié)果表明,數(shù)字仿真和模擬實(shí)驗(yàn)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(dòng)不僅造成圖像空間維的模糊,也會(huì)造成圖像光譜維的混疊與失真;圖像退化程度主要由運(yùn)動(dòng)振幅決定,運(yùn)動(dòng)頻率(尤其是高頻振動(dòng))對(duì)退化的影響相對(duì)有限,且影響隨著頻率的增加而急劇下降;研究結(jié)果驗(yàn)證了退化模型的正確性和仿真數(shù)據(jù)的可靠性。開(kāi)展了退化的高光譜圖像高精度補(bǔ)償與校正技術(shù)研究。對(duì)比分析了多種圖像復(fù)原算法,提出了基于推掃機(jī)制的高光譜圖像校正算法:基于建立的光譜運(yùn)動(dòng)成像退化模型,利用衛(wèi)星姿態(tài)測(cè)量參數(shù)計(jì)算得到點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù),鑒于常規(guī)反卷積算法對(duì)精確先驗(yàn)知識(shí)的依賴、對(duì)亞像元運(yùn)算的敏感性以及推掃機(jī)制帶來(lái)的退化函數(shù)空間移變性,運(yùn)用升維(擴(kuò)充分辨率)運(yùn)算、切片處理和灰度漸變拼接等技術(shù),使上述問(wèn)題得到了明顯改善,進(jìn)而結(jié)合基于最大后驗(yàn)概率的圖像去模糊算法對(duì)退化高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。退化和校正實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法能同時(shí)提升空間維和光譜維的數(shù)據(jù)質(zhì)量,對(duì)不同平臺(tái)振動(dòng)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(duì)實(shí)際中存在的無(wú)成像先驗(yàn)知識(shí)、點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)未知的情況,開(kāi)展了退化高光譜圖像的盲復(fù)原與校正技術(shù)研究。針對(duì)現(xiàn)有圖像盲復(fù)原算法和譜段選擇方法在校正高光譜圖像時(shí)的局限性,提出了基于高光譜圖像特征的自適應(yīng)譜段選擇方法;針對(duì)高光譜圖像退化函數(shù)支持域小的特點(diǎn),提出了對(duì)圖像做雙三次插值處理,從而精確地估計(jì)出模糊核;基于方向?yàn)V波的圖像去模糊算法,提出了基于自適應(yīng)譜段選擇的高光譜圖像盲校正算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法能夠?qū)Σ煌l(wèi)星振動(dòng)模式引入的圖像運(yùn)動(dòng)誤差進(jìn)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(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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