專利名稱：一種基于卡爾曼濾波的光學(xué)影像復(fù)原方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于遙感圖像處理領(lǐng)域，涉及一種基于卡爾曼濾波的光學(xué)影像復(fù)原方法。
背景技術(shù)：
衛(wèi)星在軌運行期間，由于平臺顫振、偏流角等因素的影響導(dǎo)致TDI-C⑶相機在積分成像過程中會產(chǎn)生軌道方向和垂軌方向的像點位移，引起影像模糊現(xiàn)象，這嚴(yán)重影響了影像的后續(xù)應(yīng)用，因此有必要對影像數(shù)據(jù)進行復(fù)原處理。圖像復(fù)原依據(jù)的是成像模型，準(zhǔn)確的成像模型是高精度圖像復(fù)原的基礎(chǔ)，調(diào)制傳遞函數(shù)(MTF)作為圖像成像模型中的重要組成成分，其值直接反映了圖像在不同頻率的衰減情況，基于影像質(zhì)量退化理論可知，如果成像系統(tǒng)的MTF值能夠精確測量或者計算得到，那么真實影像就可以被高質(zhì)量恢復(fù)。近年來，衛(wèi)星在軌運行時成像系統(tǒng)MTF的測量方法主要是采用刀刃法或脈沖法直接從在軌獲取的成像數(shù)據(jù)中提取出來，這樣能夠很好的解決實驗室測量數(shù)據(jù)沒有考慮大氣和探元老化因素而導(dǎo)致的測量結(jié)果不準(zhǔn)確，但是由于測量所需的樣本數(shù)據(jù)是直接從成像數(shù)據(jù)中獲取，因此，測量結(jié)果會受到衛(wèi)星平臺振動、成像數(shù)據(jù)中的噪聲成分等因素的影響而導(dǎo)致測量結(jié)果的準(zhǔn)確度降低，因此，采用刀刃法或脈沖法獲取的MTF曲線需要剔除其中所包含的干擾頻率成分，否則，復(fù)原結(jié)果會由于MTF中頻率測量值的不準(zhǔn)確而出現(xiàn)噪聲增加的現(xiàn)象。目前，常用的MTF曲線干擾成分剔除的方法主要是采取整平的方法將線擴展函數(shù)(LSF)兩側(cè)由于干擾引起的波動成分直接置零或者取平均值，這種方法雖然能夠去除大部分噪聲成分的影響， 但是也會剔除掉非干擾成分，引起MTF曲線測量的不準(zhǔn)確，從而進一步導(dǎo)致復(fù)原圖像中噪聲的增加。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的問題是，針對國產(chǎn)遙感影像數(shù)據(jù)，提供一種高精度的影像復(fù)原方法。本發(fā)明的技術(shù)方案為一種基于卡爾曼濾波的光學(xué)影像復(fù)原方法，其特征在于基于含刀刃靶標(biāo)的影像，執(zhí)行以下步驟，步驟1，進行線擴展函數(shù)提取，包括以下子步驟，步驟I. 1，進行邊緣檢測，得到影像每一行上邊緣點的子像素位置；步驟I. 2，進行邊緣擬合，根據(jù)步驟I. I所得影像每一行上邊緣點的子像素位置進行線性擬合，得到擬合直線，將影像中每一行上邊緣點的子像素位置調(diào)整到擬合直線上；步驟I. 3，提取邊緣擴展函數(shù)；步驟I. 4，根據(jù)步驟I. 3所得邊緣擴展函數(shù)，計算獲取線擴展函數(shù)；步驟2，對步驟I獲取的線擴展函數(shù)進行高斯擬合，得到空間狀態(tài)分量；步驟3，根據(jù)步驟2所得空間狀態(tài)分量和步驟I獲取的線擴展函數(shù)，基于卡爾曼濾波方法擬合生成更高精度的線擴展函數(shù)；步驟4，根據(jù)步驟3所得線擴展函數(shù)生成調(diào)制傳遞函數(shù)矩陣；
步驟5，根據(jù)步驟4所得調(diào)制傳遞函數(shù)矩陣對原始影像進行影像復(fù)原，得到復(fù)原后的影像。而且，步驟I. 3中提取邊緣擴展函數(shù)的實現(xiàn)方式如下，根據(jù)已有的采樣點信息，對影像每一行，以步驟I. 2調(diào)整后邊緣點的子像素位置為起點分別向左和向右進行等間隔采樣，采樣的間隔為像元寬度，再采用三次樣條插值方法以O(shè). 05像元間隔插值采樣，將所得包括插值點在內(nèi)的采樣點灰度分布作為該行的邊緣擴展函數(shù)，然后，對每一行的邊緣擴展函數(shù)的曲線以邊緣點為基準(zhǔn)求平均值，獲得影像的邊緣擴展函數(shù)的曲線。而且，步驟I. 4中計算線擴展函數(shù)的實現(xiàn)方式為，對邊緣擴展函數(shù)在每一采樣點 的子像素位置進行簡單差分。而且，步驟5中進行影像復(fù)原的實現(xiàn)方式為，在頻率域中，利用調(diào)制傳遞函數(shù)矩陣采用預(yù)設(shè)的濾波器算子進行影像復(fù)原，數(shù)學(xué)模型如下，R (U，V) = I (U，V) XP (U，V)其中，R(u, v)為復(fù)原后的影像的頻譜，I (U，V)是原始影像的頻譜，P(u, v)是濾波器算子，(U，V)為影像二維頻率坐標(biāo)為。本發(fā)明所提供方法基于MTF理論和影像質(zhì)量退化理論，并且采用高斯擬合方法和卡爾曼濾波方法校正實測線擴展函數(shù)曲線中的干擾成分，從而得到更好、更接近成像系統(tǒng)真實成像性能的點擴散函數(shù)作為影像復(fù)原的依據(jù)，從而從源頭上提高影像復(fù)原的精度。該方法簡單、易于實現(xiàn)，具有較強的通用性；能夠有效地復(fù)原影像、改善影像質(zhì)量，算法效率也很聞。


圖I為本發(fā)明實施例的流程圖；圖2為本發(fā)明實施例的高精度高斯擬合線擴展函數(shù)結(jié)果示意圖。
具體實施例方式本發(fā)明技術(shù)方案可采用計算機軟件技術(shù)實現(xiàn)自動運行流程，以下結(jié)合附圖和實施例詳細(xì)說明本發(fā)明技術(shù)方案。參見圖1，實施例的流程可以分為五個步驟步驟1，進行線擴展函數(shù)提取，包括以下子步驟步驟I. 1，進行邊緣檢測，得到影像每一行上邊緣點的子像素位置。實施例先初始估計邊緣的位置，對每一行灰度值作簡單差分，找到最大差分點的位置即為邊緣的位置，然后取該位置附近4個樣本點的值作三次多項式曲線擬合，設(shè)對某一行找到的邊緣的位置擬合多項式為a (X) = a1x3+a2x2+a3x+a4(I)其中，X為影像的列號，ai、a2、a3、a4為系數(shù)，a (x)為該位置的DN值(遙感影像像元亮度值，即記錄的地物的灰度值)。由于邊緣點為最大斜率點，a(x)的二階導(dǎo)為0，即a" (X) = 6a1x+2a2 = O(2)解得x= Ia2^a1 = -B2ZSa1
X即為所求的該行灰度序列的邊緣點的子像素位置，用同樣的方法求出影像中每一行邊緣點的子像素位置。步驟I. 2，進行邊緣擬合，根據(jù)步驟I. I所得影像每一行上邊緣點的子像素位置進行線性擬合，得到擬合直線，將影像中每一行上邊緣點的子像素位置調(diào)整到擬合直線上。實施例對邊緣檢測結(jié)果進行線性擬合，使得邊緣點都位于一條直線上。線性擬合最常用的方法是最小二乘法，假設(shè)直線方程為y = ax+b(3)其中，X為行數(shù)，y為該行最終的邊緣位置。由最小二乘得系數(shù)
權(quán)利要求
1.一種基于卡爾曼濾波的光學(xué)影像復(fù)原方法，其特征在于基于含刀刃靶標(biāo)的影像，執(zhí)行以下步驟， 步驟1，進行線擴展函數(shù)提取，包括以下子步驟， 步驟1.1，進行邊緣檢測，得到影像每一行上邊緣點的子像素位置； 步驟I. 2，進行邊緣擬合，根據(jù)步驟I. I所得影像每一行上邊緣點的子像素位置進行線性擬合，得到擬合直線，將影像中每一行上邊緣點的子像素位置調(diào)整到擬合直線上； 步驟I. 3，提取邊緣擴展函數(shù)； 步驟I. 4，根據(jù)步驟I. 3所得邊緣擴展函數(shù)，計算獲取線擴展函數(shù)； 步驟2，對步驟I獲取的線擴展函數(shù)進行高斯擬合，得到空間狀態(tài)分量； 步驟3，根據(jù)步驟2所得空間狀態(tài)分量和步驟I獲取的線擴展函數(shù)，基于卡爾曼濾波方法擬合生成更高精度的線擴展函數(shù)； 步驟4，根據(jù)步驟3所得線擴展函數(shù)生成調(diào)制傳遞函數(shù)矩陣； 步驟5，根據(jù)步驟4所得調(diào)制傳遞函數(shù)矩陣對原始影像進行影像復(fù)原，得到復(fù)原后的影像。
2.如權(quán)利要求I所述基于卡爾曼濾波的光學(xué)影像復(fù)原方法，其特征在于步驟I.3中提取邊緣擴展函數(shù)的實現(xiàn)方式如下， 根據(jù)已有的采樣點信息，對影像每一行，以步驟I. 2調(diào)整后邊緣點的子像素位置為起點分別向左和向右進行等間隔采樣，采樣的間隔為像元寬度，再采用三次樣條插值方法以O(shè).05像元間隔插值采樣，將所得包括插值點在內(nèi)的采樣點灰度分布作為該行的邊緣擴展函數(shù)， 然后，對每一行的邊緣擴展函數(shù)的曲線以邊緣點為基準(zhǔn)求平均值，獲得影像的邊緣擴展函數(shù)的曲線。
3.如權(quán)利要求2所述基于卡爾曼濾波的光學(xué)影像復(fù)原方法，其特征在于步驟I.4中計算線擴展函數(shù)的實現(xiàn)方式為，對邊緣擴展函數(shù)在每一采樣點的子像素位置進行簡單差分。
4.如權(quán)利要求I或2或3所述基于卡爾曼濾波的光學(xué)影像復(fù)原方法，其特征在于步驟5中進行影像復(fù)原的實現(xiàn)方式為，在頻率域中，利用調(diào)制傳遞函數(shù)矩陣采用預(yù)設(shè)的濾波器算子進行影像復(fù)原，數(shù)學(xué)模型如下， R (U，V) = I (u, v) XP (u, V) 其中，R(u, v)為復(fù)原后的影像的頻譜，I(u，V)是原始影像的頻譜，P(u, v)是濾波器算子，(U，V)為影像二維頻率坐標(biāo)。
全文摘要
一種基于卡爾曼濾波的光學(xué)影像復(fù)原方法，包括以下步驟一、線擴展函數(shù)提取；二、線擴展函數(shù)高斯擬合；三、基于卡爾曼濾波的高精度線擴展函數(shù)生成；四、MTF曲線和MTF矩陣生成；五、利用MTF矩陣的圖像復(fù)原。該方法基于MTF理論和影像質(zhì)量退化理論，采用高斯擬合方法和卡爾曼濾波方法校正實測線擴展函數(shù)曲線中的干擾成分，從而得到更好、更接近成像系統(tǒng)真實成像性能的點擴散函數(shù)作為圖像復(fù)原的依據(jù)，從而從源頭上提高圖像復(fù)原的精度。實施該方法能夠有效地復(fù)原圖像、改善圖像質(zhì)量，算法效率也很高。
文檔編號G06T7/00GK102779333SQ201210237148
公開日2012年11月14日 申請日期2012年7月10日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月10日
發(fā)明者張炳先, 李德仁, 王密 申請人:武漢大學(xué)