基于震颤像移轨迹的卫星平台震颤影像去模糊方法

摘要

本发明提供一种基于震颤像移轨迹的卫星平台震颤影像去模糊方法，包括步骤：计算图像各行所对应的积分起止时间，提取图像各行成像过程中的像移轨迹；计算行积分时间内推扫方向以及垂直推扫方向的像移最大值，以此来确定模糊核的尺寸，并对PSF进行初始化；对待处理行的行积分时间进行区间划分，获取各离散时刻理想成像中心与实际成像中心之间的相对位置偏移量，以此进行PSF的离散化、叠加统计以及归一化；逐行确定待恢复图像块，以对图像进行逐行复原。本发明适用于TDI CCD震颤影像去模糊处理，充分利用了TDI CCD成像期间的平台震颤信息，以对图像的退化模糊核进行准确的估计，进而提高复原后的图像质量。

说明书

技术领域

本发明属于遥感图像处理与分析领域，涉及一种卫星平台震颤影像去模糊方法。

背景技术

TDI(Time Delayed and Integration)CCD是一种以时间延迟积分技术工作的线阵CCD，由对同一目标进行多次曝光来增加光能的概念发展而来。由于其在暗视场下成像拥有巨大的优势，已成为目前高分辨率光学遥感器成像系统的主流传感器。TDI CCD的正常工作是以光生电荷包转移的速度与焦平面上图像的转移速度完全同步为前提。若其成像过程中，存在平台震颤，则会造成图像的模糊，影响成像质量。

在平台震颤的影响下，TDI CCD每一级积分过程中，将会产生光生电荷包的转移与焦平面上的图像转移速度失配的现象，导致电荷的混淆，经过多级积分叠加后产生影像模糊甚至几何变形；且由于TDI CCD影像的不同行是在不同时间内成像的，每一行具有不同程度的模糊，因此需要对其每一行的退化进行分析并进行逐行处理。目前，已有多种高精度的平台震颤测量方法，可利用测得的平台震颤信息进行有针对性的图像去模糊处理。传统的去模糊方法，多是将行积分时间内的运动简化为匀速直线运动，未能充分考虑到成像期间平台的震颤轨迹，难以对复杂平台震颤导致的影像降质进行复原。本发明针对该问题，提出了基于震颤像移轨迹的卫星平台震颤影像去模糊方法，充分考虑到成像期间的平台震颤信息，以对震颤图像的退化模糊核进行准确的估计，从而提高复原后的图像质量。

发明内容

针对现有方法存在的问题，本发明提出了基于震颤像移轨迹的卫星平台震颤影像去模糊方法，充分考虑到TDI CCD成像期间的平台震颤信息，以对图像的退化模糊核进行准确的估计，从而提高复原后的图像质量。

为解决上述问题，本发明采用如下技术方案：

基于震颤像移轨迹的卫星平台震颤影像去模糊方法，对震颤引起的图像退化进行消除，包括步骤：

步骤1，计算图像各行所对应的积分起止时间，并提取该时间段内推扫方向以及垂直推扫方向的成像像移轨迹；

步骤2，根据步骤1中得到的像移轨迹，计算行积分时间内推扫方向以及垂直推扫方向的像移最大值，以此来确定模糊核的尺寸，并对模糊核进行初始化；

步骤3，对待处理行的行积分时间进行区间划分，获取各离散时刻理想成像中心与实际成像中心之间的相对位置偏移量，并根据各相对位置偏移量进行模糊核的离散化与叠加统计，统计完毕进行模糊核的归一化；

步骤4，根据待处理行的位置与模糊核的尺寸确定待恢复图像块，对待恢复图像块采用基于最优窗的维纳滤波方法进行复原，并将复原后影像中间行作为当前行的处理结果，以该方法对影像逐行进行处理，最终得到完整的去模糊影像；

步骤5，当被处理的影像为单波段影像，直接按照步骤1‐4进行处理；当被处理影像是多波段影像，则根据每个波段的成像时间提取对应的震颤像移，并分别按照步骤1‐4进行处理。

而且，所述步骤3包括以下子步骤，

步骤3.1，对待处理行进行区间的划分并对各离散时刻的相对位置进行计算，实现方式如下，

首先将行积分时间划分为N个区间，然后将每个已划分区间再划分为m个相等的小区间，即行积分时间内划分为m*N个区间，设T为单级积分时间，那么第L行第n次积分对应的时间为(L+n-2)T～(L+n-1)T，n的取值为1～N，则积分小区间的长度均为μ＝T/m，m个小区间开始与结束对应的时刻ti＝(L+n-2)T+iμ，其中i＝0,1,2,…m，各时刻对应的理想成像中心相对实际成像位置的偏移量为：ΔX＝-(i/m+X(ti))、ΔY＝-Y(ti)，其中X()、Y()分别表示推扫方向以及垂直推扫方向的震颤像移；

步骤3.2，分别对各离散时刻对应的相对位置偏移量进行如下处理，实现模糊核的离散化，

以模糊核中心为成像中心，将各离散时刻对应的偏移量依次加入到模糊核中得到一个新的点坐标(Xpsf,Ypsf)，其中Xpsf＝int(rows/2)+ΔX、Ypsf＝int(cols/2)+ΔY，int为取整函数，rows为模糊核的行数，cols为模糊核的列数；然后根据该点的位置计算其周围四个像元的权重，并将相应的权重值计入对应像元；

步骤3.3，对待处理行积分时间内的各离散时刻依次进行步骤3.2所述的处理，并对模糊核中各像元的值进行叠加统计，最终进行归一化，以计算相对位置的概率密度函数。

而且，所述步骤3.2中根据该点的位置计算其周围四个像元的权重的实现方式如下，

设该点的坐标为(Xpsf,Ypsf)，(i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)分别为(Xpsf,Ypsf)相邻的四个整数点坐标，则四个点分别对应的权重为(1-u)(1-v)、u(1-v)、(1-u)v、uv，其中的u、v分别代表点(Xpsf,Ypsf)与点(i,j)之间的垂直距离、水平距离。

而且，所述步骤2中确定模糊核尺寸的实现方式如下，

假设待处理行成像过程中推扫方向的成像像移最大值为a，垂直推扫方向的震颤像移最大值为b，则第L行的成像模糊核尺寸为，

行数rows＝2*(ceil(abs(a))+1)+1，

列数cols＝2*ceil(abs(b))+1，

其中，ceil()为向上取整函数，abs()为取绝对值函数。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

本发明适用于TDI CCD震颤影像的去模糊，利用了震颤检测获取的震颤信息，对震颤模糊影像进行有针对性的复原。充分的考虑到成像期间的平台震颤信息，对图像的退化模糊核进行了精细化的估计。与传统的震颤影像去模糊方法相比，本发明对成像期间的平台震颤信息进行了更细致的划分与利用，克服了传统方法对复杂震颤影响下的图像去模糊的不足，从而提高复原后的图像质量。

附图说明

图1为本发明实施例步骤3.1中区间划分示意图。

图2为本发明实施例步骤3.2中相关像元权重值。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。

本具体实施方式针对TDI CCD影像，对卫星平台震颤影像进行有针对性的去模糊处理，具体步骤如下：

步骤1，计算图像各行所对应的积分起止时间，并提取该时间段内的成像像移轨迹；

该步骤进一步包括如下子步骤：

步骤1.1，确定图像各行对应的积分起止时间，假设单级积分时间为T，则图像第L行所对应的积分时间为(L-1)T～LT。

步骤1.2，对该时间段内推扫方向以及垂直推扫方向的成像像移进行提取。

其中，垂直推扫方向的成像像移只包括震颤像移，推扫方向上的成像像移包括震颤像移以及推扫像移，推扫像移为匀速直线像移，且在每一级积分时间内匀速扫过一个像元的位置，将垂直推扫方向上的震颤像移与推扫像移进行叠加便可得到该行积分时间内垂直推扫方向的成像像移。

步骤2，根据步骤1中得到的像移轨迹，计算行积分时间内推扫方向以及垂直推扫方向的像移最大值，以此来确定PSF(模糊核)的尺寸，并对PSF进行初始化；

根据待处理行成像过程中的两个方向的成像像移幅值最大值来动态确定PSF的尺寸。假设待处理行成像过程中推扫方向的成像像移最大值为a，垂直TDI方向的震颤像移最大值为b，由于PSF的行列数均应为奇数，因此定义第L行的成像PSF尺寸为：行数rows＝2*(ceil(abs(a))+1)+1、列数cols＝2*ceil(abs(b))+1，其中ceil()为向上取整函数，abs()为取绝对值函数。为了便于后续对各相对位置偏移量进行概率密度函数计算，因此对PSF各离散点的值进行初始化，令所有点的初始值均为0。

步骤3，对待处理行的行积分时间进行区间划分，获取各离散时刻理想成像中心与实际成像中心之间的相对位置偏移量，并根据各相对位置偏移量进行PSF的离散化与叠加统计，统计完毕进行PSF的归一化；

该步骤进一步包括如下子步骤：

步骤3.1，进行区间的划分并对各离散时刻的相对位置进行计算，以推扫方向为例，区间划分示意图参见附图1，其中横轴代表积分时间，纵轴代表像移量，t₀为待处理行初始积分时间，T为单级积分时间，N为积分级数，m为单级积分时间进一步划分的区间数。

为了对推扫像移的影响进行有效补偿，在区间划分过程中首先将行积分时间划分为N个区间，由于单级积分时间内仍然可能存在复杂的震颤像移，因此在已划分区间的基础上进行二次划分，将每个已划分区间再划分为个m区间，即行积分时间内划分为m*N个区间。

以第L行第n次(n的取值为1～N)积分为例，对相对位置偏移量的计算进行介绍。第L行第n次积分对应的时间为(L+n-2)T～(L+n-1)T，将其划分为m个相等的小区间，则积分小区间的长度均为μ＝T/m，m个小区间开始与结束对应的时刻ti＝(L+n-2)T+iμ，其中i＝0,1,2,…m，各时刻对应的理想成像中心相对实际成像位置的偏移量为：ΔX＝-(i/m+X(ti))、ΔY＝-Y(ti)，其中X()、Y()分别表示推扫方向以及垂直推扫方向的震颤像移。

步骤3.2，分别对各离散时刻对应的相对位置偏移量进行如下处理，以实现PSF的离散化：以PSF中心为成像中心，将各离散时刻对应的偏移量依次加入到PSF中得到一个新的点坐标(Xpsf,Ypsf)，其中Xpsf＝int(rows/2)+ΔX、Ypsf＝int(cols/2)+ΔY，int为取整函数，rows为PSF的行数，cols为PSF的列数。由于(Xpsf,Ypsf)很可能不是整数点，因此需要对其进行离散化。根据该点的位置计算其周围四个像元的权重，并将相应的权重值计入对应像元，相关像元权重值如附图2所示，其中(x,y)即为点(Xpsf,Ypsf)，(i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)分别为(x,y)相邻的四个整数点坐标，各点的权重分别为(1-u)(1-v)，u(1-v)，(1-u)v，uv，u、v分别代表点(x,y)与点(i,j)之间的垂直距离、水平距离；

步骤3.3，对待处理行积分时间内的各离散时刻依次进行步骤3.2所述的处理，并对PSF中各像元的值进行叠加统计，最终进行归一化，以计算相对位置的概率密度函数。

步骤4，采用基于最优窗的维纳滤波方法对待处理影像进行逐行复原。

由于TDI CCD的图像降质是空间变化的，因此采用了一种逐行复原的方法，根据待处理行的位置与PSF的尺寸确定待恢复图像块，对待恢复图像块进行复原，并将复原后影像中间行作为当前行的处理结果，以该方法对影像逐行进行处理，最终得到完整的去模糊影像。

假设PSF尺寸为5*5，则在复原第n行图像时，可选择[n‐2,n+2]作为待复原图像，对待复原图像块进行复原，选取复原后图像中间行作为第n行图像去模糊的最终结果。

本具体实施方案中采用了基于最优窗的维纳滤波复原方法进行逐行复原，该方法首先对退化图像与窗函数进行点乘运算，在此基础上进行维纳滤波复原。假设退化图像为f(m,n)，窗函数为w(m,n)，则点乘运算后图像可表示为f'(m,n)：

f'(m,n)＝f(m,n)w(m,n) (1)

其中，m，n为图像的行列号。

步骤5，如果被处理的影像为单波段影像，则直接按照上述步骤进行处理，如果被处理影像是多波段影像，则根据每个波段的成像时间提取对应的震颤像移，并按照上述步骤分别进行处理。

通过以上方法对震颤影像进行处理，可对震颤导致的震颤像移进行细致的划分与利用，提高了PSF的估计精度，并且通过最优窗维纳滤波复原方法，抑制了振铃效应，从而克服了传统方法对复杂震颤影像下震颤影像去模糊的弊端，进而提高影像去模糊的质量。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。