微小卫星平台上的多帧图像快速重建方法

摘要

本发明涉及一种微小卫星平台上的多帧图像快速重建方法，包括以下步骤：a、根据卫星平台的功率谱建立载荷观测抖动模型；b、结合抖动模型获取短曝光图像，并对图像进行配准；c、对配准后的图像进行多帧叠加重建；d、对重建后的图像进行降噪、滤波。本发明能准确快速地解决微小卫星平台上展开观测的实际场景中具有相对运动的多帧图像复原问题，有效去除成像过程中载荷指向抖动所引起的焦平面成像模糊现象，提高系统成像分辨率。并且，计算复杂度低，具有星上实时运算的能力，适用于基于微小卫星或者类似的空间飞行器针对天文成像、对地观测等不同场景展开的观测。

说明书

技术领域

本发明涉及一种微小卫星平台上的多帧图像快速重建方法。

背景技术

目前，全球卫星应用领域的小型化趋势不断加速，微小卫星呈现爆发式发展。卫星的姿态控制、热控、推进、通信、星上处理以及有效载荷等工程子系统的进步都促使着微小卫星向高性能方向上的进一步发展。例如，紫瞳科学卫星是近年研发的一颗微小天文卫星。目标计划在地球轨道实现系外行星掩星双色测光、紫外波段恒星活动性监测与近地小行星监测。

空间望远镜在观测期间指向会产生漂移或者随机抖动，造成观测目标精度的下降。与其他航天器相比，微小卫星对内外部的扰动更加敏感，更易发生抖动。卫星平台的抖动特性使得载荷在长时间曝光观测中生成模糊的图像，导致其中一些频率分量信息的减弱甚至丢失。这些因素会造成载荷观测指向相对于预期有所偏离，具体表现为包含朝特定方向的漂移成分与无规则的抖动成分。从提升观测精度的角度出发，科学目标对微小卫星姿态稳定度提出了较高的要求。因此有针对性地设计观测方案并研究相应的图像重建系统是十分必要的。

现有的校正这种模糊的技术通常被称为图像解卷积，是提高图像分辨率和对比度以获得高质量图像的关键步骤。常用的方法通常是从嘈杂且不完整的不充分观察中推断参数。单帧去卷积通常在数学上欠定，且存在稳定性以及多解问题。目前为止，准确的重建仍然取决于先验信息，同时当前的计算复杂度可能无法满足卫星平台上的实时要求。

在经典的多帧处理框架下，这类问题的求解主要是对卷积核以及原始图像进行迭代估计。一方面卷积核不能总是作为先验准确地提供；另一方面，即使具有适当的先验信息和额外的正则化项，该反问题仍然对测量噪声敏感，这可能导致强烈的人工伪像。此过程需要功能强大的计算机从大量观测中提取信息，这对空间观测中的在轨计算能力或数据传输带宽提出了更高的要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种微小卫星平台上的多帧图像快速重建方法。

为实现上述发明目的，本发明提供一种微小卫星平台上的多帧图像快速重建方法，包括以下步骤：

a、根据卫星平台的功率谱建立载荷观测抖动模型；

b、结合抖动模型获取短曝光图像，并对图像进行配准；

c、对配准后的图像进行多帧叠加重建；

d、对重建后的图像进行降噪、滤波。

根据本发明的一个方面，在所述步骤(a)中，根据卫星平台的功率谱函数分析望远镜指向的抖动特性，其中卫星平台的功率谱函数可表示为：

其中，S表示功率谱函数，f

焦平面上的位移Δ

其中，F为焦距，D

根据本发明的一个方面，由于D

根据本发明的一个方面，基于步骤(a)中建立的抖动模型，抖动后图像为：

其中，Y为抖动后图像，K、P分别为抖动以及光学系统的卷积核，N为额外的加性噪声，X为无抖动目标图像，

根据本发明的一个方面，在所述步骤(b)中，根据观测目标源、光学系统以及探测器参数，并结合抖动模型中的K、P，N，X确定获取短曝光图像时的曝光时间。

根据本发明的一个方面，获取短曝光图像时的曝光时间随着单帧观测信噪比的升高而减少。

根据本发明的一个方面，在所述步骤(b)中，在进行图像配准前对各帧图像进行预处理，预处理包括去除暗电流、去除平场和辐射校正；

对于欠采样的图像，在配准之前利用Drizzle或Multidrizzle算法提高图像分辨率；

进行所述预处理步骤时结合仪器标定数据，所述仪器标定数据包括地面及空间中测量获得的探测器暗电流、光学系统平场以及辐射响应数据。

根据本发明的一个方面，在所述步骤(b)中，在天文观测的图像配准中，参考视场内的固定参考目标进行对齐，或者利用精细导星传感器获取高精度图像，并利用星图匹配确认每一帧的姿态对其进行配准，使每帧图像中的目标点处于同一位置；

在对地观测中，从一系列短曝光图像中选取信噪比最高的一帧，并利用光流法或者特征识别法对其它帧与选取帧的相对位移进行估计，然后进行配准，选取帧以锐度和信噪比作为质量评价参数；

在进行所述图像配准时结合卫星观测数据，所述卫星观测数据包括卫星星敏感器以及高精度导星测量系统获得的观测数据。

根据本发明的一个方面，在所述步骤(c)中，将经过配准后的连续观测图像转换到傅里叶频率域中，并将对应的频率分量基于权重因子重新组合成新的频谱图像，重建时利用以下公式：

以及

其中，F

再对经过重建的图像进行反傅里叶变换获得重建的图像；

对于复色光探测器系统，在每个波段上分别进行重建，并在重建好的图像中进行融合。

根据本发明的一个方面，在所述步骤(d)中，使用分块处理方法中的BM3D或贝叶斯框架下的NLBAYES方法对图像进行降噪处理；

使用锐化操作中的微分或高斯滤波对图像进行滤波，恢复降噪过程中减弱的图像细节，增强图像边缘成分。

根据本发明的一个方案，结合卫星平台特性(包括功率谱等)建立抖动模型，并确定观测方案，基于短曝光获取的图像序列进行频域叠加重建。从而能够准确快速地解决微小卫星平台上展开观测的实际场景中具有相对运动的多帧图像复原问题，有效去除成像过程中载荷指向抖动所引起的焦平面成像模糊现象，提高系统成像分辨率。

根据本发明的一个方案，当多帧图像的模糊核方向不一致的时候，对于其中任意一张模糊图像，利用其它模糊图像为其提供自身模糊方向上的高频率信息。并选取每帧中不太模糊的信息，经过融合配准成为更加清晰的图像，实现稳像效果。由此，本方法无需进行去卷积操作，且不对图像的先验性提出要求，计算复杂度低，具有星上实时处理的能力，适用于基于微小卫星或者类似的空间飞行器针对天文成像、对地观测等不同场景展开的观测。

根据本发明的一个方案，在重建过程中，将各帧中的信号成分线性地叠加，仅利用两次二维傅里叶变换即可实现，因此计算复杂度较低，进一步便于星上实时计算。对完成重建的图像进行降噪滤波等操作，从而通过降噪提高图像的信噪比，并利用锐化滤波操作对减弱的图像细节进行恢复，从而增强图像边缘成分。

附图说明

图1示意性表示根据本发明的一种实施方式的微小卫星平台上的多帧图像快速重建方法的流程图；

图2示意性表示根据本发明的一种实施方式的方法中抖动对焦平面图像及其空间频率的影响示意图(上行：理想点扩散函数及不同积分时间下获取的焦平面图像；下行：对应图像的二维傅里叶变换)；

图3示意性表示根据本发明的一种实施方式的方法中对点光源目标的重建效果(从上到下依次为亮星、双星以及暗星；左列为理想图像，中间列为长曝光图像，右列为本发明方法重建图像)；

图4示意性表示根据本发明的一种实施方式的方法中对扩展光源目标的重建效果[从左到右从上到下依次为原始图像、不同短曝光策略下的重建图像(上行后两张以及下行前两张)以及长积分图像]。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。

参见图1，本发明的微小卫星平台上的多帧图像快速重建方法，首先根据卫星平台的功率谱建立载荷观测抖动模型，当然，在建立模型的过程中还需要考虑载荷光学系统参数，从而描述曝光时间内目标在焦平面上的成像过程。然后获取短曝光图像，并对图像进行配准。完成图像配准后，对图像进行多帧叠加重建。最后对重建后的图像进行降噪、滤波。如此，由于卫星平台的抖动具有随机特性，因此短曝光中的每张图像通常都会包含不同的模糊信息。当多帧图像的模糊核方向不一致的时候，对于其中任意一张模糊图像，其它模糊图像可以为其提供自身模糊方向上的高频率信息。因此本发明选取每帧中不太模糊的信息，经过融合配准成为更加清晰的图像，实现稳像效果。使得本方法无需进行去卷积操作，且不对图像的先验性提出要求，具有星上实时处理的能力。

在建立抖动模型的过程中，在线性不变系统中，将抖动模糊建模为原始图像与运动核的卷积，则生成的抖动后图像为：

其中，Y为抖动后图像，K、P分别为抖动以及光学系统的卷积核，N为额外的加性噪声，X为无抖动目标图像，

卫星的仪器结构可以视为刚体，则望远镜上的振动会传递到检测器焦平面，从而在图像中引起理想点扩散函数的二维矢量运动。在空间环境中，卫星平台上的内部和外部扰动通常是由多种来源引起的，这些来源有时也相互关联。卫星平台的抖动通常使用功率谱来描述，其频率范围确定了抖动分量的频域分布特性，振幅级别描述了每个频率分量中包含的能量。

以下以一颗微小卫星上的光学载荷对天文以及地面展开观测的场景为例，具体描述本发明的方法。卫星平台抖动的功率谱通常包含广泛的频率分量：低频成分有时与多体动力学和卫星机械结构有关；机械运动可能会引起中频振动；系统的结构振动模式通常会激发具有较低振动幅度较低固有阻尼的高频抖动。由此，本发明根据卫星平台的功率谱函数分析估计望远镜指向的抖动特性。在本实施方式中，生成0.1Hz至100Hz的抖动分量，并基于ESA SILEX项目中的功率谱模型进行仿真，则卫星平台的功率谱函数为：

其中，S为功率谱函数，f

本发明的图像重建方法并不需要对平台抖动进行详细刻画，而是将其抖动功率谱的统计信息作为观测策略的优化条件，因此本方法并不局限于特定某种卫星平台。

随后即构建了一个模型生成焦平面上的图像，为了更直观地说明抖动的效果，本发明根据从仪器到焦平面的传播原理来计算振动幅度，并以焦平面像素尺度显示抖动的均方差。光学系统仿真模型的主要参数由表1所示:

表1

本发明中，焦平面上的位移Δ

其中，F为焦距，D

在空间观测中通常满足D

由此，Δ

经探测器以及读出电路获取测量数值图像后，即可对短曝光获取的连续观测图像进行配准，使得每帧图像中的目标点处于同一位置。当然，在进行图像配准前对各帧图像进行预处理，预处理包括去除暗电流、去除平场和辐射校正等过程。对于欠采样的图像，可以首先应用Drizzle(或者Multidrizzle)算法来提高图像分辨率，以便于后续的配准。进行预处理步骤时还应结合仪器标定数据，具体的，仪器标定数据包括地面及空间中测量获得的探测器暗电流、光学系统平场以及辐射响应等数据。

具体的，在天文观测的图像配准中，参考视场内的固定参考目标(如恒星)进行对齐，或者借助精细导星传感器(FGS)获取高精度图像，并利用星图匹配确认每一帧的姿态对其进行配准，使每帧图像中的目标点处于同一位置。在对地观测中，选取一系列短曝光图像中选取的质量较高的一帧，并利用光流法或者特征识别法对其它帧与选取帧的相对位移进行估计，然后进行配准，选取帧可以锐度和信噪比作为质量高低的评价参数。本发明中，选取帧为信噪比最高的一帧。当然，虽然本发明采用上述方式进行图像配准，但也可利用从姿态测量和控制单元中得到的卫星传感器信息作为先验条件进行配准。在进行图像配准时还应结合卫星观测数据，具体的，卫星观测数据包括卫星星敏感器以及高精度导星测量系统获得的观测数据。

参见图2(探测器焦平面上归一化的强度分布以及对应的二维傅里叶变换谱)，在很短的积分时间下，单帧获取的图像与理想无抖动图像较为类似，仅有一些相对位置(相位)的移动。在相对较长的积分时间下，单帧图像中抖动现象已经较为明显。尽管较长积分时间所带来的模糊效应使得频谱中某些频率的强度衰减了，但仍有部分有效的频率分量在其中得到了保留。更长的积分时间则会最终导致抖动朝各方向较为均匀的分布，造成整体点扩散函数的增宽。使得整体类似于理想图像经过了一个低通滤波器，造成高频分量的衰减。因此，本发明将通过多帧短曝光获得的且经过配准后的连续观测图像转换到傅里叶频率域中，并将对应的频率分量基于权重因子重新组合成新的频谱图像，在每个频率上获得最优的表达方式。本发明中，利用图像的平与重建原理(Fourier burstaccumulation，FBA)进行重建，重建时利用以下公式：

以及

其中，F

具体的，当p较小时，本方法重建图像中各频率成分信息主要是基于多帧叠加而来；当p较大时，本方法主要基于特定若干帧中的信息进行图像恢复。更为极端的是当p＝0时，本方法等效为对各帧进行简单的配准平均叠加；当p->∞时(即p趋近于无穷大)，每个频率分量的信息由仅由多帧图像中该频率成分最优的一帧提供。

各频率分量是由具有不同抖动特性帧合成而来的，当抖动的卷积核较大的时候重建出的图像也可能会产生对应的相位误差。而对于检测器上的小尺度的抖动，相位误差可忽略不计。这类现象在对点光源的观测中更为明显，而对于扩展光源的重建精度则影响相对较小，因此在实际观测中需要对参数p进行适当调整。例如，实际中应当结合当前卫星状态信息，针对观测目标指定对应的观测策略，以及相应参数的选择进行调整。

参见图3，对于较为明亮的点光源所重建出来的图像与原始图像十分接近，且较长曝光观测更为锐利。对于类似于双星的邻近点光源，本方法可以更加有效地对其进行区分识别。在暗弱目标的重建中，探测器读出噪声会对重建图像产生一定的影响，因此对此类目标应选择相对更长的积分时间。

参见图4，本方法还可以应用在卫星平台上对典型的扩展源展开观测，包括地表目标、空间物体以及大气等。本发明可以有效地改善平台抖动所造成的图像分辨率和对比度的下降，获取更加清晰准确的图像。

随后再对经过重建的图像进行反傅里叶变换获得重建的图像。对于复色光探测器系统，在每个波段上分别进行重建，并在重建好的图像中进行融合。

由此可知，本方法将各帧中信号成分线性地进行叠加，因此其计算复杂度主要集中在两次二维傅里叶变换上，这使得星上实时计算成为可能。

在进行重建后，还需要对图像进行降噪滤波等操作，使用BM3D等分块处理方法或贝叶斯框架下的NLBAYES方法等对图像进行降噪处理。此外，可以根据实际情况使用微分或高斯滤波等锐化操作对图像进行滤波，恢复降噪过程中减弱的图像细节，增强图像边缘成分。

综合来讲，本发明的图像重建方法可以有效地去除成像过程中载荷指向抖动所引起的焦平面成像模糊现象，且计算复杂度低，具有星上实时运算的能力。相比于简单的多帧叠加算法，本方法在图像的主客观质量上均具有明显的改善，能够有效提高系统的成像分辨率。可见，本方法能更准确、快速地解决微小卫星平台上展开观测的实际场景中具有相对运动的多帧图像复原问题，使得算法在保证有效性的同时更具有实际应用价值。适用于微小卫星平台或类似空间飞行器上对典型的点光源以及扩展源展开观测，包括地表目标、空间目标以及大气测量等。也可以适用于天文成像、对地观测、测光等不同的观测场景。

以上所述仅为本发明的一个方案而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。