[发明专利]基于MTF的遥感器在轨自动优化在轨参数的方法

权利要求书

1.一种基于MTF的遥感器在轨自动优化在轨参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取当前在轨参数运行下的原始遥感图像；

步骤2、基于调制传递函数(modulation transfer function,MTF)，对原始遥感图像进行基于频域的去噪与MTF拉伸的操作，以改善图像质量，并判断改善后的复原图像是否具有明显改善：如果有明显改善，则进入下一步处理；如果无明显改善，则终止在轨优化操作；

步骤3、通过图像批处理方法提取经质量改善后的复原图像的图像参数，包括：边缘能量、对比度、清晰度、信息熵、细节能量、方差、图像相关、均值、功率谱、信噪比；

步骤4、通过将前述步骤提取的图像参数输入焦距、相移、前向性参数所对应的反衍模型中，得到新的参数；

步骤5、通过将新的参数代替原先对应的在轨参数，产生新的遥感图像，并返回步骤2。

2.根据权利要求1所述的基于MTF的遥感器在轨自动优化在轨参数的方法，其特征在于，前述步骤2中，采用刀刃法求解原是遥感图像的MTF曲线，然后进行MTF拉伸，即：

将前述步骤1获取到的遥感图像的MTF值改写成如下形式：

MTF_new＝(MTF_old)^t

式中，t为调节参数，0＜t＜2，MTF_old表示原始遥感图像的MTF曲线，MTF_new表示经参数t调节后的MTF曲线。

3.根据权利要求1所述的基于MTF的遥感器在轨自动优化在轨参数的方法，其特征在于，前步骤2中，对原始遥感图像进行基于频域的去噪，其实现包括：

1)对原始遥感图像作傅里叶变换得到频谱图像；

2)对频谱图像中的除了孤立亮点之外的其余每一像素点(x,y)作如下处理：

T(i,j)＝R(x,y)-R(x-2+i,y-2+j)

i,j＝1,2,3

S(i,j)=1ifT(i,j)>0.3R·(x,y)0otherwise]]>

R(x,y)=0.5·R(x,y)ifsum(S)>6R(x,y)else]]>

式中，R(x,y)表示像素点(x,y)的灰度值，T表示当前像素点与以此像素点为中心点的九宫格范围内即九个像素点灰度值的差值矩阵；S为T的描述矩阵，对3*3的矩阵T每个点的灰度差值，若其大于原始遥感图像对应中心点灰度值的0.3倍，则矩阵S的对应点记为1，否则记为0；若S中记录为1的点大于6，则表示当前点的灰度值明显大于其周围点，判断为孤立亮点，更新其灰度值为原灰度值的一半，否则，灰度值不变；

3)对处理后的频谱图像做傅里叶反变换，同时将灰度均值调整到与原始遥感图像相

4)对去除孤立亮点后的频谱图像进行MTF复原，才有如下恢复原始遥感图像的目标频域图像F的方法：

F＝(G-N)/(MTF_new·k)

G为观察到的退化图像，N为噪声图像，令R＝G-N为去除孤立亮点后的频谱图像，同时令k＝1，则公式简化为：

F＝R/MTF_new

5)对经前述MTF拉伸后的频谱图像F进行傅里叶反变换，进行图像复原，并将复原后图像的灰度均值调整到与原始遥感图像相同。