[发明专利]基于MTF的遥感器在轨自动优化在轨参数的方法

说明书

技术领域

本发明涉及指导遥感器在轨自动优化在轨参数方法，尤其涉及基于MTF的遥感图像质量优化与基于遥感图像参数反衍卫星在轨参数的方法，属于遥感图像处理技术领域。

背景技术

由于遥感图像成像过程中受传感器性能下降、大气扰动等因素影响，致使图像质量退化。图像复原是为了抑制图像退化而利用有关图像退化性质的知识来进行图像预处理的方法。图像复原的目的是将质量下降(退化)的图像进行相应处理，以改善图像质量。由于图像退化的原因可能有很多种，如光电传感器的非线性、物体与摄像机间的相对运动、大气的扰动等，因此根据不同的退化原因，出现了很多种图像复原方法，如逆滤波(去卷积)、维纳滤波、约束最小平方滤波等。如何才能有效的提高遥感图像的图像质量具有重要的学术意义与推广应用价值。

但基于传统的图像复原方法去提高遥图像质量的方法有很多的局限性导致其并不能达到理想的效果，其主要原因有：

1)传统的图像复原方法是针对单幅图像的修复方法，它并不能弥补传感器性能随着传感器硬件的老化，或是随着硬件性能的变化导致的硬件与在轨参数的设置不能够完美的匹配等带来的不良影响，即其不能从根本上解决导致遥感器拍摄图像质量下降的问题；

2)单一的传统图像复原方法的适用范围是有限的，而导致图像质量下降的诱发因素是多种多样的，因此并不能保证它适用于所有的图像退化情况；

3)目前大部分图像复原方法都是在假定已知相应的点扩展函数(point spread function，PSF)的基础上做的，如去卷积方法、Wiener滤波方法等，因此这种假设很难保证它的正确性与适用性。

基于传统的图像复原方法的局限性是显而易见的，并且其不能提供一个有效的机制以从根本上解决诸如遥感器硬件退化与在轨参数不匹配等导致的遥感图像质量下降问题。

发明内容

本发明旨在克服现有技术的不足，提供一种基于MTF的遥感器在轨自动优化在轨参数方法，利用基于MTF的遥感图像质量优化与基于遥感图像参数反衍卫星在轨参数的模型，从而实现在轨参数的实时自动优化功能。

本发明的上述目的通过独立权利要求的技术特征实现，从属权利要求以另选或有利的方式发展独立权利要求的技术特征。

为达成上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

一种基于MTF的遥感器在轨自动优化在轨参数的方法，其实现包括以下步骤：

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。

进一步的实施例中，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。

进一步的实施例中，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