[发明专利]一种基于高分辨率遥感图像基准的MTF自动测算方法

说明书

本发明提供一种基于高分辨率遥感图像基准的MTF自动测算方法，主要解决传统方法在遥感图像在轨动态MTF检测中，图像中必须包含特定冲激响应的问题，以及在此过程中人工参与造成的效率和精度问题。本发明的核心机制是，采用与待检测图像同一成像区域的高分辨率遥感图像，依据简化的光学成像模型对高分辨率图像进行退化，通过构造一种健壮的退化图像和低分辨率图像之间分辨率相似度函数为评价函数，在参数空间中搜索图像退化的最优参数，从而确定待检测图像的MTF值。本发明的精确度、健壮度高，不受图像间平移偏差影响，受波段间光谱差异影响较小，运算速度快，可达到实用水平。适用于遥感及医学影像的MTF检测及空间尺度匹配。

技术领域

本发明涉及属于航天光学遥感成像及地面处理系统和数字图像处理技术领域，特别是涉及一种基于高分辨率遥感图像基准的MTF自动测算方法。

背景技术

卫星遥感技术可以对地球表面进行大规模全覆盖的观测，在测绘、气象、海洋、农业、自然资源调查、灾害监测、国防安全等诸多方面均发挥巨大作用。由于光学遥感成像系统在遥感图像成像过程中，会由于光学系统特性、探测器积分同步、传感器平台运动、震颤、大气状况、杂光等因素造成图像模糊，这些因素合并起来对冲击输入的空间响应称为点扩散函数(Point Spread Function,PSF)，其在频率域的幅度称为调制传递函数(ModulationTransfer Function,MTF).从影响因素来看，光学系统特性、传感器探测器积分等因素构成了静态MTF，合并其他因素则构成了卫星在轨动态MTF.MTF决定了遥感图像的实际空间分辨率(effective spatial resolution)，直接影响遥感图像增强、融合与同化、多尺度分析、尺度转化、目标提取等任务的精度。

静态MTF在卫星发射前进行测量，但卫星在太空运行后，参数可能会发生改变；随着服役时间增加，各项性能也可能发生衰退。震颤、大气状况等影响则无法预测，因此除了建设使用地面标准测试场或对特定区域的观测，在轨动态MTF测量的主流方法是假定在光学图像中存在一些对容易建模的“尖锐”信号的响应，通过对这部分信号的处理来提取MTF，如刀刃法对图像中分布接近顺轨和跨轨方向的强烈边缘进行提取，在与边缘垂直方向上进行微分获取线扩散函数(Line Spread Function,LSF)，对LSF进行微分操作获取PSF，然后经过傅里叶变换提取MTF.这类方法对图像内容有一定的要求，同时需要人工参与进行特征选取，具有一定的主观性，影响了MTF测量的自动化程度和有效性。

卫星数据提供商提供的数据产品，一般会对全色数据进行MTF补偿，但绝大多数遥感成像系统的MTF补偿方法都没有公开。因此，在处理多光谱/高光谱数据时，利用较待处理图像具有更高空间分辨率的遥感图像作为参考，特别是同平台经过了MTF补偿的全色数据，对待处理图像的MTF进行测量，是一条值得探索的思路。如何在MTF测量中避免冲击法、刃边法等对图像内容的要求，同时避免人工干预，是一个需要解决的问题。

发明内容

为了现有方法测量在轨动态MTF时，对图像内容的限制问题，以及如何避免人工干预进行全自动MTF测量的问题，本发明提供一种基于高分辨率遥感图像基准的MTF自动测算方法，包括下述步骤，其特征在于：

步骤1：数据预处理，包括高分辨率图像I^h和待检测图像I^l对齐、裁剪共同覆盖区域；

步骤2：参数初始化，设置高、低分辨率图像的名义分辨率比值r，初始搜索步长S，终止阈值S_th，退化参数m；

步骤3：对待检测图像T^l施行FFT，获取其幅度谱

步骤4：采用高斯模型根据m构造相应的低通滤波器G，并利用G对I^h进行低通滤波；

步骤5：将步骤4获得的图像使用盒采样方法向下r倍重采样至I^l尺寸，获取I^h的退化图像I^d；