基于点扩散函数估算的遥感图像复原方法研究

【摘要】在环境监测、海洋勘察、地貌测绘等领域都需要对空间相机捕获的遥感图像进行分析与解译，然而由于大气扰动、相机离焦、卫星平台振动等因素会导致遥感图像降晰，影响图像判读和信息提取。为了提升遥感图像质量，需要对降晰的遥感图像进行复原。依据空间光学相机的成像特性，本文将遥感图像复原过程分为三个环节实现，即：条带噪声去除、基于图像的点扩散函数估算以及在此基础上的遥感图像复原。空间遥感相机在推扫成像过程中由于CCD像元响应的非均匀性，导致图像中存在沿推扫方向的条带噪声。为了提高图像质量、避免条带噪声干扰后续的分析和处理，提出了一种基于参考区域的去除条带噪声方法。从相对平坦区域出发，获取垂轨边缘信息并进行图像形态学处理，从而估算各像元的校正参数来对图像进行补偿。实验结果表明，可以将遥感图像峰值信噪比由32dB提升到48dB；相较于目前已有的去条带噪声方法，该方法处理的图像畸变较小，变异逆系数及信噪比提升幅度较大，在有效去除条带噪声的同时保留了原图像灰度信息，提高了图像质量。在成像质量评价以及图像复原中，精确估算成像系统的点扩散函数是极其关键的一步。在传统倾斜刃边法基础上，深入分析了倾斜角度、尺寸、插值、对比度、像素饱和、噪声等因素的影响，通过选取满足条件的阶跃目标图像并进行采样相位弱化处理，提高了测量结果的准确度。通过对实际全色谱段遥感图像的实验，验证了该改进方法可以提升点扩散函数的估算精度。同时，为了避免以往方法过分依赖靶标的缺点，又提出了基于多通道盲反卷积（MBD）的估算方法。从单幅遥感图像中，提取多幅具有局部一致背景的目标子图像，进行交替最小化的迭代盲反卷积计算。仿真结果表明，使用两幅无噪子图像，在20个迭代周期后就能获得估算误差仅1.1%的点扩散函数；使用信噪比为45dB的两幅含噪子图像，其均方误差百分率可达到5.9%。将估算得到的点扩散函数应用到基于维纳滤波的图像复原中，其复原效果要优于应用ISO12233倾斜刃边法的结果。针对传统反卷积方法容易导致复原后的遥感图像中存在失真现象的问题，在估算的点扩散函数基础上，提出了基于受限全变差正则化的图像复原方法。在最小化的目标函数中引入全变差正则项，通过快速梯度投影算法求解非平滑最优化问题，由去条带噪声处理后的遥感图像得到复原图像。对不可避免的点扩散函数估算误差和噪声，该方法不会引入明显的振铃和噪声放大。对全色遥感图像的实验结果表明，该方法在保持图像均值的同时，将细节信号能量由23.9047提升至35.2431，灰度平均梯度由20.8893提升至39.0888，拉普拉斯能量由21.6187提升至57.7854，结构相似度指标为0.9813。直观效果与客观评价指标都表明该方法可以有效提升遥感图像质量。
【作者】郭玲玲；
【导师】任建岳；
【作者基本信息】中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)，机械工程，2013，硕士
【关键词】光学遥感；图像复原；条带噪声；点扩散函数；倾斜刃边法；多通道盲反卷积；全变差正则化；

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