基于刃邊法的遙感圖像重建方法研究.pdf

1、遙感圖像已經(jīng)越來越成為空間地理信息的重要數(shù)據(jù)源。但是，由于宇宙空間輻射、晝夜溫差沖擊、大氣環(huán)境復(fù)雜多變等諸多因素，導(dǎo)致遙感圖像數(shù)據(jù)在獲取、傳輸和存儲過程中發(fā)生失真。退化的遙感圖像嚴重影響了遙感數(shù)據(jù)的后續(xù)應(yīng)用。因此，研究遙感圖像的重建工作尤為重要。
　　目前，大多數(shù)重建算法需要預(yù)先掌握成像系統(tǒng)和退化圖像的先驗知識，甚至有些重建算法需要已知衛(wèi)星傳感器的平臺參數(shù)和光學(xué)參數(shù)等。而這些先驗知識在某些情況下很難獲得，這就限制了有些重建方法的應(yīng)

2、用范圍，同時也限制了遙感圖像數(shù)據(jù)的后期應(yīng)用。因此，研究不依賴于或較少依賴于先驗參數(shù)的遙感圖像重建算法成為亟待解決的問題。為了解決遙感圖像重建過程中存在的這些問題，進一步提升圖像質(zhì)量，本論文展開了如下幾方面的研究工作。
　　(1)總結(jié)已有的光學(xué)成像系統(tǒng)點擴散函數(shù)的測量方法，并在原有傳統(tǒng)刃邊法測量點擴散函數(shù)的基礎(chǔ)上進行改進，研究一種新型的刃邊選取方法，更好地擬合成像系統(tǒng)點擴散函數(shù)。該方法結(jié)合Canny算子和Hough變換算子，不含人為

3、因素地、一定程度上自適應(yīng)地從待重建圖像中提取刃邊進行點擴散函數(shù)擬合。該方法對于圖像中的邊緣為單線響應(yīng)，檢測精度高，有利于點擴散函數(shù)的精確擬合。
　　(2)利用最小二乘法擬合待重建遙感圖像中的刃邊，計算刃邊區(qū)域像素點到刃邊的距離；選用Fermi函數(shù)擬合邊緣擴展函數(shù)曲線；對Fermi函數(shù)求導(dǎo)，得到其導(dǎo)數(shù)，即為線擴展函數(shù)；由點擴散函數(shù)的可分離變量性質(zhì)，擬合計算出系統(tǒng)的點擴散函數(shù)。
　　(3)建立遙感圖像的成像模型和重建模型，由全鏈

4、路分析遙感圖像質(zhì)量退化的因素；研究基于全變分正則化的圖像重建算法，該算法不僅適用于全變分離散化的各向異性形式也適用各項同性形式，算法通過改變變量的收斂性而改變算法的收斂性質(zhì)，并通過附加項加快算法的收斂速度。
　　(4)研究一種新型的基于 Hough變換的方法確定待重建圖像的模糊類型為離焦模糊或運動模糊；以單刃邊擬合點擴散函數(shù)為基礎(chǔ)，進一步提出了雙刃邊、多刃邊和彎曲刃邊等刃邊方法擬合系統(tǒng)點擴散函數(shù)方法，提高擬合精度。
　　(5

5、)針對分別含有離焦模糊和運動模糊的多幅遙感圖像進行重建仿真。確定圖像的模糊類型，從單刃邊、雙刃邊、多刃邊和彎曲刃邊等方法中選取合適的點擴散函數(shù)擬合方法，通過全變分正則化算法重建遙感圖像。
　　(6)對本文所做的工作進行了總結(jié)，提出存在的不足，并對工作做出了進一步展望。
　　文章從測量點擴散函數(shù)、建立全鏈路成像模型和重建模型的思路展開，基于刃邊法、Canny算子、Hough變換和全變分正則化等方法，研究了一種改進的、無需已知遙