亚像元遥感成像非均匀性校正技术研究

发布时间：2017-09-27 08:18

  本文关键词：亚像元遥感成像非均匀性校正技术研究

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【摘要】：红外热成像技术因具有方便的测温方式和强大的夜视性能等优点，在军事侦察、航空遥感、工业检测、安防监控、生物医学等方面具有广泛的应用前景。在复杂场景环境下，受到环境的复杂性、探测器非均匀性、随机噪声等影响，生成红外图像具有对比度低、边缘模糊、信噪比低等缺点，对目标识别、探测及跟踪有很大影响。 本文对地面复杂场景下的亚像元成像、非均匀性校正、盲元检测和补偿等关键技术进行了重点研究，论文的主要工作和取得的主要成果如下： 1.采用时-空过采样成像系统，利用两列有亚像素级错位的线阵CCD完成对场景空域和时域方向的过采样，通过重建算法生成亚像元图像。提高了图像的分辨率，保留了目标的能量分布特性，，经过采样后过图像中目标能量较单采样系统而言相对集中且亮度与原始目标更为接近，不容易在复杂背景中淹没。 2.研究了红外成像系统中非均匀性的产生机理，对典型的非均匀性校正算法进行了仿真实验和对比分析。 3.提出基于的Savitzky-Golay加权拟合的非均匀性条带校正方法。针对一种特殊的固定图案噪声非均匀性条带，根据非均匀性列参数一致性的规律，利用Savitzky-Golay滤波器对加权后的图像列均值和方差进行拟合，通过可调参数的迭代完成校正。更好地保留了原图像的细节特征，峰值信噪比、通用质量评价指数等评价参数均有10%以上的提升，对于高非均匀性条带图像，其优越性能更加突出。 4.提出将Euler弹性模型应用于盲元补偿方法。在利用重复搜索的自适应阈值盲元检测算法确定盲元位置的基础上，采用光滑的等照度线平滑图像中由盲元造成图像信息缺失的区域，实验结果表明，算法能够保持图像边缘特征，克服了传统邻域替代、平均算法中因盲元分布集中而造成的图像细节失真的情况。 最后，给出了总结和展望。
【关键词】：红外热成像 时-空过采样 非均匀性条带校正 Savitzky-Golay滤波 盲元补偿 Euler弹性模型
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 本论文的研究背景和意义10-12
• 1.2 遥感图像亚像元成像技术研究现状12-13
• 1.3 非均匀性校正技术国内外研究现状13-16
• 1.3.1 基于参考辐射源定标的非均匀性校正13-14
• 1.3.2 基于场景的非均匀性校正技术14-16
• 1.4 本文主要研究内容及论文章节安排16-18
• 第2章 时-空过采样系统中亚像元成像技术18-33
• 2.1 常规提高卫星 CCD 相机分辨率方法18-19
• 2.2 时空过采样成像系统19-23
• 2.2.1 时-空过采样成像系统结构及其工作原理19-20
• 2.2.2 采样数学模型建立20-21
• 2.2.3 时-空过采样系统生成亚像元图像原理21-23
• 2.3 仿真结果与分析23-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第3章 非均匀性校正算法研究33-47
• 3.1 非均匀性的定义33
• 3.2 非均匀性产生原因33-36
• 3.2.1 系统自身的非均匀性34-35
• 3.2.2 外界引入的非均匀性35-36
• 3.3 非均匀性响应数学模型36-37
• 3.4 非均匀性校正的算法研究37-45
• 3.4.1 基于参考辐射源定标的 NUC 算法概述(RB-NUC)37-38
• 3.4.2 典型的基于场景的非均匀性校正算法(SB-NUC)38-45
• 3.5 常用非均匀性校正算法比较45-46
• 3.6 本章小结46-47
• 第4章 红外图像非均匀性条带校正方法47-60
• 4.1 非均匀性条带产生原因47-48
• 4.2 非均匀性条带校正算法研究48-50
• 4.2.1 基于非均匀性条带产生机理的校正方法48-49
• 4.2.2 基于图像非均匀性条带特征的条带校正方法49-50
• 4.3 基于 Savitzky-Golay 加权拟合的非均匀性条带校正方法50-54
• 4.3.1 直方图加权50-52
• 4.3.2 Savitzky-Golay 滤波器拟合52-53
• 4.3.3 迭代法重建图像53-54
• 4.4 实验结果分析54-59
• 4.4.1 模拟图像校正结果54-57
• 4.4.2 图像质量客观评价指标57-58
• 4.4.3 红外图像校正结果58-59
• 4.5 本章小结59-60
• 第5章 盲元校正研究60-68
• 5.1 盲元的定义及基本概念60-61
• 5.2 红外图像产生盲元的原因61
• 5.3 基于重复搜索的自适应阈值盲元检测算法61-62
• 5.4 单帧图像的盲元补偿算法62-65
• 5.4.1 基于邻域补偿的盲元补偿算法62-63
• 5.4.2 基于 Euler 弹性模型的盲元补偿算法63-65
• 5.5 实验结果及分析65-67
• 5.6 本章小结67-68
• 总结与展望68-70
• 参考文献70-74
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单74-75
• 致谢75

【参考文献】

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本文编号：928602