卷帘式快门CMOS探测器航空应用关键技术研究

发布时间：2017-07-16 11:25

  本文关键词：卷帘式快门CMOS探测器航空应用关键技术研究

  更多相关文章： 航空相机 CMOS探测器 卷帘快门效应 运动估计 光流法 坐标变换 像移模糊 参数估计

【摘要】：自从固态成像传感器取代胶片成为主流的成像设备以来,在航空相机领域CCD一直占据着绝对的主导地位。近些年来CMOS成本低、速度快、可片上集成图像处理单元等优点,越来越受到人们重视,成像质量也稳步提升。CMOS的应用不再局限于民用电子消费市场,开始逐渐向航空成像领域发展。不同于CCD全局快门的曝光方式,CMOS通常采用电子卷帘式快门(Rolling shutter,RS)。像面上每行像素都是顺序读出,因此CMOS航空相机在高速成像时,与被照景物发生快速的相对运动,不仅会带来传统的像移模糊,还会引入严重的几何畸变。特别是当相机发生姿态角(俯仰、横滚、偏航)的变化后,CMOS像面上像素点的畸变与各点位置密切相关,整个像面的畸变分布会变得十分复杂。因此要想拓展CMOS探测器在航空相机领域的应用,对高速运动下CMOS的成像问题进行理论研究就显得至关重要了。论文从分析CMOS与CCD的差异入手,详细研究了RS效应产生的原因,建立了运动成像时CMOS探测器像素畸变的理论模型;对传统的RS效应消除算法进行了深入研究,提出了一种基于光流法的RS畸变校正方法;通过分析多姿态成像时航空相机成像原理,建立了任意姿态角下CMOS成像畸变模型,在此基础上提出了一种用于单帧CMOS航空图像的畸变校正方法;针对CMOS航空相机高速运动带来的像移模糊和几何畸变,建立了两者的混合模型,提出了一种基于模糊参数估计的双重退化图像恢复方法。论文的主要创新工作和研究成果如下:1、详细介绍了CMOS探测器和CCD探测器的基本结构,探讨了CMOS与CCD之间在各个方面的联系与区别,从CMOS与CCD成像原理的差异出发引出了RS效应产生的问题。通过分析成像时CMOS像面上各像素点的运动,将其分解为不同的运动方向,对相应方向的RS畸变进行了定量分析,从而建立了RS效应的参考模型。最后对传统的RS效应消除方法进行了总结和分析,简述了其步骤,为后续提出的畸变校正算法提供了参考。2、为了解决传统方法效率较低,难以满足航空图像实时处理要求的问题,本文提出了一种基于光流估计的RS畸变校正方法。该方法以建立的RS畸变参考模型为依据,对通用的仿射变换模型进行了简化,并利用光流法对视频相邻两帧图像间的运动进行估计,由此计算仿射模型参数,最后通过反向映射得到恢复后的图像。该方法简化了运动模型,并且采用金字塔光流进行快速运动估计,能够显著提高效率。3、根据高速成像时航空相机成像模型,利用坐标变换法求得像面上任意像素点的速度,结合RS效应原理,建立了任意姿态角下CMOS航空相机成像畸变模型。以此为基础提出了单帧CMOS畸变图像恢复方法。本方法可以根据飞机飞行的速高比、姿态角等信息,结合所用CMOS探测器相关参数直接求出整幅图像的畸变分布,最后通过相应仿射变换得到恢复的图像。基于蒙特卡洛法的误差分析表明模型精度完全符合航空成像要求,而且此方法直接计算像面畸变分布,无需进行复杂的帧间运动估计,算法的计算量显著降低,能够满足航空实时成像的要求,实验结果也证明了此方法的有效性。4、针对CMOS航空相机高速运动带来的像移模糊和RS畸变,本文提出了将两种图像退化因素统一考虑的思路。通过分析各自的数学模型,以运动向量为桥梁,对两种因素进行了混合建模,由此提出了一种基于参数分析的双重退化图像恢复方法。本方法首先通过常用的模糊参数估计方法对相机运动参数进行估计,利用得到的估计参数同时对模糊和畸变进行恢复。在保证恢复效果的情况下,只需要一次估计就能同时消除两种因素的影响,简化了步骤,能够显著降低计算复杂度,为CMOS航空图像的实时处理提供了一种崭新的思路。
【关键词】：航空相机 CMOS探测器 卷帘快门效应 运动估计 光流法 坐标变换 像移模糊 参数估计
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V248;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 绪论13-25
• 1.1 研究的背景及意义13-15
• 1.2 研究现状15-21
• 1.2.1 CMOS探测器概述15-17
• 1.2.2 卷帘效应去除研究现状17-21
• 1.3 研究方向21-22
• 1.4 本文主要研究内容及各章节安排22-25
• 第2章 CMOS卷帘快门效应基础理论25-39
• 2.1 引言25
• 2.2 CMOS与CCD对比分析25-29
• 2.2.1 CMOS探测器结构25-26
• 2.2.2 CCD探测器结构26-27
• 2.2.3 CMOS和CCD的对比27-29
• 2.3 卷帘快门效应29-31
• 2.4 卷帘效应畸变定量分析31-34
• 2.4.1 水平方向畸变32-33
• 2.4.2 垂直方向畸变33-34
• 2.5 卷帘快门效应去除方法概述34-37
• 2.5.1 全局运动估计35-36
• 2.5.2 相机运动重建36
• 2.5.3 视频帧合成36-37
• 2.6 本章小结37-39
• 第3章 基于光流法的RS效应消除39-65
• 3.1 引言39
• 3.2 成像模型39-43
• 3.2.1 摄影机成像原理39-41
• 3.2.2 空间映射关系41-43
• 3.3 运动矢量估计方法43-51
• 3.3.1 基于块匹配的运动估计43-49
• 3.3.2 基于灰度投影的运动估计49-50
• 3.3.3 基于特征量匹配的运动估计50-51
• 3.4 基于光流法的RS畸变校正51-59
• 3.4.1 光流法概述51-52
• 3.4.2 光流法计算原理52-53
• 3.4.3 经典光流算法53-55
• 3.4.4 基于光流法的RS畸变校正55-59
• 3.5 实验结果与分析59-64
• 3.5.1 相机读出时间标定59-61
• 3.5.2 图像校正实验61-64
• 3.6 本章小结64-65
• 第4章 基于位姿测量的CMOS航空图像RS效应消除65-87
• 4.1 引言65
• 4.2 惯性导航系统65-67
• 4.3 任意姿态角下RS效应建模67-74
• 4.3.1 坐标系的建立67-68
• 4.3.2 空间坐标变换68-70
• 4.3.3 探测器速度场建立70-73
• 4.3.4 任意姿态角下RS效应建模73-74
• 4.4 关键参数仿真分析74-80
• 4.4.1 模型精度分析75-77
• 4.4.2 帧间延迟对畸变分布的影响77-78
• 4.4.3 不同姿态角下像面RS效应分析78-80
• 4.5 基于位姿测量的RS畸变校正80-82
• 4.6 实验结果与分析82-85
• 4.6.1 CMOS图像畸变校正82-85
• 4.6.2 算法效率对比85
• 4.7 本章小结85-87
• 第5章 双重退化的CMOS航空图像恢复87-111
• 5.1 引言87-88
• 5.2 航空相机前向像移分析88-92
• 5.2.1 航空相机前向像移的形成88
• 5.2.2 前向像移模糊数学建模88-92
• 5.3 前向像移与RS效应混合建模92-95
• 5.3.1 卷帘快门沿平行方向扫描93-94
• 5.3.2 卷帘快门沿垂直方向扫描94-95
• 5.4 像移模糊参数估计95-104
• 5.4.1 基于空域特征的运动模糊参数估计95-99
• 5.4.2 基于频域特征的运动模糊参数估计99-104
• 5.5 实验结果与分析104-109
• 5.5.1 RS效应对模糊参数估计的影响105-107
• 5.5.2 双重退化图像恢复107-109
• 5.6 本章小结109-111
• 第6章 总结与展望111-115
• 6.1 主要工作内容111-112
• 6.2 论文创新点112
• 6.3 展望112-115
• 参考文献115-125
• 在学期间学术成果情况125-127
• 指导教师及作者简介127-129
• 致谢129-130

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