大气退化遥感图像复原关键技术研究

发布时间：2017-05-13 02:02

  本文关键词：大气退化遥感图像复原关键技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着高分辨率天文成像和对地观测成像技术的发展,大气扰动逐渐成为制约光学系统成像质量提升的瓶颈,因此,对于去除大气干扰的需求也就越来越迫切。当光学成像系统经过大气对地面/空间感兴趣目标进行成像时,将不可避免的受到大气扰动的干扰。本文针对该问题,在总结现有大气退化图像复原算法研究成果的基础上,在国家自然科学基金项目的支持下,对大气退化图像的高清晰复原与重建问题进行了深入的研究和探讨。通过引入天文学领域的中尺度气象模型和单星SCIDAR(SCIntillation Detection and Ranging)实测技术获取大气湍流廓线强度,以此估计大气MTF(Modulation Transfer Function)并将其作为描述成像时刻大气状态的先验信息加入到图像复原模型中,从而更好的消除观测图像中的大气模糊。本文的研究内容和创新点主要包括：1、研究了大气湍流特性及其对光学成像系统影响的定量化分析。首先,详细介绍了大气湍流的形成机制以及参数化描述模型；其次,基于大气湍流传输理论,分别从大气相干长度和到达角起伏两个角度对地基／空基光学成像系统的湍流退化效应进行了定量分析,当存在大气湍流时,地基望远镜的成像角分辨率取决于大气相干长度而非光学系统的孔径；对空基光学遥感系统的地面分辨率影响大约在2cm-10cm的水平；2、研究了大气湍流廓线获取技术。大气折射率结构常数Cn2是描述大气光学湍流特性的重要物理参量,本文分别从模型计算法和实测法两个方面研究了大气湍流廓线的获取。模型计算法利用中尺度气象模型计算和预报成像时刻的气象参数,再根据大气光学湍流参数化模型计算Cn2；单星SCIDAR技术利用光波闪烁及其空间相关特性进行自相关和互相关处理,并采用模拟退火算法反演得到大气湍流廓线强度分布。根据模型计算或实测得到的大气湍流廓线可以直接估计大气湍流MTF；3、设计了成像时刻的大气整体MTF估计算法。大气整体MTF主要由大气湍流MTF和气溶胶MTF的乘积构成,两者分别可由气象参数Cn2和气溶胶尺寸分布描述。根据成像时刻所记录的相同区域的气象数据,利用这两个参数估计得到大气湍流MTF、气溶胶MTF以及大气整体MTF。将计算得到的大气整体MTF作为成像时刻大气状态的先验信息加入到图像复原模型中,可以有效改善复原算法的性能；4、提出了结合大气MTF估计的改进维纳滤波和IBD(Iterative Blind Deconvolution)算法。利用气象模型估计的大气整体MTF,对增量维纳滤波和IBD算法的退化函数进行优化,得到了包含成像时刻大气状态先验信息的改进算法,可以更准确的描述成像时刻的大气退化,有利于大气退化图像的复原。实验结果表明,利用气象模型估计的大气MTF能够较为准确的反映大气湍流对成像的影响,可以作为消除大气模糊的可靠先验信息；5、提出了结合自适应参数确定和大气MTF估计的APEX(Approximate PSF EXamining)算法。针对APEX算法的局限性,提出了自适应加权的参数确定方法,同时加入单星SCIDAR实测湍流廓线数据估计的大气MTF对原有的光学传递函数进行修正,使得算法可以包含成像时刻大气状态的先验信息。实验结果表明,改进算法能够更好的描述图像频谱信息的整体特征,图像的重建质量得到明显改善；6、提出了结合噪声去除的极大似然算法。首先,采用BM3D(Block Matching 3D Filter)算法进行去噪预处理,避免噪声干扰图像复原过程；其次,采用EM(Expectation Maximization)算法估计噪声参数,改善噪声参数由经验值给定的不确定性；最后,加入PSF迭代公式并随迭代过程动态更新,降低复原算法对PSF(Point spread function)初始估计的依赖性。实验结果表明,所提算法有效克服了复原过程中的噪声放大以及对PSF初始估计的依赖,改善了复原图像的质量,可用于含噪退化图像的高清晰重建；7、研究了基于暗原色先验的大气雾霾去除问题。针对He Kaiming所提算法运行效率低下以及图像明亮区域不满足暗原色先验的缺陷,提出采用导向滤波优化透射率估计以提高算法运行效率,同时结合大气光值的容差阈值设置改进图像中明亮区域暗原色先验失效的问题,最后采用多分辨率计算进一步提高算法的运行效率。实验结果表明,本文的改进算法在保证去雾图像质量的基础上,改善了图像中明亮区域去雾处理后色调失真的问题,同时算法的运行效率得到大幅提升,拓宽了暗原色去雾算法的应用范围。
【关键词】：大气湍流 气溶胶 点扩散函数 调制传递函数 光学传递函数 图像复原 维纳滤波迭代盲解卷积 APEX极大似然 暗原色先验
【学位授予单位】：解放军信息工程大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 绪论13-29
• 1.1 引言13-14
• 1.2 研究背景与意义14-15
• 1.3 大气退化校正技术概述15-19
• 1.3.1 空间望远镜技术15-17
• 1.3.2 自适应光学技术17-18
• 1.3.3 图像复原技术18-19
• 1.3.4 混合处理技术19
• 1.4 大气退化图像复原技术的研究现状19-26
• 1.4.1 图像复原技术研究概况20-25
• 1.4.2 图像复原技术研究现状分析25-26
• 1.5 论文主要研究内容及章节安排26-29
• 1.5.1 主要研究内容26-27
• 1.5.2 章节安排27-29
• 第二章 大气湍流特性及其对光学成像系统影响的定量分析29-40
• 2.1 大气湍流现象29-30
• 2.2 大气湍流描述参数30-33
• 2.2.1 大气折射率空间结构常数30
• 2.2.2 大气折射率结构常数30-32
• 2.2.3 大气相干长度32-33
• 2.3 光学传递函数33-36
• 2.3.1 长曝光OTF33-35
• 2.3.2 短曝光OTF35-36
• 2.4 大气湍流对光学成像系统影响的定量分析36-39
• 2.4.1 对地基光学成像系统的影响36-37
• 2.4.2 对空基光学成像系统的影响37-39
• 2.5 本章小结39-40
• 第三章 大气湍流廓线获取技术研究40-65
• 3.1 模型计算法40-49
• 3.1.1 模型计算法研究进展40-43
• 3.1.2 气象参数的获取43-45
• 3.1.3 大气光学湍流参数化模型45-48
• 3.1.4 计算结果的验证与校准48-49
• 3.2 单星SCIDAR技术原理49-53
• 3.2.1 Classical SCIDAR原理49-50
• 3.2.2 Generalized SCIDAR原理50-51
• 3.2.3 Single Star SCIDAR原理51-53
• 3.3 单星SCIDAR数据处理方法53-55
• 3.3.1 问题描述53-54
• 3.3.2 模拟退火算法54-55
• 3.4 单星SCIDAR系统样机简介55-63
• 3.4.1 硬件系统55-58
• 3.4.2 观测系统58-62
• 3.4.3 数据处理系统62-63
• 3.5 本章小结63-65
• 第四章 结合大气MTF估计的改进维纳滤波和IBD算法65-79
• 4.1 大气MTF估计模型65-68
• 4.1.1 大气湍流MTF估计模型65-66
• 4.1.2 大气气溶胶MTF估计模型66-67
• 4.1.3 大气整体MTF估计模型67-68
• 4.2 结合大气MTF估计的改进维纳滤波算法68-73
• 4.2.1 经典维纳滤波算法原理68-69
• 4.2.2 增量维纳滤波算法69-70
• 4.2.3 结合大气MTF估计的改进维纳滤波算法70-71
• 4.2.4 实验结果与分析71-73
• 4.3 结合大气MTF估计的改进IBD算法73-78
• 4.3.1 IBD算法原理73-75
• 4.3.2 IBD算法的实现流程75
• 4.3.3 结合大气MTF估计的改进IBD算法75-77
• 4.3.4 实验结果与分析77-78
• 4.4 本章小结78-79
• 第五章 面向视觉清晰度改善的结合自适应参数确定和大气MTF估计的APEX算法79-92
• 5.1 APEX算法简介79-85
• 5.1.1 Levy点扩散函数79-80
• 5.1.2 中心极限定理与APEX算法80-81
• 5.1.3 傅里叶变换与APEX算法81-82
• 5.1.4 SECB解卷积与扩散方程82-84
• 5.1.5 慢动作盲解卷积84-85
• 5.1.6 APEX算法实现流程85
• 5.2 改进的APEX算法85-88
• 5.2.1 拟合参数的加权确定85-86
• 5.2.2 OTF估计参数的自适应确定方法86-87
• 5.2.3 结合大气MTF估计的改进APEX算法87
• 5.2.4 改进算法的实现流程87-88
• 5.3 实验结果与分析88-91
• 5.3.1 多方向加权平均估计参数值的实验88-89
• 5.3.2 OTF估计参数自适应确定实验89-90
• 5.3.3 结合大气MTF估计的去大气模糊实验90-91
• 5.4 本章小结91-92
• 第六章 结合噪声去除的极大似然算法92-116
• 6.1 基于混合噪声模型的极大似然算法92-94
• 6.2 图像去噪算法简介与对比94-109
• 6.2.1 TV去噪算法94-95
• 6.2.2 BLS-GSM去噪算法95-98
• 6.2.3 NLM去噪算法98-99
• 6.2.4 BM3D去噪算法99-102
• 6.2.5 算法去噪性能的对比与分析102-109
• 6.3 改进的极大似然算法109-111
• 6.3.1 基于EM算法的噪声估计参数109-110
• 6.3.2 动态更新的PSF估计110-111
• 6.3.3 改进算法描述111
• 6.4 实验结果与分析111-114
• 6.4.1 模拟点源目标复原实验112-113
• 6.4.2 模拟扩展目标复原实验113-114
• 6.4.3 真实数据复原实验114
• 6.5 本章小结114-116
• 第七章 基于暗原色先验的大气雾霾去除算法研究116-135
• 7.1 雾天图像退化模型117-119
• 7.1.1 衰减模型117-118
• 7.1.2 环境光模型118
• 7.1.3 雾天图像退化模型118-119
• 7.2 暗原色先验简介119-120
• 7.3 暗原色去雾算法原理120-123
• 7.3.1 预估透射率分布图120-121
• 7.3.2 优化透射率分布图121-123
• 7.3.3 大气光估计123
• 7.3.4 恢复场景辐射123
• 7.4 He算法存在的问题分析123-124
• 7.4.1 软抠图优化透射率分布的性能瓶颈123
• 7.4.2 图像中明亮区域暗原色先验失效的问题123-124
• 7.5 相应的改进方法124-128
• 7.5.1 大气光值容差阈值设置124-125
• 7.5.2 导向滤波优化透射率分布图125-128
• 7.5.3 多分辨率计算128
• 7.5.4 优化算法描述128
• 7.6 实验结果与分析128-134
• 7.6.1 明亮区域改进的对比实验128-129
• 7.6.2 算法运行效率的对比实验129-133
• 7.6.3 算法通用性实验133-134
• 7.7 本章小结134-135
• 第八章 总结与展望135-137
• 8.1 总结135-136
• 8.2 展望136-137
• 致谢137-138
• 参考文献138-146
• 作者简历攻读博士学位期间完成的主要工作146-147

【参考文献】

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  本文关键词：大气退化遥感图像复原关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：361303