CN105069748B - 一种基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像的方法，具体步骤如下：步骤一：构建基于微小卫星平台的物方扫描成像系统；步骤二：亚像素位移序列图像的采集；步骤三：针对采集到的多帧图像，利用基于变换域配准的傅里叶变换方法将其进行配准；步骤四：运用基于小波变换的序列图像融合方法将配准后的图像融合重建出一幅高分辨率图像。本发明基于微小卫星平台利用物方扫描亚像元技术，运用基于变换域配准的傅里叶变换方法和基于小波变换的序列图像融合方法，将多帧互有亚像素位移的低分辨率图像序列重建成一帧高分辨率图像，从而提高Nyquist频率来有效地减少成像系统的频谱混叠，进而提升整个光学系统的成像质量，以获得更加丰富的目标信息。
Description
技术领域
本发明属于航天遥感领域，涉及一种基于微小卫星平台利用物方扫描亚像元技术获取高分辨率图像的方法。
背景技术
二十一世纪以来，随着军事侦察、国土资源勘查等军民应用领域对高分辨率遥感图像需求的不断增加，如何低成本获取高分辨率遥感图像成为当前航天遥感领域的研究热点。
目前，获取高分辨率遥感图像的常用途径主要有增大星载相机光学焦距、降低卫星轨道高度和减小探测器单个像元尺寸。虽然这些提高星载相机分辨率的常规方法非常有效，但还是存在许多问题，如：
1、研制长焦距相机会使遥感卫星体积变大；
2、光学零件的加工难度也会增大；
3、降低卫星轨道高度，导致星载相机的幅宽也会随之减小；
4、采用小像元尺寸的探测器可以充分发挥光学系统的成像潜力，但是目前的工艺水平已经使像元尺寸达到了它的极小值。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像的方法，这种方法不需要改变硬件的主系统、仅仅通过改变探测器的采样模式就可以实现提高星载相机地面像元分辨率的目的。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：
一种基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像的方法，利用微扫描装置将光学系统所成的图像在x，y方向进行1/N(N为整数)像素距的位移，得到N×N帧的欠采样图像，并运用数字图像处理器将经过亚像元错位得到的多帧图像按照获得图像的方式和顺序进行融合重建成一帧图像，从而达到实现提高分辨率的目的。具体步骤如下：
步骤一：构建基于微小卫星平台的物方扫描成像系统
本发明基于微小卫星平台的物方扫描成像系统的空间分布由微小卫星、子望远镜系统、光束合成系统、图像采集系统、图像处理系统以及计算机控制系统组成，整个成像系统承载在微小卫星上由计算机控制系统进行控制。其中，子望远镜系统由三个或更多个完全相同的无焦系统构成，图像采集系统由微扫描装置、CCD探测器和图像采集卡构成。这样，观测场景的光路经过子望远镜系统由光束合成系统会聚后进入图像采集系统，在这里经过微扫描装置将光束合成系统所成的图像在x和y方向实行1/N (N为整数)像元间距的错位移动成像得到N×N幅欠采样图像，最后经过图像处理系统将这多帧图像重建成一幅图像，得到该观测场景的高分辨率图像，从而提高系统的空间分辨力。
步骤二：亚像素位移序列图像的采集
通过计算机软件对物方扫描装置进行程序控制，实现矩形双向扫描模式成像，得到多幅具有亚像素位移的欠采样图像，完成亚像素位移序列图像的采集工作。
步骤三：针对采集到的多帧图像，利用基于变换域配准的傅里叶变换方法将其进行配准
该频域图像配准算法主要步骤如下：
（1）加窗处理：对待配准的图像进行加Tukey窗处理，去除边缘噪声影响；
（2）频域变换：对加窗后的低分辨率图像进行傅立叶变换；
（3）平滑滤波：采用R滤波器对变换后的图像低通滤波，从而减少频谱混叠；
（4）位移计算：计算图像之间的相位差，并利用最小二乘法求出配准图像之间的微位移量。
步骤四：运用基于小波变换的序列图像融合方法将配准后的图像融合重建出一幅高分辨率图像
首先，以前后相邻两帧图像A、B融合为例，设融合后图像为C。基于小波变换的序列图像融合的步骤为：
（1）采用二维小波变换的Mallat算法，对图像A、B进行小波分解。
（2）在变换域内的某一分辨率级上，在相应位置比较图像A与B各自的高频小波系数，保留大的系数，作为融合后图像C的高频小波系数，融合后图像C的低频小波系数为图像A与图像B的低频系数平均加权求和。
（3）对新的组合系数应用 Mallet 算法进行小波逆变换，即可获得融合的图像C。
而对于多帧序列图像的融合，可以先将第一帧图像与第二帧图融合，将融合后的图像与第三帧图像融合，以此类推，完成整个序列图像的融合。
本发明基于微小卫星平台利用物方扫描亚像元技术获得多帧具有亚像素位移的欠采样图像，然后运用基于变换域配准的傅里叶变换方法和基于小波变换的序列图像融合方法将多帧图像重建，获得一幅高分辨率图像。与现有技术相比，具有以下优点：
第一，本发明的物方扫描成像系统建立在微小卫星平台上，每个微小卫星都有其自己的一套控制系统，分工明确，操作方便。
第二、本发明中的微扫描装置由计算机控制，通过软件程序可对其扫描模式进行控制。
第三，本发明中图像配准时运用的傅里叶变换方法是基于变换域配准中最主要的方法。它可以同时体现出配准图像之间的旋转、平移、仿射等变换信息，还能在一定程度上提高图像的抗噪性和鲁棒性。
第四，本发明中利用傅里叶变换处理图像的算法发展相对比较成熟，不仅速度快而且易于在硬件系统上实现。
第五，本发明中图像融合时运用的小波变换方法是多尺度、多分辨率的分解重构方法，由于它通过伸缩平移运算对图像信号逐步进行多尺度细化，因此可以聚焦到分析对象的任意细节，最终达到在图像的高频部分时间细分，低频部分频率细分。
第六，本发明方法基于微小卫星平台利用物方扫描亚像元技术，运用基于变换域配准的傅里叶变换方法和基于小波变换的序列图像融合方法，将多帧互有亚像素位移的低分辨率图像序列重建成一帧高分辨率图像，从而提高Nyquist频率来有效地减少成像系统的频谱混叠，进而提升整个光学系统的成像质量，以获得更加丰富的目标信息。
附图说明
图1为基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像方法的流程图；
图2为基于微小卫星平台的物方扫描成像系统的分布结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的保护范围中。
本发明提供了一种基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、构建基于微小卫星平台的物方扫描成像系统。
如图2所示，本发明基于微小卫星平台的物方扫描成像系统的空间分布由微小卫星1、子望远镜系统2、光束合成系统3、图像采集系统4、图像处理系统5以及计算机控制系统6组成。整个成像系统承载在微小卫星1上由计算机控制系统6进行控制，其中子望远镜系统2由三个或更多个完全相同的无焦系统构成，图像采集系统4由微扫描装置、CCD探测器和图像采集卡构成。这样，观测场景的光路经过子望远镜系统2由光束合成系统3会聚后进入图像采集系统4，在这里经过微扫描装置将光束合成系统所成的图像在x和y方向实行1/N (N为整数)像元间距的错位移动成像得到N×N幅欠采样图像，最后经过图像处理系统5将这多帧图像重建成一幅图像，得到该观测场景的高分辨率图像。
S2、采集亚像素位移序列图像。
本部分通过计算机软件对物方扫描装置进行程序控制，实现矩形双向扫描模式成像，得到多幅具有亚像素位移的欠采样图像，完成亚像素位移序列图像的采集工作。
S3、针对采集到的多帧图像，利用基于变换域配准的傅里叶变换方法将其进行配准。
S31、加窗处理：对待配准的图像进行加Tukey窗处理，去除边缘噪声影响；
S32、频域变换：对加窗后的低分辨率图像进行傅立叶变换；
S33、平滑滤波：采用R滤波器对变换后的图像低通滤波，从而减少频谱混叠；
S34、位移计算：计算图像之间的相位差，并利用最小二乘法求出配准图像之间的微位移量。
S4、运用基于小波变换的序列图像融合方法将配准后的图像融合重建出一幅高分辨率图像。
首先将前两帧图像A、B进行融合，设融合后图像为C。
S41、采用二维小波变换的Mallat算法，对图像A、B进行小波分解。
S42、在变换域内的某一分辨率级上，在相应位置比较图像A与B各自的高频小波系数，保留大的系数，作为融合后图像C的高频小波系数，融合后图像C的低频小波系数为图像A与图像B的低频系数平均加权求和。
S43、对新的组合系数应用 Mallet 算法进行小波逆变换，即可获得融合的图像C。
S44、将融合后的图像与第三帧图像融合，以此类推，完成整个序列图像的融合。
Claims (3)
1.一种基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像的方法，其特征在于所述方法步骤如下：
步骤一：构建基于微小卫星平台的物方扫描成像系统
基于微小卫星平台的物方扫描成像系统的空间分布由微小卫星、子望远镜系统、光束合成系统、图像采集系统、图像处理系统以及计算机控制系统组成，整个成像系统承载在微小卫星上由计算机控制系统进行控制；其中，子望远镜系统由三个或更多个完全相同的无焦系统构成；图像采集系统由微扫描装置、CCD探测器和图像采集卡构成；观测场景的光路经过子望远镜系统由光束合成系统会聚后进入图像采集系统，在这里经过微扫描装置将光束合成系统所成的图像在x和y方向实行1/N像元间距的错位移动成像得到N×N幅欠采样图像，N为整数，最后经过图像处理系统将这N×N幅图像重建成一幅图像，得到该观测场景的高分辨率图像；
步骤二：亚像素位移序列图像的采集
通过计算机软件对物方扫描成像系统进行程序控制，实现矩形双向扫描模式成像，得到N×N幅具有亚像素位移的欠采样图像，完成亚像素位移序列图像的采集工作；
步骤三：针对采集到的N×N幅图像，利用基于变换域配准的傅里叶变换方法将其进行配准；
步骤四：运用基于小波变换的序列图像融合方法将配准后的图像融合重建出一幅高分辨率图像。
2.根据权利要求1所述的基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像的方法，其特征在于所述步骤三中，配准算法步骤如下：
（1）加窗处理：对待配准的图像进行加Tukey窗处理，去除边缘噪声影响；
（2）频域变换：对加窗后的低分辨率图像进行傅立叶变换；
（3）平滑滤波：采用R滤波器对变换后的图像低通滤波，从而减少频谱混叠；
（4）位移计算：计算图像之间的相位差，并利用最小二乘法求出配准图像之间的微位移量。
3.根据权利要求1所述的基于微小卫星物方扫描技术获取高分辨率图像的方法，其特征在于所述步骤四中，融合的具体步骤如下：
（1）采用二维小波变换的Mallat算法，对前后相邻两帧图像A、B进行小波分解；
（2）在变换域内的某一分辨率级上，在相应位置比较图像A与B各自的高频小波系数，保留大的系数，作为融合后图像C的高频小波系数，融合后图像C的低频小波系数为图像A与图像B的低频系数平均加权求和；
（3）对新的组合系数应用 Mallet 算法进行小波逆变换，即可获得融合的图像C；
（4）将融合后的图像与第三帧图像融合，以此类推，完成整个序列图像的融合。
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