CN111062976B - 基于fmt的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法 - Google Patents

Abstract

基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，属于空间遥感探测领域，包括：获取N幅太阳观测图像形成图像矩阵和时间矩阵；计算卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N；用傅里叶‑梅林算法处理图像矩阵生成x方向平移矩阵X_N、y方向平移矩阵Y_N和z方向旋转矩阵θ_N；计算由E_SN、E_PN和R_N造成的图像x方向平移矩阵X’_N、y方向平移矩阵Y’_N和z方向旋转矩阵θ’_N；计算X_N与X’_N、Y_N与Y’_N、θ_N与θ’_N的相关系数，用最小二乘法计算x方向平移矩阵最优解X_f、y方向平移矩阵最优解Y_f和z方向旋转矩阵最优解θ_f；图像矫正，得到精确的太阳观测图像，能真实准确反映太阳实时动态情况。

Description

基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法

技术领域

本发明属于空间遥感探测技术领域，具体涉及一种基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法。

背景技术

太阳是地球空间环境变化的源头，是进行空间天气预报的首要监控目标，而极紫外与X射线波段能够以最大的灵敏度监控太阳活动变化，提供远比其他波段丰富的信息。将观测仪器搭载到卫星平台，从空间利用短波光学观测研究太阳，逐渐成为国际上观测太阳的主流手段。如美国的Solar Dynamics Observatory(SDO)卫星计划和GeostationaryOperational Environmental Satell ites(GOES)卫星计划，都搭载了极紫外波段仪器来观测太阳。我国亦在研制星载太阳望远镜，旨在填补我国在太阳观测和空间天气预报等领域的空白，观测数据将对太阳研究和空间天气预报具有重要意义。

极紫外星载太阳望远镜的任务和功能是利用太阳辐射的X射线波段和极紫外光线，对太阳实现长期、连续、高时间分辨的全日面和低日冕成像观测，获得太阳高分辨率成像图像，为更准确的空间天气预报提供数据。由于卫星平台存在一定的指向误差和稳定度，以及卫星每轨绕地球运行过程中存在自旋，这些因素将对太阳望远镜成像性能与图像配准精确度造成影响。为了得到精确的太阳观测图像，需要开发消除这些误差的算法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于傅里叶-梅林算法(FMT)的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，实现低轨卫星太阳望远镜遥感探测的太阳X射线与极紫外图像的配准，以得到精确的太阳观测图像。

本发明为解决技术问题所采用的技术方案如下：

本发明的基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，包括以下步骤：

步骤一、获取N幅太阳观测图像I₁、I₂、…I_N，形成图像矩阵I_N，N幅太阳观测图像I₁、I₂、…I_N对应的时间序列分别为t₁、t₂、…t_N，形成时间矩阵T_N；

步骤二、根据时间矩阵T_N计算卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N；

步骤三、利用傅里叶-梅林算法处理图像矩阵I_N，生成x方向平移矩阵X_N、y方向平移矩阵Y_N和z方向旋转矩阵θ_N；

步骤四、根据卫星运行模式、太阳望远镜探测模式和CCD探测器像元排列方式，计算由卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N造成的图像x方向平移矩阵X’_N、y方向平移矩阵Y’_N和z方向旋转矩阵θ’_N；

步骤五、分别计算X_N与X’_N的相关系数、Y_N与Y’_N的相关系数、θ_N与θ’_N的相关系数，利用最小二乘法计算x方向平移矩阵最优解X_f、y方向平移矩阵最优解Y_f和z方向旋转矩阵最优解θ_f；

步骤六、根据x方向平移矩阵最优解X_f、y方向平移矩阵最优解Y_f和z方向旋转矩阵最优解θ_f，依次矫正图像矩阵I_N。

作为优选的实施方式，步骤一中，所述太阳观测图像为太阳极紫外波段图像，大小为CCD探测器像元数，来源于美国GOES-R卫星观测数据。

作为优选的实施方式，步骤三中，利用傅里叶-梅林算法对相邻两幅太阳观测图像I₁和I₂进行处理，具体包括以下步骤：

(1)设f₂(x,y)＝f₁((xcosθ₀+ysinθ₀)+x₀,(-xsinθ₀+ycosθ₀)+y₀)，f₁(x,y)表示t₁时刻获得的太阳观测图像I₁的函数表达，f₂(x,y)表示t₂时刻获得的太阳观测图像I₂的函数表达，(x,y)表示图像像素点坐标，(x₀,y₀)表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量坐标，x₀表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在x方向上的平移量，y₀表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在y方向上的平移量，θ₀表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在z方向上的旋转量；

(2)对太阳观测图像I₁和太阳观测图像I₂作傅里叶变换，得到对应的频域谱图F₂(u,v)和F₁(u,v)，

(u,v)表示图像在频域的坐标，j表示虚数单位；

(3)对频域谱图F₂(u,v)和F₁(u,v)作高通滤波处理，再作对数极坐标变换，即F₁(u,v)→G₁(λ,θ)，G₂(λ,θ)＝G₁(λ,θ+θ₀)，(λ,θ)表示图像在极坐标下的坐标，最后利用相位相关算法求得太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在z方向上的旋转量θ₀；

(4)将太阳观测图像I₂反向旋转θ₀之后得到I_2new，计算I₁和I_2new的互能量谱φ(u,v)，再对互能量谱φ(u,v)取傅里叶反变换，得到冲激函数，该冲激函数不为零的位置即为太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量坐标(x₀,y₀)，太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的总平移量

作为优选的实施方式，步骤四具体包括以下步骤：

设光学系统焦距为f，则由平台稳定度E_PN造成的太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量l₁＝f·tan(α·t)，由卫星平台指向误差E_SN造成的太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量l₂＝f·tan(β)总平移量l＝l₁+l₂，α表示由平台稳定度E_PN造成的在xy平面上的，抖动，β表示由卫星平台指向误差E_SN造成的偏移，t＝t₂-t₁；由卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N造成的太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在z方向上的旋转量θ'’＝γ·t+σ·t+ω，γ表示由平台稳定度E_PN造成的在z方向上的像旋，σ表示由卫星绕地自旋误差R_N造成的像旋，ω表示由卫星平台指向误差E_SN造成的像旋，t＝t₂-t₁。

作为优选的实施方式，步骤五具体包括以下步骤：

分别计算l_FMT与l的相关系数、θ₀与θ’的相关系数，利用最小二乘法分别拟合l至l_FMT、θ’至θ₀，由拟合系数确定在xy平面上的平移量最优解l_f和在z方向上的旋转量最优解θ_f。

作为优选的实施方式，步骤六具体包括以下步骤：根据在xy平面上的平移量最优解l_f和在z方向上的旋转量最优解θ_f，依次矫正图像。

本发明的有益效果是：

本发明的基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，能够矫正时间序列观测的太阳观测图像中引入的由卫星平台指向误差、平台稳定度以及绕地自旋产生的误差，得到精确的太阳观测图像，所得到的精确的太阳观测图像更能真实准确地反映太阳实时动态情况，为空间观测太阳仪器的数据处理提供一种有效的解决方案。

附图说明

图1为太阳同步轨道卫星搭载仪器观测太阳示意图。

图2为利用已在轨工作的美国GOES-R卫星观测的太阳极紫外图像分析由平移和旋转带来的误差，对应的时间序列为t₁、t₂、…t_N。

图3为低轨卫星太阳望远镜探测器CCD面板以及简化光学系统示意图。

图4为利用本发明中的算法校正还原的太阳观测图像。

具体实施方式

本发明的基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，主要包括以下步骤：

步骤一、获取N幅太阳观测图像I₁、I₂、…I_N，形成图像矩阵I_N，N幅太阳观测图像I₁、I₂、…I_N对应的时间序列分别为t₁、t₂、…t_N，形成时间矩阵T_N；

步骤二、根据时间矩阵T_N计算卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N；

步骤三、利用傅里叶-梅林算法处理图像矩阵I_N，生成x方向平移矩阵X_N、y方向平移矩阵Y_N和z方向旋转矩阵θ_N；

步骤四、根据卫星运行模式、太阳望远镜探测模式和CCD探测器像元排列方式，计算由卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N造成的图像x方向平移矩阵X’_N、y方向平移矩阵Y’_N和z方向旋转矩阵θ’_N；

步骤五、分别计算X_N与X’_N的相关系数、Y_N与Y’_N的相关系数、θ_N与θ’_N的相关系数，利用最小二乘法计算x方向平移矩阵最优解X_f、y方向平移矩阵最优解Y_f和z方向旋转矩阵最优解θ_f；

步骤六、根据x方向平移矩阵最优解X_f、y方向平移矩阵最优解Y_f和z方向旋转矩阵最优解θ_f，依次矫正图像矩阵I_N。

具体实施方式一

下面结合附图对本发明的实施方式作进一步说明，但不应以此限制发明的保护范围。

本发明的基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，包括以下步骤：

(1)以太阳同步轨道上太阳望远镜为例：太阳同步轨道高度H＝830km，地球平均半径Re＝6378km，太阳望远镜CCD探测器面板为CCD_x×CCD_y阵列，对日指向观测如图1所示。

如图2所示，结合已在轨工作的美国GOES-R卫星观测数据，获取N幅太阳观测图像I₁、I₂、…I_N，形成图像矩阵I_N，N幅太阳观测图像I₁、I₂、…I_N对应的时间序列分别为t₁、t₂、…t_N，形成时间矩阵T_N。

其中，太阳观测图像为太阳极紫外波段图像，大小等于CCD探测器像元数，即为CCD_x×CCD_y。

(2)根据时间矩阵T_N计算卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N。

低轨卫星平台对太阳望远镜成像性能与图像配准精度的影响因素主要有三个：1)指向误差；2)稳定度；3)卫星每轨绕地球自旋1周的平均自旋速率。其中，平台稳定度E_PN和自旋误差R_N共同影响太阳极紫外波段图像的分辨率，卫星平台指向误差E_SN和自旋误差R_N共同影响太阳极紫外波段图像的几何位置配准。

(3)利用傅里叶-梅林算法(FMT)对相邻两幅太阳观测图像I₁和I₂进行处理：

1)设f₂(x,y)＝f₁((xcosθ₀+ysinθ₀)+x₀,(-xsinθ₀+ycosθ₀)+y₀)，f₁(x,y)表示t₁时刻获得的太阳观测图像I₁的函数表达，f₂(x,y)表示t₂时刻获得的太阳观测图像I₂的函数表达，(x,y)表示图像像素点坐标，(x₀,y₀)表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量坐标，x₀表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在x方向上的平移量，y₀表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在y方向上的平移量，θ₀表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在z方向上的旋转量；

2)对太阳观测图像I₁和太阳观测图像I₂作傅里叶变换，得到对应的频域谱图F₂(u,v)和F₁(u,v)，

(u,v)表示图像在频域的坐标，j表示虚数单位；

3)对频域谱图F₂(u,v)和F₁(u,v)作高通滤波处理，再作对数极坐标变换，即F₁(u,v)→G₁(λ,θ)，G₂(λ,θ)＝G₁(λ,θ+θ₀)，(λ,θ)表示图像在极坐标下的坐标，最后利用相位相关算法求得太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在z方向上的旋转量θ₀；

4)将太阳观测图像I₂反向旋转θ₀之后得到I_2new，计算I₁和I_2new的互能量谱φ(u,v)，再对互能量谱φ(u,v)取傅里叶反变换，得到冲激函数，该冲激函数不为零的位置即为太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量坐标(x₀,y₀)，太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的总平移量

(4)低轨卫星太阳望远镜CCD探测器阵列及简化的光学系统如图3所示，设光学系统焦距为f，则由平台稳定度E_PN造成的太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量l₁＝f·tan(α·t)，由卫星平台指向误差E_SN造成的太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量l₂＝f·tan(β)

，总平移量l＝l₁+l₂，α表示由平台稳定度E_PN造成的在xy平面上的抖动，β表示由卫星平台指向误差E_SN造成的偏移，t＝t₂-t₁；由卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N造成的太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在z方向上的旋转量θ'’＝γ·t+σ·t+ω，γ表示由平台稳定度E_PN造成的在z方向上的像旋，σ表示由卫星绕地自旋误差R_N造成的像旋，ω表示由卫星平台指向误差E_SN造成的像旋，t＝t₂-t₁。

太阳望远镜对日成像过程中，误差来源主要来自在xy平面的平移量和在z方向上的旋转量，其中，影响平移量的因素来自于：1)由卫星平台稳定度E_PN造成的在xy平面的抖动α/s；2)平台指向误差E_SN造成的偏移β。影响z方向旋转的因素来自于：1)由卫星平台稳定度E_PN造成的在z方向上的像旋γ/s；2)卫星绕地自旋误差R_N引入的像旋σ/s；3)平台指向误差E_SN造成的像旋ω。

(5)分别计算l_FMT与l的相关系数、θ₀与θ’的相关系数，利用最小二乘法分别拟合l至l_FMT、θ’至θ₀，由拟合系数确定在xy平面上的平移量最优解l_f和在z方向上的旋转量最优解θ_f。

(6)根据在xy平面上的平移量最优解l_f和在z方向上的旋转量最优解θ_f，依次矫正图像，结果如图4所示，经过本发明的基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法得到了精确的太阳观测图像，真实准确地反映出了太阳的实时动态情况。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取N幅太阳观测图像I₁、I₂、…I_N，形成图像矩阵I_N，N幅太阳观测图像I₁、I₂、…I_N对应的时间序列分别为t₁、t₂、…t_N，形成时间矩阵T_N；

步骤二、根据时间矩阵T_N计算卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N；

步骤三、利用傅里叶-梅林算法处理图像矩阵I_N，生成x方向平移矩阵X_N、y方向平移矩阵Y_N和z方向旋转矩阵θ_N；

步骤四、根据卫星运行模式、太阳望远镜探测模式和CCD探测器像元排列方式，计算由卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N造成的图像x方向平移矩阵X’_N、y方向平移矩阵Y’_N和z方向旋转矩阵θ’_N；

步骤五、分别计算X_N与X’_N的相关系数、Y_N与Y’_N的相关系数、θ_N与θ’_N的相关系数，利用最小二乘法计算x方向平移矩阵最优解X_f、y方向平移矩阵最优解Y_f和z方向旋转矩阵最优解θ_f；

步骤六、根据x方向平移矩阵最优解X_f、y方向平移矩阵最优解Y_f和z方向旋转矩阵最优解θ_f，依次矫正图像矩阵I_N。

2.根据权利要求1所述的基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，其特征在于，步骤一中，所述太阳观测图像为太阳极紫外波段图像，大小为CCD探测器像元数，来源于美国GOES-R卫星观测数据。

3.根据权利要求1所述的基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，其特征在于，步骤三中，利用傅里叶-梅林算法对相邻两幅太阳观测图像I₁和I₂进行处理，具体包括以下步骤：

(1)设f₂(x,y)＝f₁((xcosθ₀+ysinθ₀)+x₀,(-xsinθ₀+ycosθ₀)+y₀)，f₁(x,y)表示t₁时刻获得的太阳观测图像I₁的函数表达，f₂(x,y)表示t₂时刻获得的太阳观测图像I₂的函数表达，(x,y)表示图像像素点坐标，(x₀,y₀)表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量坐标，x₀表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在x方向上的平移量，y₀表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在y方向上的平移量，θ₀表示太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在z方向上的旋转量；

(2)对太阳观测图像I₁和太阳观测图像I₂作傅里叶变换，得到对应的频域谱图F₂(u,v)和F₁(u,v)，

(u,v)表示图像在频域的坐标，j表示虚数单位；

(3)对频域谱图F₂(u,v)和F₁(u,v)作高通滤波处理，再作对数极坐标变换，即F₁(u,v)→G₁(λ,θ)，G₂(λ,θ)＝G₁(λ,θ+θ₀)，(λ,θ)表示图像在极坐标下的坐标，最后利用相位相关算法求得太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在z方向上的旋转量θ₀；

(4)将太阳观测图像I₂反向旋转θ₀之后得到I_2new，计算I₁和I_2new的互能量谱φ(u,v)，再对互能量谱φ(u,v)取傅里叶反变换，得到冲激函数，该冲激函数不为零的位置即为太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量坐标(x₀,y₀)，太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的总平移量

4.根据权利要求3所述的基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，其特征在于，步骤四具体包括以下步骤：

设光学系统焦距为f，则由平台稳定度E_PN造成的太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量l₁＝f·tan(α·t)，由卫星平台指向误差E_SN造成的太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在xy平面上的平移量l₂＝f·tan(β)，总平移量l＝l₁+l₂，α表示由平台稳定度E_PN造成的在xy平面上的抖动，β表示由卫星平台指向误差E_SN造成的偏移，t＝t₂-t₁；由卫星平台指向误差E_SN、平台稳定度E_PN和自旋误差R_N造成的太阳观测图像I₂相对于太阳观测图像I₁在z方向上的旋转量θ’＝γ·t+σ·t+ω，γ表示由平台稳定度E_PN造成的在z方向上的像旋，σ表示由卫星绕地自旋误差R_N造成的像旋，ω表示由卫星平台指向误差E_SN造成的像旋，t＝t₂-t₁。

5.根据权利要求4所述的基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，其特征在于，步骤五具体包括以下步骤：

分别计算l_FMT与l的相关系数、θ₀与θ’的相关系数，利用最小二乘法分别拟合l至l_FMT、θ’至θ₀，由拟合系数确定在xy平面上的平移量最优解l_f和在z方向上的旋转量最优解θ_f。

6.根据权利要求5所述的基于FMT的低轨卫星太阳望远镜遥感图像配准方法，其特征在于，步骤六具体包括以下步骤：根据在xy平面上的平移量最优解l_f和在z方向上的旋转量最优解θ_f，依次矫正图像。

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