CN111612693B - 一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法 - Google Patents

一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111612693B
CN111612693B CN202010422891.5A CN202010422891A CN111612693B CN 111612693 B CN111612693 B CN 111612693B CN 202010422891 A CN202010422891 A CN 202010422891A CN 111612693 B CN111612693 B CN 111612693B
Authority
CN
China
Prior art keywords
imaging
virtual
model
parameters
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010422891.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111612693A (zh
Inventor
范城城
尹增山
胡海鹰
刘国华
田龙飞
李华
高爽
王旭辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Engineering Center for Microsatellites
Innovation Academy for Microsatellites of CAS
Original Assignee
Shanghai Engineering Center for Microsatellites
Innovation Academy for Microsatellites of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Engineering Center for Microsatellites, Innovation Academy for Microsatellites of CAS filed Critical Shanghai Engineering Center for Microsatellites
Priority to CN202010422891.5A priority Critical patent/CN111612693B/zh
Publication of CN111612693A publication Critical patent/CN111612693A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111612693B publication Critical patent/CN111612693B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4007—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on interpolation, e.g. bilinear interpolation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/80—Geometric correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/32—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving image mosaicing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30181—Earth observation

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法，对旋转大幅宽光学卫星搭载的成像载荷按照如下方法进行校正：首先，根据旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷，构建虚拟圆形大面阵CCD；然后，构建原始成像几何模型及等效虚拟成像几何模型，并采用RFM模型，实现自由网平差，进而实现空间基准统一；最后，根据所述等效虚拟成像几何模型与所述原始成像几何模型的RFM模型，基于物方空间几何定位一致性进行虚拟重采样，得到稳态等效中心投影传感器校正影像。

Description

一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法
技术领域
本发明涉及航空航天技术领域，特别涉及一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法。
背景技术
近年来，随着对地观测需求的日益增多，遥感卫星成像系统的研发也越来越多。对于遥感卫星成像系统而言，分辨率及幅宽是两个极其重要但又难以兼顾的指标，为了实现高分辨率的大幅宽对地观测，常用的方法是采用大口径大视场相机与超大规模探测器进行配合，但是这一方法的载荷设计难度极高，且不利于卫星的成本控制与轻小型化发展。
为了应对这一问题，实现区域大范围高时效对地观测，旋转对地成像逐渐成为一种新型模式并逐步得到研究与发展。其中，旋转大宽幅光学卫星作为一种用于旋转对地成像的卫星，其采用了面阵相机圆锥扫描对地观测技术体制，通过圆锥扫描方式实现超大区域观测，其载荷具备广域搜索成像与重点地区加密成像模式，具备广域、高分、多角度成像等特点。
但是旋转大宽幅光学卫星的特殊的成像方式也使得其难以进行高精度拼接。因此，需要一种用于该卫星的传感器校正方法，以实现旋转大幅宽光学卫星传感器校正，消除由于镜头畸变、CCD变形、异速成像、积分跳变以及平台震颤带来的影像质量退化，最终获得连续、完整、无畸变的大幅宽标准产品。
发明内容
针对旋转大幅宽光学卫星搭载的成像载荷的设计特点与成像状态，本发明提供一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法，包括：
根据旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷的物理设计与成像机理，构建虚拟圆形大面阵CCD；
根据旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷的物理设计及成像机理构建原始成像几何模型及等效虚拟成像几何模型；
构建自由网平差模型，使得异角多帧影像空间基准统一，包括采用有理函数模型RFM等效替代所述等效虚拟成像几何模型与所述原始成像几何模型，并计算相应的最小二乘解算RPCs参数；以及
根据所述等效虚拟成像几何模型与所述原始成像几何模型的RFM模型，基于物方空间几何定位一致性进行虚拟重采样，得到稳态等效中心投影传感器校正影像。
进一步地，所述虚拟圆形大面阵CCD为三档位虚拟圆形大面阵CCD，所述三档位虚拟圆形大面阵CCD覆盖整个成像视场。
进一步地，所述虚拟圆形大面阵CCD布置于原始面阵CCD的中间，所述虚拟圆形大面阵CCD被布置为使得其与所述原始面阵CCD的位置重合，且所述虚拟圆形大面阵CCD的主点、主距以及探元尺寸均与所述旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷CCD一致。
进一步地，所述原始成像几何模型是采用滑动窗口拟合多项式建模构建的。
进一步地，所述原始成像几何模型包括轨道参数、空间指向参数、成像时刻参数以及在轨几何定标参数。
进一步地，所述空间指向参数包括星敏感器参数、陀螺参数、摆镜机构参数、快速反射补偿镜参数以及探测器转动机构参数，所述空间指向参数通过成像时刻从原始空间指向参数序列中内插得到。
进一步地，所述自由网平差模型的构建包括一并求解像面仿射变换系数与连接点的物方坐标，包括：
对每帧影像的RFM模型做变型，并在此基础上引入六个仿射变化系数；
对每帧影响上的连接点构建误差方程式；以及
构建法方程，并基于最小二乘法求解未知参数，以实现多帧重叠影像构成的区域网基准统一。
进一步地，所述虚拟重采样包括：
根据所述等效虚拟成像几何模型的RFM模型以及预设的平均高程辅助信息，计算虚拟扫描景上像点摄影光线与物方交点的坐标；
基于所述原始成像几何模型的RFM模型反算所述交点对应的原始影像的像点坐标；
经过三次样条内插得到虚拟扫描景影像上该像点的灰度值；以及
重复上述步骤，直至完成等效虚拟重成像。
本发明提供的一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法，通过构建虚拟圆形大面阵CCD和成像模型，采用复合运动状态下，单次中间时刻卫星本体Z轴星下点指向的广域虚拟圆形面阵成像模式，代替真实旋转成像模式，实现了旋转多角度成像影像帧间的高精度拼接，消除了多种因素引起的影像畸变，通过本发明提供的方法可以解决旋转大幅宽卫星成像机理复杂，且难以无畸变拼接校正的关键问题，为高分辨率光学卫星高效、高质量后续应用奠定基础。
附图说明
为进一步阐明本发明的各实施例的以上和其它优点和特征，将参考附图来呈现本发明的各实施例的更具体的描述。可以理解，这些附图只描绘本发明的典型实施例，因此将不被认为是对其范围的限制。在附图中，为了清楚明了，相同或相应的部件将用相同或类似的标记表示。
图1示出本发明一个实施例的一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法的示意图；
图2示出本发明一个实施例的多档位虚拟圆形大面阵CCD示意图；以及
图3示出本发明一个实施例的一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法的流程示意图。
具体实施方式
以下的描述中，参考各实施例对本发明进行描述。然而，本领域的技术人员将认识到可在没有一个或多个特定细节的情况下或者与其它替换和/或附加方法、材料或组件一起实施各实施例。在其它情形中，未示出或未详细描述公知的结构、材料或操作以免模糊本发明的发明点。类似地，为了解释的目的，阐述了特定数量、材料和配置，以便提供对本发明的实施例的全面理解。然而，本发明并不限于这些特定细节。此外，应理解附图中示出的各实施例是说明性表示且不一定按正确比例绘制。
在本说明书中，对“一个实施例”或“该实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在本发明的至少一个实施例中。在本说明书各处中出现的短语“在一个实施例中”并不一定全部指代同一实施例。
需要说明的是，本发明的实施例以特定顺序对工艺步骤进行描述，然而这只是为了阐述该具体实施例，而不是限定各步骤的先后顺序。相反，在本发明的不同实施例中，可根据工艺的调节来调整各步骤的先后顺序。
旋转大幅宽光学卫星根据不同的场景及需求，设计了广域覆盖、加密观测以及区域视频等三种任务观测模式。所述卫星搭载的相机视场长边沿转台径向放置，视场短边沿切向放置，相机摆镜摆轴沿视场短边放置，摆镜可调节三个档位，卫星采取天底指向，即转台旋转轴沿天底方向，转台保持24°/s的正常工作转速，每15s旋转一周，每旋转一周相机摆镜调整一档，50s旋转3圈后可覆盖天底方向5～60°范围，可实现千级公里直径区域覆盖。
为实现旋转大幅宽光学卫星获取图像的高精度拼接，本发明提供一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法，如图1所示。首先，根据所述旋转大幅宽卫星所搭载的相机参数、轨道参数及姿态参数等信息，构建如图2所示的等效虚拟圆形面阵CCD以及原始成像几何模型；接下来，基于所述等效虚拟圆形面阵CCD对成像过程与模式进行简化处理，以构建等效虚拟圆形面阵CCD的严密成像几何模型，形成等效虚拟成像几何模型；接下来，采用有理函数模型RFM(Rational Function Model)分别对所述原始成像几何模型以及等效虚拟成像几何模型进行拟合，并进行自由网平差与基准统一；最后，结合平均高程辅助信息，对所述等效虚拟成像几何模型的RFM模型进行正向投影，并依据得到的结果，对原始成像几何模型平差后的RFM模型进行反向投影计算，以得到连续、完整无畸变的校正影像。所述方法综合考虑了面阵相机以及成像模式的机理设计，对复杂的成像载荷、成像模式、成像过程进行了简化与理想化处理，即采用复合运动状态下的单次中间时刻卫星本体Z轴星下点指向的广域虚拟圆形面阵成像模式代替真实旋转成像模式，最终实现了旋转大幅宽光学卫星传感器校正，从而可得到高精度拼接的影像。下面对本发明提供的方案做进一步描述。
图3示出本发明一个实施例的一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法的流程示意图。如图3所示，一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法，包括：
步骤301，构建虚拟圆形大面阵CCD。根据旋转大幅宽光学卫星的三种任务观测模式，构建三挡位虚拟圆形大面阵CCD，以代替原有面阵CCD以及成像模式进行理想设计成像。在本发明的一个实施例中，所述虚拟圆形大面阵CCD为覆盖整个成像视场的无变形理想CCD，且其主点、主距以及探元尺寸均与原面阵CCD一致，则像素个数等于圆形总覆盖面积除以单个像元地面分辨率。在本发明的又一个实施例中，所述虚拟圆形大面阵CCD分三档放置于原始面阵CCD中间，形成中心对称包围，其位置与所述原面阵CCD位置重合，以减小原始成像视角与虚拟成像视角的差异，避免高程误差带来的几何不一致性问题，则所述虚拟圆形大面阵CCD在相机坐标系中的虚拟像元指向角
Figure BDA0002497608730000051
及
Figure BDA0002497608730000052
计算如下：
Figure BDA0002497608730000053
其中，fc表示主距，(x,y)表示所述虚拟圆形大面阵CCD像素在焦平面坐标系下的坐标；
接下来，根据旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷的物理设计及成像机理构建原始成像几何模型及等效虚拟成像几何模型，包括：
步骤3021，构建原始成像几何模型。根据所述旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷的实际物理设计以及成像机理构建原始成像几何模型。所述原始成像几何模型的构建包括拟合轨道参数、空间指向参数、成像时刻参数以及原始CCD在轨几何定标参数。其中，所述空间指向参数包括星敏感器参数、陀螺参数、摆镜机构参数、快速反射补偿镜参数以及探测器转动机构参数，所述成像空间指向参数通过成像时刻从原始空间指向参数序列中内插得到，考虑到成像过程中震颤扰动，原始影像的指向参数拟合模型必须能较好地拟合原始指向观测值，才能精确地恢复成像时刻的真实状态，因此，在本发明的一个实施例中，采用滑动窗口拟合多项式进行所述原始成像几何模型建模；以及
步骤3022，构建等效虚拟成像几何模型。对所述旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷的成像模式及成像过程进行简化与理想化模拟，以构建所述虚拟圆形大面阵CCD的严密成像几何模型：
Figure BDA0002497608730000061
其中，
Figure BDA0002497608730000062
及
Figure BDA0002497608730000063
是虚拟CCD的探元指向角，其根据步骤301中设计的虚拟圆形大面阵CCD的探元号确定；
λ是成像比例尺；t为虚拟成像时刻，统一取值整个真实成像过程的中心时刻，以消除积分跳变、异速成像等影响；
Figure BDA0002497608730000064
为J2000坐标系到焦平面坐标系的旋转矩阵，由
Figure BDA0002497608730000065
确定，
Figure BDA0002497608730000066
通过成像时间内插滤波处理后的卫星本体到J2000的姿态角得到；
Figure BDA0002497608730000067
为WGS84坐标系到J2000坐标系的旋转矩阵；
[XS(t) YS(t) ZS(t)]T为相机摄影中心坐标，由GPS观测数据通过成像时间内插得到；以及
[X Y Z]T为像点对应地面点的物方坐标；
接下来，采用有理函数模型RFM等效替代所述等效虚拟成像几何模型与所述原始成像几何模型，并计算相应的最小二乘解算RPCs参数，以统一旋转成像的异角多帧影像空间基准。为了提高后续传感器校正计算效率，在本发明的一个实施例中，对所述等效虚拟成像几何模型与所述原始成像几何模型，采用地形无关的方法进行RFM的生成，然后通过严密成像模型生成均匀分布的大量虚拟控制点，并利用最小二乘计算相应的RPCs参数。所述有理函数模型RFM(Rational Function Model)是光学卫星遥感影像严格成像几何模型的一种替代模型，其隐藏了卫星传感器参数和姿轨参数，具有通用性、计算效率高、坐标反算无需迭代等优点，因此得到广泛的应用。旋转成像异角多帧影像空间基准统一是实现高精度传感器校正的关键环节。由于在本发明的实施例中，受限于当前硬件单机测量水平以及在轨定标能力，尚不具备高精度的相机内、外方位元素以及高精度轨道姿态参数，因此无法准确恢复原始CCD的严密几何成像模型，从而建立与虚拟CCD成像模型之间的关联，得到无畸变、无缝的高精度等效虚拟扫描景，因此，在本发明的一个实施例中，采用自由网平差模型，将成像时的各类观测值误差所引起的帧间几何定位精度不一致，分解到待修正单帧影像的像面仿射变换系数中，吸收各类观测误差影响，以实现多帧影像空间基准统一。所述自由网平差模型的构建包括：在每相邻的两帧影像之间匹配提取若干连接点；然后利用所述连接点和单帧影像的RFM模型进行片间相对定向；最后，基于物方平均高程面构建帧间几何定位精度的一致性条件，构建自由网平差模型。在本发明的实施例中，异角多帧影像的自由网平差是将像面仿射变换系数和连接点的物方坐标一并求解，包括：
步骤3031，引入像面仿射变换系数。对每帧影像的RFM模型做适当的变形：
Figure BDA0002497608730000071
Figure BDA0002497608730000072
其中，S_SCALE，L_SCALE，S_OFF，L_OFF，Nums(lat,lon,h)，Dens(lat,lon,h)，NumL(lat,lon,h)以及DenL(lat,lon,h)表示为RFM模型的具体参数。在每帧影像的RFM模型的基础上引入六个仿射变换系数a0,a1,a2,b0,b1,b2,(x,y)表示连接点的像点量测坐标，(S,L)表示通过连接点前方交会得到的地面点坐标(lat,lon,h)采用RPCs参数反投射到像面的像点坐标。对于基准影响而言，所述六个仿射变换系数恒为0，有：
Fx＝a0+a1×S+a2×L+S-x＝0
Fy＝b0+b1×S+b2×L+S-y＝0
步骤3032,构建连接点的误差方程式。对每帧影像上的连接点构建误差方程式，如下所示：
V＝At+BX-L
Figure BDA0002497608730000073
t＝(△a0 △a1 △a2 △b0 △b1 △b2)T
Figure BDA0002497608730000074
X＝(△lat △lon △h)T,
Figure BDA0002497608730000081
其中，V表示像点坐标观测值残差向量，t表示待解算的像方误差补偿参数向量，X表示各连接点物方坐标改正值向量，A、B表示对应未知数的偏导数系数矩阵，L表示常向量，(lat lonh)、(△lat △lon △h)表示连接点物方坐标与改正量，Fx、
Figure BDA0002497608730000082
Fy、
Figure BDA0002497608730000083
表示像方残差理论函数与计算函数；以及
步骤3033，求解参数。构建法方程，并基于最小二乘法求解两类未知参数，以实现多帧旋转异角重叠影像构成的区域网基准统一；以及
最后，根据所述等效虚拟成像几何模型与所述原始成像几何模型的RFM模型，基于物方空间几何定位一致性进行虚拟重采样，得到稳态等效中心投影传感器校正影像，包括：
步骤3041，计算虚拟扫描景上像点摄影光线与物方交点的坐标。根据所述等效虚拟成像几何模型的RFM模型以及预设的平均高程辅助信息，计算虚拟扫描景上像点摄影光线与物方交点的坐标；
步骤3042，反算对应的原始影像像点坐标。基于所述原始成像几何模型的RFM模型反算所述交点对应的原始影像像点坐标；以及
步骤3043，获取像点灰度值。经过三次样条内插得到虚拟扫描景影像上该像点的灰度值。
重复步骤3041至3043，直至完成等效虚拟重成像，生成无缝、无畸变的大幅宽大区域传感器校正影像。
尽管上文描述了本发明的各实施例，但是，应该理解，它们只是作为示例来呈现的，而不作为限制。对于相关领域的技术人员显而易见的是，可以对其做出各种组合、变型和改变而不背离本发明的精神和范围。因此，此处所公开的本发明的宽度和范围不应被上述所公开的示例性实施例所限制，而应当仅根据所附权利要求书及其等同替换来定义。

Claims (6)

1.一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法，其特征在于，包括：
根据旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷，构建虚拟圆形大面阵CCD；
根据旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷，构建原始成像几何模型及等效虚拟成像几何模型，其中所述等效虚拟成像几何模型通过对所述旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷的成像模式及成像过程进行模拟得到，所述等效虚拟成像几何模型表示为：
Figure FDA0004052009830000011
其中：
Figure FDA0004052009830000012
为虚拟CCD的探元指向角，其中，fc表示主距，(x,y)表示所述虚拟圆形大面阵CCD像素在焦平面坐标系下的坐标；
λ为成像比例尺；
t为虚拟成像时刻，所述虚拟成像时刻的取值等于整个真实成像过程的中心时刻；
Figure FDA0004052009830000013
为J2000坐标系到焦平面坐标系的旋转矩阵，由
Figure FDA0004052009830000014
确定，其中，
Figure FDA0004052009830000015
通过成像时间内插滤波处理后的卫星本体到J2000的姿态角得到；
Figure FDA0004052009830000016
为WGS84坐标系到J2000坐标系的旋转矩阵；
[XS(t)YS(t)ZS(t)]T为相机摄影中心坐标，由GPS观测数据通过成像时间内插得到；以及
[XYZ]T为像点对应地面点的物方坐标；
构建自由网平差模型，使得异角多帧影像空间基准统一，包括：采用有理函数模型RFM等效替代所述等效虚拟成像几何模型与所述原始成像几何模型，并计算相应的最小二乘解算RPCs参数，其中所述自由网平差模型的构建包括一并求解像面仿射变换系数与连接点的物方坐标，包括：
对每帧影像的RFM模型做变形：
Figure FDA0004052009830000021
Figure FDA0004052009830000022
其中，S_SCALE，L_SCALE，S_OFF，L_OFF，Nums(lat,lon,h)，Dens(lat,lon,h)，NumL(lat,lon,h)以及DenL(lat,lon,h)表示为RFM模型的具体参数，
然后，在此基础上引入六个仿射变化系数a0,a1,a2,b0,b1,b2；
对每帧影响上的连接点构建误差方程式：
V＝At+BX-L，
Figure FDA0004052009830000023
t＝(Δa0 Δa1 Δa2 Δb0 Δb1 Δb2)T，
Figure FDA0004052009830000024
X＝(Δlat Δlon Δh)T,
Figure FDA0004052009830000025
其中，V表示像点坐标观测值残差向量，t表示待解算的像方误差补偿参数向量，X表示各连接点物方坐标改正值向量，A、B表示对应未知数的偏导数系数矩阵，L表示常向量，(latlon h)、(Δlat Δlon Δh)表示连接点物方坐标与改正量，Fx、
Figure FDA0004052009830000026
Fy、
Figure FDA0004052009830000027
表示像方残差理论函数与计算函数；以及
构建法方程，并基于最小二乘法求解未知参数，以实现多帧重叠影像构成的区域网基准统一；以及
根据所述等效虚拟成像几何模型与所述原始成像几何模型的RFM模型，基于物方空间几何定位一致性进行虚拟重采样，得到稳态等效中心投影传感器校正影像，其中所述虚拟重采样包括：
根据所述等效虚拟成像几何模型的RFM模型以及预设的平均高程辅助信息，计算虚拟扫描景上像点摄影光线与物方交点的坐标；
基于所述原始成像几何模型的RFM模型反算所述交点对应的原始影像的像点坐标；
经过三次样条内插得到虚拟扫描景影像上该像点的灰度值；以及
重复上述步骤，直至完成等效虚拟重成像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟圆形大面阵CCD为三档位虚拟圆形大面阵CCD，所述三档位虚拟圆形大面阵CCD覆盖整个成像视场。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟圆形大面阵CCD被布置为使得其与原始面阵CCD的位置重合，且所述虚拟圆形大面阵CCD的主点、主距以及探元尺寸均与所述旋转大幅宽光学卫星所搭载的成像载荷CCD一致。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始成像几何模型是采用滑动窗口拟合多项式建模构建的。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始成像几何模型的构建包括拟合轨道参数、空间指向参数、成像时刻参数以及在轨几何定标参数。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述空间指向参数包括星敏感器参数、陀螺参数、摆镜机构参数、快速反射补偿镜参数以及探测器转动机构参数，所述空间指向参数通过成像时刻从原始空间指向参数序列中内插得到。
CN202010422891.5A 2020-05-19 2020-05-19 一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法 Active CN111612693B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010422891.5A CN111612693B (zh) 2020-05-19 2020-05-19 一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010422891.5A CN111612693B (zh) 2020-05-19 2020-05-19 一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111612693A CN111612693A (zh) 2020-09-01
CN111612693B true CN111612693B (zh) 2023-03-14

Family

ID=72198752

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010422891.5A Active CN111612693B (zh) 2020-05-19 2020-05-19 一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111612693B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112082576A (zh) * 2020-09-09 2020-12-15 桂林理工大学 一种“三无情况下”的卫星影像正射纠正方法
CN112598608B (zh) * 2020-11-25 2022-07-19 湖北工业大学 一种基于目标区域的光学卫星快速融合产品制作方法
CN113160312B (zh) * 2021-02-07 2024-01-26 中国测绘科学研究院 一种卫星线阵影像rpc模型定位方法
CN113920046B (zh) * 2021-09-30 2023-07-18 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种多分片卫星影像拼接和几何模型构建方法
CN116664430B (zh) * 2023-05-30 2023-11-14 自然资源部国土卫星遥感应用中心 一种无地面控制条件下大范围卫星影像几何精度提升方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006285482A (ja) * 2005-03-31 2006-10-19 Toppan Printing Co Ltd 映像ジオメトリ補正装置
TW201135269A (en) * 2010-04-12 2011-10-16 Univ Nat Central Integrated positioning method of high-resolution multidimensional satellite image
TWI486556B (zh) * 2013-01-04 2015-06-01 Univ Nat Central Integration of Radar and Optical Satellite Image for Three - dimensional Location
CN105091906B (zh) * 2015-06-30 2018-03-02 武汉大学 高分辨率光学推扫卫星稳态重成像传感器校正方法及系统
CN108242047A (zh) * 2017-12-23 2018-07-03 北京卫星信息工程研究所 基于ccd的光学卫星遥感影像数据校正方法
CN109801234B (zh) * 2018-12-28 2023-09-22 南京美乐威电子科技有限公司 图像几何校正方法及装置
CN110211054B (zh) * 2019-04-28 2021-01-15 张过 一种星载推扫式光学传感器无畸变影像制作方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张过 ; 李扬 ; 祝小勇 ; 唐新明 ; .有理函数模型在光学卫星影像几何纠正中的应用.2010,(04),全文. *
李海鸿 ; 曹辉 ; 施俊 ; .高分辨率光学卫星影像高精度定位技术与实践.2018,(05),全文. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111612693A (zh) 2020-09-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111612693B (zh) 一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法
CN108305237B (zh) 考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法
US9686479B2 (en) Method for combining multiple image fields
CN103697864B (zh) 一种基于大虚拟相机的窄视场双相机影像拼接方法
CN110211054B (zh) 一种星载推扫式光学传感器无畸变影像制作方法
CN105091906B (zh) 高分辨率光学推扫卫星稳态重成像传感器校正方法及系统
JP4851239B2 (ja) 画像処理装置及びその処理方法
CN113900125B (zh) 星地联合的线阵成像遥感卫星全自主几何定标方法及系统
CN105379264A (zh) 用于成像设备建模与校准的系统和方法
CN113393499B (zh) 一种高分七号卫星全色影像和多光谱影像自动配准方法
CN111524196B (zh) 一种摆扫大幅宽光学卫星在轨几何标定方法
CN111538051B (zh) 一种摆扫大幅宽光学卫星精准处理方法
CN110853140A (zh) 一种dem辅助的光学视频卫星影像稳像方法
Barazzetti et al. Fisheye lenses for 3D modeling: Evaluations and considerations
CN111561936A (zh) 旋转大幅宽光学卫星精准处理方法及系统
Pi et al. Robust camera distortion calibration via unified RPC model for optical remote sensing satellites
CN108955642B (zh) 一种大幅面等效中心投影影像无缝拼接方法
KR100870894B1 (ko) 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법
CN111521197B (zh) 一种摆扫大幅宽光学卫星传感器校正方法
CN109029379B (zh) 一种高精度小基高比立体测绘方法
Jacobsen Calibration of optical satellite sensors
Simioni et al. A Photogrammetric pipeline for the 3D reconstruction of CaSSIS images on board ExoMars TGO
JP4813263B2 (ja) 画像処理装置及びその処理方法
Jacobsen Calibration of imaging satellite sensors
Guo et al. Sensor correction method based on image space consistency for planar array sensors of optical satellite

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant