CN113916382B - 一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法，该方法步骤如下：(1)根据多帧图像重建仪器背景图，去除仪器背景对目标成像的影响；(2)用二维高斯函数拟合恒星目标的能量，得到目标的能量分布权重函数，将每个像元分成m×m亚像元，这里可以取5≤m≤20，并按照权重函数重新分配目标能量至亚像元中；(3)建立指数型像素内灵敏度模型，得到每个亚像元的像素内灵敏度值；(4)将再分配后的目标响应与建立的像素内灵敏度模型反卷积，反推出像素响应值；(5)根据孔径测光法求得恒星能量。本发明能够有效地降低像素内灵敏度对恒星能量提取稳定度和精度产生的误差，对提高大口径遥感相机在轨恒星定标的精度具有重要意义。
Description
技术领域
本发明属于空间卫星辐射定标技术领域，尤其涉及一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法。
背景技术
基于恒星的定标方式具有辐射传输链路简单，可实现全谱段定标和多遥感器定标数据共享等特点，相比传统定标方式更加稳定，更适合作为长期在轨运行的大口径大面阵遥感卫星主要的在轨定标方式(非专利参考文献1)，而恒星能量提取的高稳定度和高精度是实现高精度恒星定标的重要因素。
由于系统限制，小于探测器瞬时视场角的点目标为欠采样成像，能量集中在单像素内。由于焦平面阵列的像素内灵敏度(Intro-pixel Sensitivity:IPS)的不均匀性，当点目标偏离瞬时视场中心时，探测器接收的辐射功率发生变化，影响能量的计算稳定度和精度(非专利参考文献2和3)。而目前对IPS的研究大多是对IPS的实验室测试和物理模型仿真，对IPS建立数学模型并应用的例子较少。目前对IPS建立的数学模型主要分为阶跃函数模型(非专利参考文献4)、二维高斯函数模型、连续分段多项式函数模型(非专利参考文献5)。阶跃函数模型无法准确地表示IPS；二维高斯函数模型和连续分段多项式函数模型的参数较多，模型复杂，计算耗时较长。
综上，针对IPS对点目标成像产生较大误差的问题，迫切需要提出一种基于IPS模型的恒星能量提取方法。
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发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法，解决像素内灵敏度非均匀性对恒星能量提取的稳定度和精度产生较大误差的问题。
本发明的技术解决方案：一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：获取来自原始图像上包含恒星的微小区域系列曝光图，根据连续多帧图像重建仪器背景图，去除仪器背景对恒星目标成像的影响；
步骤2：用二维高斯函数拟合恒星目标的能量，得到目标的能量分布权重函数，将每个像元分成m×m亚像元，这里可以取5≤m≤20，并按照权重函数重新分配目标能量至亚像元中；
步骤3：建立指数型像素内灵敏度模型，得到每个亚像元的像素内灵敏度值；
步骤4：将再分配后的目标响应与建立的像素内灵敏度模型反卷积，反推出像素响应值；
步骤5：根据孔径测光法求得恒星目标响应值。
其中，所述步骤1包括如下步骤：
步骤1.1：将几十帧连续曝光的图像，剔除包含恒星像的中心3×3像元，将剔除恒星后的几十帧曝光按照原始探测器位置进行平均叠加，形成仪器背景图；
步骤1.2：每帧曝光图扣除仪器背景图的数据强度，获得新的图像。这样获得的恒星图就不会受到仪器固定噪声或其它效应的负面影响。
所述步骤2包括如下步骤：
步骤2.1：对于减除仪器背景后的恒星图像，用二维高斯函数拟合恒星目标的能量分布，得到目标的能量分布权重函数；
步骤2.2：将每个像元分成m×m亚像元，这里可以取5≤m≤20，按照目标能量分布权重函数重新分配恒星目标能量至亚像元中，得到新的恒星图像的能量分布函数M(x,y)，而恒星的总能量不会被改变。
所述步骤3包括如下步骤：
建立单个像素内的指数型像素内灵敏度模型S(x,y)，并将每个像元分成m×m亚像元，这里可以取5≤m≤20，得到每个亚像元的像素内灵敏度的值Si,j,s,t(x,y)，其中s,t为n×n面阵阵列中的第s行、第t列像元，i,j为像元s,t上m×m亚像元网格中的第i行、第j列亚像元。这里1≤s,t≤n，1≤i,j＜＜m。
所述步骤4包括如下步骤：
再分配后的目标能量分布函数M(x,y)与建立的指数型像素内灵敏度模型S(x,y)反卷积，可以推出像素s,t应该输出的响应值Is,t。
所述步骤5包括如下步骤：
步骤5.1：取包含恒星的目标区域，计算目标区域的总灰度；
步骤5.2：在恒星区域外围取一个背景区域，计算背景区域像元的平均灰度；
步骤5.3：将目标区域总灰度减去目标区域像元数乘以背景区域平均灰度，获得中心区域目标响应值，即为恒星目标响应值。
本发明与现有技术相比的优点在于：
1.本发明可以有效去除仪器背景对成像结果的影响，只需要连续多帧包含恒星的小区域的图，即可构建仪器背景图。通过建立指数型像素内灵敏度模型，解决了像素内灵敏度非均匀性对恒星能量提取产生较大误差的难题，进一步可以提高基于恒星的在轨辐射定标的精度。
2.本发明能够有效地提高恒星能量提取的稳定度和精度，具有设计合理、精度高、使用方便等特点，可在空间遥感相机高精度恒星定标领域应用推广。
附图说明
图1为本发明的总体流程图。
图2为采用指数型像素内灵敏度模型前后的恒星能量提取结果对比图。
具体实施方式
下面以某型号静止轨道凝视相机的短波红外数据为例，选取连续观测的多帧恒星数据，结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详述。以下实例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
为了克服像素内灵敏度不均匀性对点目标成像产生较大误差的难题，本发明提供一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法，实现高精度和高稳定度的恒星能量提取，如图1所示，所述方法包括如下步骤：
步骤S1：获取来自原始图像上包含恒星的微小区域系列曝光图，根据连续多帧图像重建仪器背景图，去除仪器背景对恒星目标成像的影响；
步骤S2：用二维高斯函数拟合恒星目标的能量，得到目标的能量分布权重函数，将每个像元分成m×m亚像元，这里可以取5≤m≤20，并按照权重函数重新分配目标能量至亚像元中；
步骤S3：建立指数型像素内灵敏度模型，得到每个亚像元的像素内灵敏度值；
步骤S4：将再分配后的目标响应与建立的像素内灵敏度模型反卷积，反推出像素响应值；
步骤S5：根据孔径测光法求得恒星目标响应值。
具体的，步骤S1包括：
步骤S11：数据来自原始图像上包含恒星的微小区域系列曝光。每个单图像为11×11像元大小，其中恒星目标在图像中心3×3像元。数据包含中心像元在n×n原始图上的像元位置。原始图像已作过非均匀校正，坏像元尚未认证和剔除。将几十帧连续曝光的图像，剔除包含恒星像的中心3×3像元，将剔除恒星后的几十帧曝光按照原始探测器位置进行平均叠加，这样，原始探测器的同一个像元对应的在小图上的像元就能合并起来，形成一幅比较宽大的仪器背景图；
步骤S22：每帧曝光图扣除仪器背景图的数据强度，获得新的图像。这样获得的恒星图就不会受到仪器固定噪声或其它效应的负面影响。
具体的，步骤S2包括：
步骤S21：对于减除仪器背景后的恒星图像，用公式(1)二维高斯函数拟合恒星目标的能量分布，得到目标的能量分布权重函数；
步骤S22：将每个像元分成10×10亚像元，按照目标能量分布权重函数重新分配恒星目标能量至亚像元中，得到新的恒星图像的能量分布函数M(x,y)，而恒星的总能量不会被改变。
具体的，步骤S3包括：
建立单个像素内的指数型像素内灵敏度模型S(x,y)，并将每个像元分成m×m亚像元，这里可以取5≤m≤20，得到每个亚像元的像素内灵敏度的值Si,j,s,t(x,y)，其中s,t为n×n面阵阵列中的第s行、第t列像元，i,j为像元s,t上m×m亚像元网格中的第i行、第j列亚像元。这里1≤s,t≤n，1≤i,j＜＜m。
具体的，步骤S4包括：
再分配后的目标能量分布函数M(x,y)与建立的像素内灵敏度模型S(x,y)反卷积，可以推出像素s,t应该输出的响应值Is,t。
其中分别定义了亚像元i,j的边界。
具体的，步骤S5包括：
步骤S51：取包含恒星的目标区域，计算目标区域的总灰度；
步骤S52：在恒星区域外围取一个背景区域，由公式(4)计算背景区域像元的平均灰度；
其中(xc,yc)为中心像元坐标，n为背景区域像元数，DNs,t表示像元s,t的灰度值。
步骤S53：将目标区域总灰度减去目标区域像元数乘以背景区域平均灰度，获得中心区域目标响应值，即为恒星目标响应值。
其中DNs,t表示像元s,t响应的灰度值。
用公式(6)来表征恒星能量提取的稳定性，其中σ是多帧图像提取的恒星能量的均方差，DNmean是多帧图像提取的恒星能量的平均值。用公式(7)表示恒星能量提取的精度，其中DNmeasure为提取的恒星能量，DNreal恒星目标理论上的DN值。DNreal可以由公式(8)计算得到。
其中，Adet是像元面积，由像元尺寸决定；τa是大气透过率；τ0是光学系统透过率；tint是积分时间；Lrad是光学系统入瞳处辐亮度；RV是探测器在探测谱段内的平均响应度；Ntdi是TDI积分级数；F等于焦距与通光口径之比，kopt是系统的点目标能量集中度；kpha是采样相位影响因子。
如图2所示为对某一颗恒星连续观测的50帧图像进行灰度提取的结果，由图可知，本发明方法可以将恒星能量提取的帧间稳定性提高约6％，精度提高约13％。稳定性可达到2.2％，精度可达到3％。
Claims (6)
1.一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法，其特征在于包括以下步骤:
1)获取来自原始图像上包含恒星的微小区域系列曝光图，根据连续多帧图像重建仪器背景图，去除仪器背景对恒星目标成像的影响；
2)用二维高斯函数拟合恒星目标的能量，得到目标的能量分布权重函数，将每个像元分成m×m亚像元，这里取5≤m≤20，并按照权重函数重新分配目标能量至亚像元中；
3)建立指数型像素内灵敏度模型，得到每个亚像元的像素内灵敏度值；
4)将再分配后的目标响应与建立的像素内灵敏度模型反卷积，反推出像素响应值；
5)根据孔径测光法求得恒星目标响应值。
2.根据权利要求1所述的一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法，其特征在于：在步骤1)中所述的根据连续多帧图像重建仪器背景图，去除仪器背景对恒星目标成像的影响，具体方法步骤如下：
步骤1)将几十帧连续曝光的图像，剔除包含恒星像的中心3×3像元，将剔除恒星后的几十帧曝光按照原始探测器位置进行平均叠加，形成仪器背景图；
步骤2)每帧曝光图扣除仪器背景图的数据强度，获得新的图像，这样获得的恒星图就不会受到仪器固定噪声或其它效应的负面影响。
3.根据权利要求1所述的一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法，其特征在于：在步骤2)中所述的重新分配恒星目标能量至亚像元中的具体方法步骤如下：
步骤1)对于减除仪器背景后的恒星图像，用二维高斯函数拟合恒星目标的能量分布，得到目标的能量分布权重函数；
步骤2)将每个像元分成m×m亚像元，这里取5≤m≤20，按照目标能量分布权重函数重新分配恒星目标能量至亚像元中，得到新的恒星图像的能量分布函数M(x,y)，而恒星的总能量不会被改变。
4.根据权利要求1所述的一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法，其特征在于：在步骤3)中所述的建立指数型像素内灵敏度模型的具体方法如下：
建立单个像素内的指数型像素内灵敏度模型S(x,y)，并将每个像元分成m×m亚像元，这里取5≤m≤20，得到每个亚像元的像素内灵敏度的值Si,j,s,t(x,y)，其中s,t为n×n面阵阵列中的第s行、第t列像元，i,j为像元s,t上m×m亚像元网格中的第i行、第j列亚像元，这里1≤s,t≤n，1≤i,j＜＜m。
5.根据权利要求1所述的一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法，其特征在于：在步骤4)中所述的反推出像素响应值的具体方法如下：
再分配后的目标能量分布函数M(x,y)与建立的像素内灵敏度模型S(x,y)反卷积，推出像素s,t应该输出的响应值Is,t。
6.根据权利要求1所述的一种基于像素内灵敏度模型的恒星能量提取方法，其特征在于：在步骤5)中所述的根据孔径测光法求得恒星目标响应值的具体方法步骤如下：
步骤1)：取包含恒星的目标区域，计算目标区域的总灰度；
步骤2)：在恒星区域外围取一个背景区域，计算背景区域像元的平均灰度；步骤3)：将目标区域总灰度减去目标区域像元数乘以背景区域平均灰度，获得中心区域目标响应值，即为恒星目标响应值。
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 星上定标的观测恒星确定方法研究;张婉莹 等;《中国空间科学技术》;第37卷(第4期);71-76 * |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113916382A (zh) | 2022-01-11 |
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