多时相遥感图像复原方法的研究

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1、万方数据第12卷第3期2008年5月遥感学报JOURNALOFREMOTESENSINGV01．12，No．3May，2008文章编号：1007—4619(2008)03-0428-05多时相遥感图像复原方法的研究周卫峰，李成军，朱重光(中国科学院研究生院，中国科学院遥感应用研究所，北京100101)摘要：为了充分利用卫星所获得的对同一地区多次观测图像来进行清晰化，选择了多时相遥感图像复原技术，利用各观测图像间相似但又有差异的信息，重建出反降晰图像以获得更多的细节。论文建立了多时相遥感图像复原的数学模型，估计出观测图像与参考

2、图像之间的相对运动，选择约束最／b--乘法对解进行规整化，获得复原结果。运用该算法对卫星拍摄的多时相遥感图像进行处理，并选择三种衡量标准对复原结果进行定量分析，验证了算法的有效性和实用性。关键词：多时相；图像复原；运动估计；约束最小二乘法中图分类号：TP751．1文献标识码iA1引言由于遥感图像成像过程中受到各种因素(如传感器性能下降、大气扰动等)的影响，造成获得的图像质量退化，为了抑制这种退化，需要利用图像复原技术来提高图像的质量。而随着遥感技术的发展，同一颗卫星通常可以在不同时间获得多帧对同一地区的图像(多时相遥感图像)

3、，如果能够充分利用这些相似图像中的差异信息来进行图像复原，将对复原结果有很大的改善。首先出现的多帧图像复原技术是基于频域的方法¨’2o，这种方法只适用于全局平移运动和线性移不变降晰，于是出现了多种空域方法，如迭代反向投影方法"一。、统计复原法(最大后验概率估计MAP)¨一71、集合论方法(如凸集投影POCS)"’9o等，空域方法比频域方法具有更大的灵活性和更广的使用范围。由于图像复原问题的病态性，需要利用先验信息对复原过程进行约束，来获得稳定的复原估计。本文所述多时相遥感图像复原的方法，通过将各帧图像配准到同一参考图像后，利

4、用图像复原中的Tikhonov规整化方法克服复原中的病态性来得到复原结果。2多时相遥感图像复原的数学模型由于获取的时间和成像条件不同，导致各帧多时相遥感图像之间存在相对运动，根据成像过程，可以假设各帧观测图像是由理想图像通过相对运动、降晰得到，并且每帧观测图像都被加性噪声所沾染。设理想图像为菇∈R肌“，将石按字典序排列得到的矢量记为工=[髫⋯髫。：，菇13，⋯，并MⅣ]1’，第k帧观测图像为Y。∈R肌“，将Y。按字典序排列得到的矢量记为YI=[Y¨I，Y¨2，Y¨3，⋯，Y啪_11r]T，日I是尺寸为MN×MN的降晰矩阵，F

5、I是与Y。与工之间的相对运动矩阵，尺寸为MN×MN，n。为按字典序排列的噪声向量，则观测模型可以表示为[103：YI=HIFIz+矗I，k=1，2，3，⋯，P(1)如果忽略多时相遥感图像成像时的大气变化，并且各帧图像成像时间比较接近，则可以认为降晰矩阵是恒定的，设H。=H，则(1)式变为YI=HF^工+tl^，k=1，2，3，⋯，p(2)观测图像和理想图像之间的关系如图1所示。收藕日期：2007．04-02；修订日期：2007-06-20作者简介：周卫峰(1982一)，硕士研究生。主要研究领域为信号和图像复原。图像和视频序列

6、的超分辨率重建。E—mail：wfzhou@uatc．eduo万方数据第3期周卫峰等：多时相遥感图像复原方法的研究429理想图锨观测图鲰噪声H．图1观测图像与理想图像之间关系Fig．IObservationmodelbetweenobservedLRimagesandoriginalHRimage方程的最dx--乘估计，重复上述迭代过程即可求得3运动估计图像运动参数口，也就确定了运动矩阵F。。在(2)式中，首先需要确定各帧观测图像Y。与理想图像茗之间相对运动矩阵F。，而石是未知的，可以选择观测图像中的一帧Y。作为理想图像的初

7、始估计来求解，并认为同一物体在各帧多时相遥感图像中的对应点亮度恒定，即：t(p，t)=，(p—u(p)，t一1)(3)式中，P表示图像上点的空间位置，，表示图像灰度，u(p)=(／,g(i，．『)，l，(i，_『))表示物体速度矢量，为此需要求蠡使Ⅲ1岔=argmin{E({l‘})}=argmin{∑(，(p，‘)一t(p—I‘(p)，t一1))2}(4)这是一个非线性最小二乘问题，采用Gauss-Newton‘121法求解：假设{口}；表示第i次迭代结果，则增量估计{6u}可以通过最小化以下二次误差量来获得：E({占M}

8、)=∑(△，(p)+V，×8u(p))2(5)式中，at(p)=I(p，t)一t(p—ui(p)，t—1)当观测物体表面是一个平面或它与传感器距离足够远时，物体运动符合仿射变换模型¨¨，定义仿射参数⋯’131a=(口l，口2，d3，吼，口5，a6)’，P(p)=[三：乞。1。；0】，则物体