光学遥感成像系统调制传递函数补偿技术

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1、38中国空间科学技术2010年8月ChineseSpaceScienceandTechnology第4期光学遥感成像系统调制传递函数补偿技术曾-雳1陈世平2于晋1(1中国资源卫星应用中心，北京100094)(2中国空间技术研究院，北京100081)摘要在分析逆滤波和维纳滤波的基础上，针对CBERS卫星成像系统特性，对光学遥感成像系统调制传递函数补偿(MTFC)技术进行了研究和改进。从MTFC曲线形状角度，提出较大幅度提高中频而适当提高高频信息的MTFC补偿曲线优化设计思想，在增强图像清晰度的同时，有效抑制了噪声。文章以CBERS-02B卫星高分辨

2、率相机(HR)成像系统为例，试验结果表明：MTFC能够显著提高图像品质，同时也会引入一定的噪声，最后对MTFC的适用性给出了建议。关键词光学成像调制传递函数补偿滤波空间遥感1引言光学遥感成像系统调制传递函数(ModulationTransferFunction，MTF)是系统对所观察景物再现能力的度量，影响图像清晰度。MTF优化设计的本质是降低光学相机的MTF，减少成像过程中的混叠噪声；在地面处理系统中采用调制传递函数补偿(ModulationTransferFunctionCompensa—tion，MTFC)提高MTF，能够达到提升系统MTF

3、的目的，这也是遥感器小型化发展的必然要求。MTFC是航天遥感图像数据处理的重要内容，对于提高成像系统的MTF和最终图像品质具有重要的作用‘¨。近年来，伴随着降噪声算法的改进，MTFC的水平得到不断提高。美国商业对地成像卫星GeoEye-1成像系统采用MTFC技术提高图像清晰度，结果表明：MTFC之前全色波段沿轨、垂轨MTF非常接近，约0．14；MTFC补偿之后，MTF达到0．25[2]。法国国家空间研究中心为了实现遥感成像系统的优化设计，在SPOT-5研制经验的基础上，Pleiades—HR从论证之初就综合考虑地面处理的作用，从整个成像系统角度确

4、定Pleiades—HR相机全色波段成像品质的最低要求：在A的MTF设计为0．07，通过传函补偿处理提高到0．3L3J。在20世纪90年代初，相机设计的理念是通过高的MTF成像系统(典型值0．3～o．5)保证图像品质，而没有充分考虑相机指标的优化设计及地面处理系统的作用，一方面导致相机研制难度加大，周期延长；另一方面加剧信号混叠，降低图像品质；新技术强调图像补偿需要去噪处理，并推荐小波包去噪算法[4--S]。21世纪，随着高分辨率卫星成功发射和广泛应用，国外普遍对高分辨率遥感相机采用优化设计理念，考虑地面数据处理的作用，使用降噪和MTFC改善图像

5、品质取得良好的效果。收稿日期，2010-01—29。收修改稿日期：2010—03·192010年8月中国空间科学技术392MTFC原理及算法改进逆滤波、维纳滤波是典型的图像复原算法。逆滤波通过被成像系统模糊后的图像与观测到的图像之差在均方意义最小的准则下估计结果，而维纳滤波强调复原后图像与原图像之差最小叩]。逆滤波复原算法表示为舍(U，口)一器舞(1)F(，口)一*当()式中G(u，口)与F(u，口)分别为降质图像傅里叶谱和复原图像傅里叶谱；H(u，口)为系统调制传递函数。使用逆滤波进行图像复原时，H(u，口)出现零值就会导致不定解，因此即使没有

6、噪声，也不可能精确复原原始信号。一般而言，H(u，∥)离开原点衰减的很快，而噪声多在高频范围，其衰减速度较慢，为了避免H(u，口)值太小对结果造成的影响，逆滤波复原局限于离原点不太远的有限区域内进行，适用于信噪比高或对噪声了解甚少的情况。维纳滤波复原算法为参∽沪[面而—麓高丽卜∽={志·雨而矿锾等笛骊}Gc帅，㈤I丽。再而i丌畸可Z瓦高万瓦磊两严他一)‘¨)式中P，(“，掣)与P。(“，口)分别为信号和噪声的功率谱密度；k为一个可调系数；*表示共轭，即H(u，口)I2=H‘(“，口)H(u，可)(3)维纳滤波需要估计信号和噪声功率谱，是一种在有噪

7、声情况下去卷积传递函数的最优方法，由于没有顾及人眼视觉等因素，维纳滤波有效性受到限制。从逆滤波出发，将系统函数H(u，口)替换为MTF(u，口)，式(1)可改写为F(u朋卜l丽贲历J联奶D“)为了克服逆滤波的缺点，需要较大幅度提升中频MTF，即适当减小而吊昔——x，而适度提升ly上JrLU·口，高频MTF，需要大幅度降低丽葡专万而。为此，对式(4)进行修改，可以得出F(“，口)2l歹i乏了；了两}丽fG(“，口)(5)为了将MTFC补偿从除法运算转变成乘法，令7(乱，秒)一灭百而南丽(6)这里7(u，口)称为提升函数，式(5)可简化为F(“，口)

8、一G(u，口)7(u，口)(7)为了达到提升MTF的作用，r(u，口)恒大于等于1。为了适用于不同的遥感应用，对r(u，∥)进行不同程度