抗差估计在倾斜刃边法MTF检测中的应用分析
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基于刃边法的MTF实时测试技术实现董建婷;陈伟;史漫丽【摘要】MTF是评价光学遥感器成像质量的重要指标.为了使MTF测试更加直观高效,亟需开发MTF实时测试技术.文章介绍了基于刃边法实现MTF实时测试的方法和步骤,其中Fermi函数拟合边缘扩展曲线和快速傅里叶算法是技术实现的难点和重点,文章对此进行了详细描述,并给出了利用VC++编程时的算法流程.最后利用MTF实时测试技术对某航天光学遥感器进行了系统MTF测试.对相同的图像利用VC++和MATLAB分别进行计算,计算结果差值在士o.002范围内;与矩形靶标法进行对比,测试结果相差在士0.01范围内.测试结果验证了测试方法的正确性和可行性.VC++的模块化设计,使该技术的通用性和移植性较好,具有广泛的应用前景.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2013(021)002【总页数】3页(P349-351)【关键词】MTF;刃边法;实时测试;VC++【作者】董建婷;陈伟;史漫丽【作者单位】北京空间机电研究所,北京 100076;北京空间机电研究所,北京100076;北京空间机电研究所,北京 100076【正文语种】中文【中图分类】TP7530 引言调制传递函数(MTF)是评价光学遥感器成像质量的客观有效方法,目前利用MTF进行光学检测和成像像质评估的技术已日趋成熟,各种MTF测试仪器和计算软件的性能也不断完善。
现阶段对航天光学遥感器系统MTF的测试大多是先采存储集遥感器成像图像,然后在MTF计算软件中载入图像进行计算。
此方法虽然通用性较好,但需要在图像采集软件和MTF计算软件中来回切换,测试效率较低,对于像光学调焦这样时效性要求较高的场合,此方法就不太适用,需要开发MTF 实时测试软件系统。
将MTF计算嵌入到VC++开发的图像采集处理软件中,实时测试MTF,将会极大提高测试效率,使测试更加直观便捷。
1 测试方法选择航天光学遥感器MTF测试的常用方法有矩形靶标法、狭缝法、刃边法等。
改进的倾斜刃边法获取边缘扩展函数
朱志亮;刘富国;陶向阳
【期刊名称】《南昌大学学报(工科版)》
【年(卷),期】2013(035)001
【摘要】在倾斜刃边法的基础上提出了一种改进的用于获取边缘扩展函数的方法.该方法采用改进的Hough变换获取目标边缘的倾斜角度,用几何投影的思路来获取边缘扩展函数的数据,用5点滤波平滑处理得到了最终的边缘扩展函数.实验通过对理想倾斜刃边图像创建人工模糊,对模糊化后的图像分别用改进的Hought变换和直线拟合计算倾斜角度,并将结果进行对比,验证了该方法的准确性和快速性;再将得到的边缘扩展函数数据用于计算MTF值并与理论值进行对比,验证了本方法获取边缘扩展函数数据的准确性.
【总页数】5页(P78-82)
【作者】朱志亮;刘富国;陶向阳
【作者单位】江西师范大学物理与通信电子学院,江西南昌330022;江西师范大学物理与通信电子学院,江西南昌330022;江西师范大学物理与通信电子学院,江西南昌330022;江西省光电子与通信重点实验室,江西南昌330022
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.点扩散函数的改进倾斜刃边重建的高精度估计 [J], 范冲;李冠达;伍超云;李成;钟蕾
2.一种优化的基于倾斜刃边的点扩散函数重建方法 [J], 曲梦雅;张永生;李润生
3.矩形靶标的倾斜刃边法提取MTF [J], 聂荣娟;刘丹丹;张晓迪
4.基于改进倾斜刃边法的CCD相机调制传递函数的测量 [J], 官明朕;张晓辉;张宁
5.基于改进倾斜刃边法的光电成像系统MTF高准确度测试 [J], 李航;颜昌翔;邵建兵;王小朋
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基于刃边法的航天光学遥感器在轨MTF测试研究
赵占平;付兴科;黄巧林;李永强
【期刊名称】《航天返回与遥感》
【年(卷),期】2009(030)002
【摘要】调制传递函数(MTF,Modulation Transfer Function)在轨测试是监测航天光学遥感器在轨运行性能的重要指标.准确把握遥感成像系统MTF在运行过程中的变化,关系到遥感数据资源的合理及有效利用.文章对刃边法测试MTF的原理及仿真算法进行了阐述,重点对刃边倾角、辐射定标和刃边图像的对比度对MTF测试精度的影响进行了仿真分析.
【总页数】7页(P37-43)
【作者】赵占平;付兴科;黄巧林;李永强
【作者单位】北京空间机电研究所,北京,100076;北京空间机电研究所,北
京,100076;北京空间机电研究所,北京,100076;北京空间机电研究所,北京,100076【正文语种】中文
【中图分类】TP7
【相关文献】
1.基于刃边法的星载相机在轨MTF测量精度分析 [J], 周川杰;吕政欣;产晓冰;李显彬
2.基于线性特征的中分辨率航天遥感器MTF在轨评价及其在图像恢复中的应用[J], 孙吉娟;闵祥军;顾英圻;曾湧;吴伯冰
3.航天光学遥感器MTF测试技术研究 [J], 黄巧林;姜伟
4.一种优化的刃边法MTF在轨评估算法 [J], 徐航;李传荣;李晓辉;李子扬
5.航天508所完成高轨光学遥感器热平衡试验 [J], 于峰
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矩形靶标的倾斜刃边法提取MTF聂荣娟;刘丹丹;张晓迪【摘要】航空面阵成像系统使用一段时间后,成像性能会有所下降,定期检测其成像性能非常有必要.调制传递函数数值的高低直接反映出了光学成像系统的成像性能.如何通过航空面阵影像和地面靶标准确、及时地获取到航空面阵成像系统MTF成为研究的关键.本文深入研究了基于矩形靶标提取航空面阵成像系统MTF的方法:通过倾斜刃边法、费米函数拟舍,获取了边缘扩展函数(ESF),并根据其与线扩展函数(LSF)和点扩展函数(PSF)关系,间接计算得到成像系统在航向和垂直航向的MTF.经对比分析,发现航空面阵成像系统在垂直航线的成像性能高于航线方向,这是由于航空面阵相机在成像时像移补偿不足造成的,反映出像移补偿参数需要进一步优化.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2018(032)011【总页数】4页(P1285-1288)【关键词】地面靶标;调制传递函数;刃边法【作者】聂荣娟;刘丹丹;张晓迪【作者单位】山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590【正文语种】中文【中图分类】P2580 引言航空面阵成像系统随着时间的增加,其中的元件会逐渐老化。
另外,航空面阵影像在获取、传输和储存过程中,受到成像过程中大气湍流作用,气溶胶颗粒散射,地物场景与成像系统相对运动等多方面因素的影响,导致获得的航空面阵影像质量下降,比如出现噪声及其他各种图像退化、模糊[1]。
调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF)作为光学成像系统成像性能的重要评价指标,是空间频率的函数表达式,MTF的值会随着空间频率的升高逐渐下降。
提取成像系统MTF,应当利用具有点光源特征或者阶跃脉冲特征的地物影像。
可以利用各种不同的地面靶标提取光学成像系统的MTF。
根据选用靶标的不同,用于光学遥感成像系统MTF评估的方法有线靶标法、点光源法、脉冲法、矩形靶标法(刃边法)和辐射状靶标法等。
红外光电成像系统MTF测试技术分析卞江;马冬梅;孙鸽;邵晶【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2013(34)5【摘要】调制传递函数是评价红外光电成像系统整机成像质量的重要指标之一.通常MTF的测试方法有狭缝法和刀口法等.详述了倾斜目标靶(斜狭缝和斜刀口)测试MTF的测试原理,并且对该两种方法进行了比对实验.提出一种改进刀口法,将多行数据刃边对齐并排列成一行数据作为刀口扩散函数,能增加采样点数和采样率并提高测试分辨率,进而得到刀口图像,对每行数据先微分得到各行LSF(线扩散函数),再对LSF多行数据构成的新图像按照斜缝法处理过程计算MTF.实验验证表明,该方法数据能够有效地降低在MTF测试过程中的噪声影响,与斜缝法MTF测试结果差值最大不超过7.5%.【总页数】6页(P748-753)【作者】卞江;马冬梅;孙鸽;邵晶【作者单位】中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;中国科学院大学,北京100039;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;中国科学院大学,北京100039;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;中国科学院大学,北京100039【正文语种】中文【中图分类】TN205【相关文献】1.红外遥感成像系统静态MTF测试技术 [J], 史漫丽;刘冰;王乐2.红外光电成像系统MTF测试技术分析 [J], 章文炳;林杰3.红外系统MTF测试仪技术分析 [J], 仝文权4.凝视热成像系统MTF测试技术分析 [J], 房红兵;尹宝全;皮德富5.基于改进倾斜刃边法的光电成像系统MTF高准确度测试 [J], 李航;颜昌翔;邵建兵;王小朋因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于刃边法的MTF评估算法精度分析与优化的开题报告一、项目背景随着光学技术和电子技术的迅速发展,各种数字影像设备的应用越来越广泛,而这些数字影像设备对于图片的要求也日益高了。
在数字影像处理中,人们经常使用MTF(Modulation Transfer Function)来评估图像清晰度,MTF是评价摄像机、扫描仪等成像系统分辨力的一个重要参数。
MTF值越高,图片质量越好。
因此,在数字影像处理中,MTF评估算法被广泛使用。
其中,刃边法是一种常用的MTF评估算法。
该算法通过对锐利边缘的成像结果进行分析,得出图像处理的效果。
但是该算法存在精度不高、计算复杂度高等问题。
因此,本项目旨在对基于刃边法的MTF评估算法进行精度分析与优化,提高算法的精度和运行效率,以满足数字影像处理的需求。
二、项目目标本项目的主要目标包括:1. 对基于刃边法的MTF评估算法进行精度分析,找出算法存在的问题。
2. 提出相应的算法优化策略,优化基于刃边法的MTF评估算法。
3. 在实验中验证算法的精度和性能,并评估优化效果。
三、项目内容本项目主要包括以下几个环节:1. MTF评估算法分析。
对基于刃边法的MTF评估算法进行研究,分析其原理、流程和缺陷。
2. 精度评估。
选取多组测试数据,对MTF评估算法进行精度评估。
3. 算法优化。
针对MTF评估算法存在的问题,提出相应的优化策略,优化算法的性能。
4. 实验验证。
设计实验验证方案,对优化后的MTF评估算法进行验证,并对实验结果进行分析和评估。
四、项目计划本项目预计耗时三个月,主要分为以下几个阶段:1. 第一周~第二周:先对基于刃边法的MTF评估算法进行分析,了解其原理和流程,收集相关文献资料。
2. 第三周~第四周:选取测试数据,对MTF评估算法进行精度评估。
根据评估结果,找出算法存在的问题。
3. 第五周~第六周:基于问题分析结果,提出相应的优化方案,设计优化方案实施计划。
4. 第七周~第八周:对优化后的算法进行实验验证,并对实验结果进行分析和评估。
MTF的倾斜边缘法计算方法简介光学系统性能的衡量方法有很多,常见的有点扩散函数法、瑞利判断法、点列图法、光学传递函数(MTF)法等,其中MTF法在光学系统和镜头加工制造中使用最为广泛。
MTF曲线真实的反映了成像系统将物方信息传递到像方的能力。
MTF曲线的横坐标一般是cycle/mm或者linepair/mm[1][11],纵坐标是反映对比度传递特性的像/物方调制度的比值。
MTF的计算方法有很多,比如使用条形目标的方法、随机目标方法、点扩散函数法、带宽受限激光散斑法[2]、倾斜边缘法(Slanted Edge Method)等,其中点扩散函数法和倾斜边缘法是工业界普遍使用的方法。
点扩散函数法的的缺点在于需要使用小于光学系统或镜头分辨极限的点光源,这样使得成像器件很难获得足够强的信号。
图1倾斜的边缘(Slanted Edge)倾斜边缘法的算法流程如图2:首先获取倾斜边缘的边缘扩散函数(ESF),然后求导得到对应的线扩散函数(LSF),最后傅里叶变换得到MTF。
图2算法流程图公式推导[3]倾斜边缘的响应函数可以由一个冲激函数表示:当边缘响应函数由完善的(没有像差)的光学系统成像时,系统的成像质量不会被劣化。
因此边缘函数被线性不变的光学系统成像时,系统的输出O(x)等于线传递函数LSF与系统的响应函数S(x)的卷积:当x-α<0时,阶跃函数S(x)=0,其他情况下S(x)=1,所以ESF(x)可以表示为:因此,ESF(x)的导数可以写为:所以可以将MTF写作LSF的如下函数:通常,MTF会对零频率幅值归一化,同时由卷积定义及傅里叶变换理论可以推导得出级联系统的MTF:影响因素>>倾斜角度<<需要注意的是,边缘倾斜的角度对计算的结果有一定的影响。
一般来说,倾斜角需要控制在2°-10°之间,当角度超出这个范围时,计算的结果会出现比较大的偏差[4][5][6]。
倾斜计在边坡监测中的应用——JEFF N.SCHUYLER在广州的报告,2001倾斜计,是一种测试自身转动的仪器,并因此而得到结构单元或者地表安装部位的转动.几乎所有的地表移动都显示出转动位移,即便是以平移为主的滑坡体,也会产生倾斜变形,我们可以用常规的电解式倾斜计很方便地探测到这种倾斜.基于电解式水平传感元件的倾斜计,具有一些独特的优点.它没有可移动的机械部件,不会产生漂移;具有极好的灵敏度和重复性,一般在10-6量级,比如1mm/km.换言之,监测地表移动的灵敏度超过通常用于岩土工程测量的伺服加速度计、钢弦式与箔式应变计;倾斜计固定安装在现场并连续地记录着监测数据,从而避免了因来回重复安装而带来的误差.边坡监测对于一个处于滑移状态的边坡,用倾斜计监测可以确定滑移方向、圈定变形区域,而且多数情况下可以判定滑移的力学机理.倾斜计连续监测,确保可以获得靠间断性的人工测读所不可能监测到的信息.自1980年成功开发出倾斜计以来,高精度和自动化监测的要求很容易得到了满足;而传统的靠人工测读的测斜仪的方法不能满足这些要求,不过测斜仪能提供有用的深层滑移信息.倾斜计和测斜仪联合使用,构成一个适合多数边坡和结构稳定性调查的有效方法.在初期评估监测现场的滑移时,我们可以根据倾斜计的成果确定是否需要测斜仪、使用测斜仪测试的次数多寡,以与测斜钻孔位置的分布等.从另一方面来看,测斜仪可以探测边坡滑移三维几何参数.测斜仪与倾斜计当边坡稳定性可疑是,通常的反映是立刻想到布置测斜钻孔.如果这种稳定性可疑的边坡发生快速移动,那么用这种方法通过几周或几个月的监测,可以获得关于变形速率与力学机理的良好信息.然而,多数情况下,边坡运动是缓慢的,从时间上或从费用上核计,用测斜仪监测这样的项目并不合算;而且根据测试结果还可能下不了结论,甚至因为混淆不清或者测试数据接近系统分辨率而得出错误的结论.为避免这些问题,可以在最初设置测斜钻孔的位置上布置一个或多个高分辨率的倾斜计.假如边坡运动速率缓慢,倾斜计的连续监测通常会在几周时间内建立一个平均运动速率的定量概念.固定式测斜仪和TDR<时域反射法>TDR时域反射法是监测边坡和坝堤稳定性的一种新方法.开发TDR的初衷是用来确定通讯线与电力线的断裂与缺陷位置,但TDR可用于监测边坡的滑移,其数据采集由一个TDR电缆测试仪连接到灌注于钻孔中的同轴电缆而获取读数.TDR与雷达很相似.电脉冲沿着同轴电缆从地表向下传播,在电缆断裂或变形处即被反射回来,反射信号在电缆的特性信号曲线上显示为一个脉冲峰尖.边坡位移相对大小、变形速率以与变形位置能立即精确地确定下来.TDR与传统的测斜仪相比具有以下优点:●安装成本低●安装深度无限制●快速确定边坡移动●可以远程数据采集配合固定式倾斜计和数据采集仪,TDR可确定边坡移动的深度和移动的方向.双向倾斜计确定方向,数据采集仪可按程序化指令开启TDR测试仪并采集同轴电缆和倾斜计的读数.我们可以建立一个测站,通过遥测按程序化指令自动采集监测数据.连续性数据采集现场监测技术发展到今天,高科技岩土工程监测手段成为现实.20世纪70年代以来,监测方法趋向于高精度、自动化并普遍运用个人电脑进行数据处理和分析.80年代以来,自动采集系统的成本下降,得以在岩土工程监测中广泛应用,这类应用分两类:便携式读数仪,测试工程师无需手工抄写测试数据,只需按一下采集按钮即可自动测读,从实质上讲数据保存是人工干预的,因为测试工程师携带着读数仪表在现场巡回测试,并且由人工将读数仪表与传感器连接起来进行测读.而和自动连续采集系统,它被安置在测试现场,按项目要求而设置的采样率采集记录数据.连续采集系统极大地提高了测试精度,因为:●避免混淆数据而导致错误结论●克服人工读数误差●可实现远程测控●可实现24小时连续观测●如果滑移超过警戒限值,可实时报警连续监测系统便于与时确定边坡滑移速率与滑移方向,并能与时发现变化.对事发时间的准确记录,得以找出滑坡特性与外界因素诸如降雨、地震、坡度、人工建造活动之间的相关性.产品简介1. 801型单向倾斜计1)801-H型,高精度小量程,比如用于机组安装、天线安装2)801-S型,普通规格,标准型号,比如用于桥梁与建筑结构的监测3)801-W型,大量程,比如用于水坝闸门与机械设备的安装2. TDR便携式电缆测试仪TDR便携式电缆测试仪由TDR PAK硬件与PCTDR软件、TDRPLOT2000软件构成.将它与埋设于钻孔中的同轴电缆连接起来即可测读同轴电缆特性曲线,并由此反映出边坡位移的相对大小、位移变化速率、变形深度位置.也可以将TDR与CAMPBELL生产的CR10X 数据采集仪相连而实现自动TDR监测.安装于便鞋计算机上的PCTDR软件给同轴电缆发出脉冲控制,TDRPLOT2000软件用于打印输出同轴电缆特性曲线.3. 固定式测斜仪<本节的内容组织在原文结构基础上有所调整并有所选摘>固定式测斜仪,用玻璃纤维杆将多个双向传感器连接起来,安装在通用测斜管里,用于边坡与堤坝变形监测.可用手持式870型读数仪或796型自动采集仪采集读数,有多种通用的数据采集仪可以使用.固定式测斜仪有三种应用方式:1)点式安装它用来测读安装位置的倾转角度.其基本假设是用测点处的倾转角度代表所在测管段的平均倾斜值.这种假设,在发生变形的测管长度大于安装于其中的传感器长度的情况下才成立.<注:即蠕变或测管均匀变形时成立>这种安装方式可以监测边坡蠕变、倾倒坍塌、下沉,以与适合于临时支撑结构或地下连续墙的监测.点式安装时,需要一组翼片夹持着传感器置于测管里.2)段式安装在多数情况下,边坡滑移往往发生在不同深度的剪切面处,而其位置<深度>并不确定,这种情况适合用段式安装.段式安装前,卸下翼片,传感器下部用一组带通用铰接的滑轮连接,上部连接一段玻璃纤维杆,以便将传感器延长到与量测段长度相近.滑轮组将上下各铰接段分开,起换向支点作用,使仪器段可以独立移动,不至于产生横向弯曲而调整自身长度.每一个量测段测试钻孔中分散测段的水平位移.3)直接埋入式安装直接在边坡里按一定布置埋设传感器,可以大面积普查边坡变形,并且费用低廉.而且,也可以直接灌注于挡土墙、沉箱以与其他一些结构物内,以直接获取结构物的变形移动数据.4. 798型便携式数据采集仪798型便携式数据采集仪,成本低,能自动监测各种现场监测用传感器,并具有报警功能,与时在恶劣环境中也非常容易使用.它集CR10X数据采集仪、直流电源、串行接口以与包括可选的自动拨号器于一个防水的玻璃纤维机箱内.传感器、外接多路转换器等通过采集仪内部接线板与采集仪连接.蜂窝、调制解调器、储存模块和无线遥测等可供选配,以用于与主计算机通讯.并可提供六种终端以激发广泛的外部报警,包括自动拨号器、蜂鸣器、选通读取信号指示灯.如果配合LOG和TBASEII软件,798型便携式数据采集仪将会真正成为任何现场检测的解决方案.5. TBASEII数据分析软件Windows版TBASEII软件,具有强大的作图与数据分析功能,它能将多种数据采集仪上的数据下载并进行组织管理,也可以输入输出EXCELL格式文件.它还具有强大的工具,分析、显示与过滤传感器数据,以便更容易进行数据解释与再现.通过INTERNET存取数据.所有数据可以通过INTERNET实现快速高效的分析,随时随地可下载并查看传感器数据.1>统计分析●统计工具提供快速方便的方法,来确定数据趋势,并对建立报警阀门限值十分有用●显示每个传感器通道参数,如最小值、最大值、均值、中值、标准差、方差;显示双向传感器的X- 和Y- 轴结果.2>时间序列分析●查阅输出结果随时间的关系●针对监测特性的临界值,曲线图可用多种方式进行人工控制3>谱分析●用图示说明变化频率与位移大小的关系●特别有用的是为滤波设计所确定的信号随时间变化的频率成分4>矢量图●绘制出单个双向倾斜计所在测点从初始位置移动的方向与位移大小●矢量图给出一种鸟瞰概貌,反映倾斜计所在测点随时间的移动状况5>净向量图●以图形方式显示测区所有安装双向倾斜计的测点处的移动方向与大小●帮助确定测区内可能滑移的部分6>剖面分析●垂直剖面显示固定式测斜仪所在钻孔的横向变形●水平剖面显示出水平向布置的倾斜计发生的垂直位移,如底板、桥面的监测7>TBASEII软件主要特点●随时随地可通过INTERNET存取数据●维护倾斜计或其他传感器的数据,不限作业数目,最大通道数可达80,每个作业数据量可达20000组●自动追加新的测试数据到数据库●能储存每个传感器的位置、方位与备注●能储存比例因子、温度系数●按时间序列显示曲线图、矢量图、剖面图●提供多种过滤与视窗选项●可进行数据统计分析●输出数据,工进一步分析、制图以与演示。
第37卷第1期2017年1月海洋测绘HYDROGRAPHIC SURVEYINGAND CHARTINGVol. 37,No. 1Jan. ,2017D 01:10.3969/j .issn .1671-3044.2017.01.018抗差估计在倾斜刃边法M TF 检测中的应用分析曲梦雅,张永生(郑州测绘学院,河南郑州450052)摘要:传统倾斜刃边法没有充分考虑噪声的影响,在进行刃边直线拟合和ESF (edge spread function )拟合时均 米用最小二乘拟合估计,当影像噪声较大时会使得调制传递函数MTF (modulation transfer function )重建结果失真。
采用抗差估计代替最小二乘估计,优化了传统倾斜刃边法中刃边直线拟合和ESF 拟合过程,并采用模拟仿真的方 法对倾斜刃边法的边缘直线拟合精度及MTF 重建精度进行了评估与分析。
实验结果表明,基于抗差估计的倾斜 刃边法可有效抑制噪声影响,边缘直线拟合结果及MTF 重建结果均与真实值吻合较好,且稳定性强。
关键词:遥感影像;调制传递函数;倾斜刃边法;抗差估计;ESF 拟合;图像噪声中图分类号:P 237文献标志码:B文章编号:1671-3044(2017)01-0071-041引言调制传递函数(modulation transfer function, M TF)是评价光学系统成像质量的一个重要指标[1],它反映了成像系统在不同空间频率下的响应 度。
利用卫星的遥感图像数据信息来检测成像系统 的MTF ,是对卫星成像系统进行在轨检测的重要手 段,对于卫星遥感图像的质量评估与图像复原具有重要的意义。
李小英等[2]基于MTF 对CBERS-02B卫星W FI 图像进行补偿,部分恢复了 W F I 图像的 细部信息。
张瑛等[3]通过MTF 滤波对北京一号小 卫星遥感影像进行融合,效果良好。
Kohm [4]详细描 述了 MTF 估计方法,并对0RBVIEW -3卫星高分辨 率遥感影像质量进行了评估。
陈博洋[5]基于MTF 进行图像复原,提高了风云二号(F Y -2)红外波段遥感图像的空间分辨率。
MTF 检测的方法主要有:点源法、刃边法和脉冲法等[6],其中倾斜刃边法应用最为广泛。
在倾斜刃边法中,刃边边缘直线的确定和ESF (edge spreadfunction)的拟合重采样是其关键步骤。
现有算法在确定边缘点亚像素位置后,常采用最小二乘直线拟 合来确定刃边边缘直线。
ESF 拟合重采样的常用方 法有:三次样条插值法、高次多项式拟合法及费米 (Ferm i)函数拟合法[7]。
其中三次样条插值法拟合 精度较差;高次多项式拟合法由于没有固定形状,在 局部范围内拟合精度较高,但容易受到噪声等粗差的影响,拟合精度也不高;Ferm i 函数拟合法由于其 形状与E S F 相似,可在一定程度上抑制噪声的影响,拟合精度较高[7]。
实际中常用Ferm i 函数拟合法,例如国际上的IS012233倾斜刃边法[8]就采用Ferm i 函数进行E SF 拟合重采样。
采用Ferm i 函数进行ESF 拟合解算时,常用算法有模拟退火算法[9]和迭代最小二乘算法[10],其中模拟退火算法由于收 敛速度较慢,算法性能与参数初始值相关,拟合精度 和计算效率均不高,而迭代最小二乘算法较优。
传统的倾斜刃边法没有考虑噪声的影响,在进 行刃边直线拟合和E SF 拟合时均采用最小二乘拟 合估计。
但最小二乘估计抗粗差能力较差,崩溃污 染率较低[11],当成像噪声大时,会严重影响刃边直 线拟合精度和ESF 拟合精度,导致最终MTF 检测精 度较差。
本文采用抗差估计[12-14]代替最小二乘估 计,进而改进算法中刃边直线拟合和E SF 拟合过 程,提升倾斜刃边法的抗粗差性能。
最后采用模拟 仿真的方法评估了本文算法在不同噪声条件下的刃 边直线拟合精度和MTF 重建精度,并与现有方法进 行了比较。
2基于抗差估计的倾斜刃边法2.1抗差最小二乘原理可得刃边直线拟合和E SF 拟合的拟合模型可 统一表示为[11]:V = A X - L(1)收稿日期:2016-10-09;修回日期:2016-12-14 基金项目:国家自然科学基金(41001262)。
作者简介:曲梦雅(1991-),女,山东烟台人,硕士研究生,主要从事遥感影像MTF 与图像复原的研究。
72海洋测绘第37卷式中为模型待估参数,对应文中的刃边直线拟合 参数和E S F 拟合函数待估参数;4为系数矩阵;L 为 自由项;F 为拟合残差。
在观测值相互独立的条件 下设其权矩阵最小二乘算法的目标函数和相应解算结果分 别为:nX 户夕2 = min(2)i = 1为粗差,权值赋为零。
2.2基于抗差估计的倾斜刃边法步骤基于抗差最小二乘估计的倾斜刃边法具体步骤可总结为:(1)刃边区域的选择。
选择满足要求即具有刃边边缘的图像数据,尽量保证选择的刃边图像两侧 区域的灰度值有一定差异并且每一个区域内的灰度比较均勻。
X = (a t P A ) ~1 A t P L(3)式中,n 为拟合样本的个数。
公式(2)表明最小二乘法目标函数是残差平方 和的函数,若样本中存在粗差,会对残差平方和造成 很大影响,故最小二乘估计不具有抗差性,为使估计 稳健化,要控制样本粗差对平差结果的影响,需寻找 一个增长慢的函数p (〜)来代替^,抗差最小二乘估 计的目标函数为[11]:X P i P ( v i ) = min⑷i =1dp ( Vi )-取加t =-------,等价权 P = diagj 户,t } = diagV i dV i 丨-i 1,则抗差估计解的结果可表示为:X = (A t P A )_1At P L(5)式(5)表明抗差最小二乘保留了最小二乘算法 的优点,并通过选择适当的等价权函数来增强算法 的抗差性,其等价权函数是残差的函数,在实际解算 时需迭代求解,本文以最小二乘结果作为迭代的 初值。
不同的等价权函数具有不同的抗差性,常用的 等价权函数有H u b er 权函数、IGG 1权函数以及 IGG 3权函数等[12]。
本文采用IGG 3等价权函数作 为抗差估计的等价权函数,该等价权函数将观测样 本分为三类:有用信息、可用信息和无用信息。
通过 比较标准化残差和等价权函数中临界值来赋予三类 信息不同的权重,从而达到较好的抗粗差效果。
其 数学模型为[12]:1, v ^ *〇IGG 3( v )=h - A 0k(2),k 〇 < v 矣 k,(6)〇,v > k1于1〇〇3权函数一般取&0 = 1.5和&1=2.5。
式(7)表明,IGG3权函数分为三段:①当v 矣k 〇时, 样本为有用信息,采用最小二乘法,样本权值不变;②当k 〇< v ^k ,时,样本为可用信息,对其进行降 权处理;③当v >k ,时,样本为无用信息,即将其视(2)刃边边缘直线抗差最小二乘拟合。
对于选定的刃边区域,采用三次多项式二阶导为零的方 法[12]确定刃边边缘点的亚像素位置,并进行抗差最 小二乘直线拟合得到刃边边缘直线。
(3)依据亚像素边缘位置进行E S F 采样。
在获取刃边边缘拟合直线后,将各采样点沿刃边边缘直 线方向投影到刃边边缘梯度方向上获得初始ESF 样本。
(4)基于抗差估计的F erm i 函数E S F 拟合重采样。
E S F 初始样本受刃边边缘定位误差等影响,往 往存在粗差,并且在局部区域内是不规则的,需对其 进行拟合重采样。
实验表明,采用3个F erm i 函数 的线性组合即可获得足够的拟合精度[10]:E SF (X )= X—— + d (7)〜〔〒卜式中,-i A和^为待估拟合参数,采用抗差估计解算得到Ferm i 函数参数,从而得到规则的E S F 曲线。
(5)L S F 米样。
对于离散样本,L SF(line spreadfunction )可通过E S F 样本直接差分得到:E SF t - E S F t 1LSFi =—i i 1 (8)在获得L S F 样本后,首先对L S F 进行尾部截取 处理以减弱L S F 尾部抖动影响。
L S F 的形状近似为 高斯型[7],但并不完全符合高斯表达式,为了减少 P S F 估计的误差,对得到的L S F 曲线进行一维高斯 函数拟合。
(6)对归一化的L S F 进行离散傅里叶变换,取各分量的模,以零频率处的M T F 值作为基准进行归 一化重建得到M T F 曲线。
3实验分析3.1刃边直线拟合精度分析为评估基于抗差估计的刃边直线拟合精度,采 用计算机仿真不同噪声条件下的退化边缘图像,并 采用抗差估计对其进行刃边直线拟合,将所得结果 与模拟真值比较。
退化图像的生成过程为:①采用第1期曲梦雅,等:抗差估计在倾斜刃边法MTF检测中的应用分析73计算机模拟生成无退化的刃边图像,并对其添加高斯白噪声;②采用高斯函数构造PSF;③利用PSF对含噪声的刃边图像进行卷积处理得到模拟的退化刃边图像。
模拟退化边缘图像参数设置见表1,其中0为刃边倾角'为高斯函数参数。
表1退化刃边图像参数设置高DN值低DN值0〇■刃边图像大小2404015° 1.0 100像素x100像素对图像添加不同的高斯白噪声,噪声参数分别设置为0. 1、〇. 2、0. 3、0. 4、0. 5、0. 6。
为评价算法的稳定性,每个噪声条件下的退化图像分别随机生成100幅,采用抗差估计对其进行刃边直线拟合,将拟合直线倾角与真值作差,得到拟合误差序列,并计算误差序列RMS值,将所得结果与常规最小二乘算法比较。
不同噪声条件下的刃边倾角拟合误差RMS值见图1,其刃边倾角拟合误差序列见图2,其中LS表示最小二乘估计,RLS表示抗差估计。
图1刃边倾角拟合偏差RMS值示意图0.3 ^0-2 〇0.1 ^ 〇.3-0.1 ^-0.2 ■0.3sigma=0.1—LS■命RLS60 80 100number (n)60 80 100number (n)'0.53-0.5 -1.01si g m a=6.5+L S■-R L S60 80 100number (n)2' sigma=6.21-1-2夺LS♦R L SJ20 40 60 80 100number (n)u 'sigma: d).4-*-LS I♦R L Sw20 40 60 80 100number (n)u ' sigma=6.65"♦L S-R L Snumber (n)图2刃边倾角拟合误差序列示意图(2)当噪声增加时,传统拟合算法受噪声影响严重,拟合误差RMS值明显增大,刃边直线拟合精度严重下降,且算法稳定性较差,拟合误差序列波动较大,特别当噪声参数较大时尤为明显。