一种TDI-CCD航空遥感图像模糊参数的自动辨识方法

摘要

本发明为一种TDI-CCD航空遥感图像模糊参数的自动辨识方法，该方法对图像进行分析，获得各运动模糊模型的参数初值。针对目前存在的初值估计算法很难获得准确的参数估计值的情况，本发明以参数估计初值为中心，选取参数可变范围；然后以某个步进值为单位，依次将变换的模糊参数代入运动描述模型中，进行图像恢复，形成一个恢复后的图像序列；采用与视觉判定效果相一致的专用质量判定因子，选取最佳恢复效果对应的模型参数值，本发明能够获得十分准确的图像模糊辨识参数和改进很多的图像恢复效果。这样，不仅解决了图像模糊参数的精确辨识问题，也提出了一种混合运动模糊下的遥感图像的恢复思路和方法。

主权项

1.一种TDI-CCD航空遥感图像模糊参数的自动辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：根据前向像移运动、高频简谐振动和低频高斯振动三种运动方式分别造成的图像模糊特征，初步判定出各种运动方式的模糊参数；并以初值为中心，取预先设定的值范围用于下一步的参数精确辨识；第二步：挑选其中的一种运动模型的参数，在其取值范围内依次选取各点值带入运动模型，进行图像的恢复处理；第三步：对于处理后的图像效果分别提取符合图像视觉特征的图像质量评价因子，基于每个范围内图像质量因子的变化规律，判定最佳质量的图像，并认为它所对应的参数即该模型的最优运动参数；第四步：在该运动模型恢复后的最佳质量图像的基础上，重复第二步和第三步，依次完成每个运动模型的最优运动参数的判识；其中，第三步中在进行前向像移运动、高频简谐振动和低频高斯振动三种运动方式的最佳质量图像判断中采用三个替代人眼主观判断的客观图像质量评价因子的方法，其中：前向像移运动模糊图像恢复的图像质量评价因子其中EG表示图像的平均边缘梯度值；Diff_DV表示图像的前景方差，Q_asy越大，图像的恢复质量越好；高频简谐振动模糊图像恢复的图像质量评价因子为（α,Q_HF），其中，α是拟合成关系曲线后的参数值；其中f是图像在频域内的频率；A是最大频谱能量值；E(f)是随频率变化的能量谱值；Q_HF可描述成：其中Q_fa表示频谱曲线的非平滑度值，用拟合公式后的频谱曲线与恢复图像的实际频谱曲线之间的差值来表示；A是f＝1时的频谱能量，γ是大于1的常数；判断图像质量时，首先根据α值进行判断，α值越小图像的恢复质量越好，在恢复图像的α值都相同的情况下，使用Q_HF值进行决定，Q_HF越小，图像的恢复质量越好；低频高斯振动模糊图像恢复的图像质量评价因子：$Q_{\mathrm{GR}}=\frac{10\times {\mathrm{Log}}_{10}\mathrm{EG}\times C_{\mathrm{image}}\times (1+{\mathrm{Log}}_{10}(1-{\mathrm{Diff}}_{\mathrm{DV}}))}{1+180\times {\mathrm{Diff}}_{\mathrm{BV}}}+10\times R_{\mathrm{edgePoints}}$其中，EG表示图像的平均边缘梯度值；Diff_DV表示图像的前景方差；Diff_BV表示图像的背景方差；C_image表示Michelson反差；R_edgePoints表示边缘点与图像全部像素的比例，Q_GR值越大，图像的恢复质量越好。