基于仿射变换的新型遥感传感器成像模型

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基于仿射变换模型的图像跟踪系统的实现

基于仿射变换模型的图像跟踪系统的实现

基于仿射变换模型的图像跟踪系统的实现翟春艳;陈文博【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2012(020)015【摘要】文中设计研制了一种新型的基于仿射变换模型的实时图像跟踪系统。

本跟踪系统已经通过实践检验,能够稳定的、准确的、快速的跟踪目标。

并且系统有很大的升级潜力,除了能够满足仿射变换跟踪的要求之外,还能适用于其他的一些算法,构成鲁棒性更强的图像跟踪系统。

实践证明该跟踪系统性能优于经典的相关跟踪系统。

%A new real-time image tracking system based on affine transform is developed. Experiments have proved that the tracker is fast, precise and reliable. And this system has very great upgrading potentiality. It not only meets the requests of affine transform tracking, is also suitable for some other algorithms, and can form the more robust image tracking system. Through many experiments, it is shown that the performance of object tracker based on affine transforms algorithm better than that based on classic correlation algorithm.【总页数】4页(P55-58)【作者】翟春艳;陈文博【作者单位】中国电子科技集团公司第二十七研究所,河南郑州450047;中国电子科技集团公司第二十七研究所,河南郑州450047【正文语种】中文【中图分类】TP911.73【相关文献】1.基于TMS320DM642和模型化设计的图像跟踪实验系统 [J], 范哲意;周治国;刘志文;潘丽敏;何冰松2.基于GAS的图像跟踪系统及其实现方案 [J], 侯格贤;吴成柯3.基于FPGA的高速图像跟踪系统设计与实现 [J], 周全宇;史忠科4.基于Camera Link接口的图像跟踪系统的设计与实现 [J], 彭春萍;杜长江;程炼;贺世超5.基于图像跟踪识别技术的煤炭运量视频管理系统的硬件设计及实现 [J], 金世佳因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

一种基于 RPC 模型的 SAR 影像几何精纠正新方法

一种基于 RPC 模型的 SAR 影像几何精纠正新方法

一种基于 RPC 模型的 SAR 影像几何精纠正新方法刘美琳【摘要】Synthetic Aperture Radar (SAR ) images have advantages of being usefulness all-weather and all-phase. Therefore,they have been widely used in terrain mapping and change detection.Rational Polynomial Coefficient (RPC)model is a novel method being used in SAR image geo-location,which is a highly accurate general model comparing with the physical model and can be used to take place of the physical model.This paper utilizes GCPs (Ground Controlling Points)to achieve RPC model refining and puts forward a novel method of SAR geocorrection based on the refined RPC Model.The test site is in Genhe district in Inner Mongolia province in China and the test images are TerraSAR-X and Radarsat-2 images.This paper concludes that:(1)RPC Model has a highly accuracy compared with R-D model,which is all most 10e-6 pixel.(2)Based on the refined RPC model,the geo-location accuracy of TerraSAR-X image is 0.01 pixel and the one of Rasarsat-2 image is 0.1 pixel. (3)The quality of orthoimages of geocorrection can be several meters based on refined RPC model.%RPC(Rational Polynomial Coefficient)是最新提出的应用于 SAR (Synthetic Aperture Radar)影像定位的模型算法,该模型通过对严格物理模型的高精度拟合,达到替代严格物理模型的目的。

基于仿射变换模型的图像跟踪系统的实现

基于仿射变换模型的图像跟踪系统的实现

造 成 的场 景 图像 的 整 体 运 动 、 以及 由 于 视 角 变 化 使 得 目标 物 体 表 现 出 图像 形 态 的 不 稳 定 、 目标 物 体 的 平 面 旋 转 、 度 变 尺 化 、 维 空 间 旋 转 、 度 变 化 、 线 性 几 何 畸 变 、 部 或 整 体 三 照 非 局
遮 挡 、 分 背 景 图像 变 化 等 。所 有 这 些 因 素 都 使 得 基 于 图像 部 信 号 处 理 的 目标 检 测 、 别 、 踪 处 理 系 统 的设 计 面 临挑 战 , 识 跟
1 仿 射 种 基 本 的 几 何 变 换 , 以用 来 描 述 图像 在 可 二 维 空 间 中 的 旋 转 、 度 变 化 和位 移[1 尺 2 。仿 射 变 换 共 有 6个 - 3 自 由度 。仿 射 变 换 是 一 种 线 性 变 换 , 具 有 将 平 行 线 变 换 成 即
可 选 择 攻击 点 和 发 射 后 不 管 等 优 点 , 现 代 武 器 系 统 中 获 得 在
了越 来 越 多 的 应 用 , 为 警 戒 搜 索 、 踪 和 制 导 系 统 的 重 要 成 跟
组成部分 。
但 是 , 武 器 系统 中 的 图 像 处 理 基 本 上 都 是 针 对 连 续 的 在 运 动 图像 , 论 是 目标 的 运 动 , 是 武 器 系 统 自身 的 运 动 , 不 还 观 测 到 的 图像 序 列 存 在 着 目标 相 对 背 景 的运 动 、 由传 感 器 运 动
靠 D P内 部 的 数 据 存 储 空 间 有 可 能 不 够 。S S D P外 挂 两 片 静 态
, = ( ( a ) ( ,X+ , ) ) () 2
平 行 线 、 限 点 映 射 到 有 限 点 的 一 般 特 性 。 可 以 描 述 3 空 有 它 D 间 中的 目标 到 2 D平 面 的 成 像 过 程 ,具 体 表 现 可 以是 各 个 方

新型遥感卫星传感器几何模型_有理函数模型

新型遥感卫星传感器几何模型_有理函数模型
T T
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近年来 , 有理函数模型在遥感方面有了很大的 应用 。与常用的多项式模型比较 ,RFM 实际上是各 种传感器几何模型的一种抽象的表达方式 , 它适用 于各类传感器包括最新的航空和航天传感器 , 是多 项式模型更精确的形式 。在 RFM 中 , 像素坐标 ( r ,
c) 表示为含地面坐标 ( X , Y , Z ) 的多项式的比值 。
・J -
r2

rn
( 3)
GCP 不协调 ,即在某些点处产生振荡现象 。这导致
了多项式近似计算中误差的界限明显超出平均误 差 。平面仿射转换因可顾及两转换坐标系之间的平
第1期
巩丹超 ,等 新型遥感卫星传感器几何模型 — 有理函数模型
33
移、 旋转 、 两轴尺度不一致及两轴不正交等因素 , 故 常用于卫星影像的纠正 , 但因其忽略点位高程变化 所产生之高差移位 ,故在地形起伏较显著区 ,无法获 得理想的纠正精度 。而 RFM 在多项式中加入控制 点高程因子 ,且增加多项式之阶数及系数 ,并以有理 多项式型式 ( 即分子 、 分母均为多项式 ) 使模式能更 接近真实地表的变化 。 有理函数最早用于美国国防机构以及商业制图 机构 , 现 在 已 经 在 大 量 的 摄 影 测 量 工 作 站 如 Zl Imageing影像工作站和 LH 系统的 SOCET Set 中使 用 。通过分析我们归纳出该模型的下列优缺点 。 优点 : ① 模型的建立与传感器无关 ; ② 模型可以为实时测图操作提供足够的运算速 度; ③ 模型支持任何坐标系统 ; ④ 采用该模型不需要对现有的软件系统进行改 造 ,就可支持新型传感器 ; ⑤ 适合于各种性质的遥感影像包括面阵 CCD 、 线阵 CCD 、 雷达影像等 。 缺点 : ① 该方法无法为局部的变形建立模型 ; ② 很多参数没有物理含义 , 对这些参数的作用 和影响无法做出定性的解释和确定 ; ③ 解算过程中由于零分母造成的失效 , 影响该 模型的稳定性 ; ④ 多项式系数间有相关的可能 , 降低模型的稳 定性 ; ⑤ 如果图像的范围过大或者图像有高频的影像 变形 ,则精度无法保证 。

一种基于AFFPN的新型超高清遥感图像变化检测方法[发明专利]

一种基于AFFPN的新型超高清遥感图像变化检测方法[发明专利]

专利名称:一种基于AFFPN的新型超高清遥感图像变化检测方法
专利类型:发明专利
发明人:骆春波,徐加朗,罗杨,濮希同,杨洁,韦仕才,张赟疆,许燕
申请号:CN202110116284.0
申请日:20210128
公开号:CN112818818A
公开日:
20210518
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种基于AFFPN的新型超高清遥感图像变化检测方法。

该方法包括构建自适应多尺度多层次特征融合的感知网络AFFPN;将旧时态图像T1和新时态图像T2输入AFFPN,分别进行并行的特征提取,得到多尺度多层次的特征将两个同一层次的沿着通道维度进行堆叠后进行特征融合,得到融合特征F;将融合特征F进行二倍上采样,得到差异图D;基于差异图D,联合使用像素损失函数和感知损失函数对AFFPN进行训练;对差异图D进行Argmax操作,获得每个像素点属于的类别,生成变化图M。

本发明为了解决现有技术中只能捕获像素级局部信息、缺乏有效的特征融合策略、提取的特征信息不准确质量不高的问题,提出了AFFPN网络结构以高效的得到精细化、高质量的变化图。

申请人:电子科技大学
地址:611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
国籍:CN
代理机构:北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙)
代理人:李林合
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高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法

高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法

高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法一、本文概述随着空间技术和遥感科学的迅猛发展,高分辨率卫星遥感已成为地球观测与资源管理的重要手段。

高分辨率卫星遥感立体影像,以其高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的优势,为地表特征提取、环境监测、城市规划等领域提供了丰富而准确的信息源。

如何高效、精确地处理这些立体影像,以充分发挥其应用潜力,是当前遥感领域面临的重要挑战。

本文旨在探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法。

本文将回顾高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展历程,分析现有技术的优缺点。

接着,本文将重点介绍几种先进的处理模型与算法,包括基于深度学习的立体匹配算法、多源数据融合算法以及变化检测算法等。

这些算法不仅提高了影像处理的精度和效率,还拓宽了高分辨率卫星遥感的应用范围。

本文还将探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理技术在实践中的应用案例,如城市规划、灾害监测、环境评估等,以展示这些技术的实际应用价值和潜力。

本文将对未来高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展趋势进行展望,指出可能的研究方向和挑战,以期为相关领域的研究和实践提供参考。

本文将对高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法进行全面而深入的探讨,旨在推动遥感科学技术的发展,为地球观测与资源管理提供更有效的技术支持。

二、高分辨率卫星遥感技术概述高分辨率卫星遥感技术是指利用卫星搭载的遥感设备获取地球表面的高清晰度图像和数据的技术。

这种技术在地理信息系统、城市规划、农业监测、环境保护、灾害评估和军事侦察等领域具有广泛的应用。

高分辨率卫星遥感技术的关键在于其搭载的传感器和数据处理算法。

传感器必须具备高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率,以确保获取到的图像清晰、详细。

同时,数据处理算法需要能够从这些高分辨率图像中提取有用的信息,进行分类、识别和分析。

立体影像处理是高分辨率卫星遥感技术中的一个重要方面,它涉及到从不同角度获取的两幅或多幅图像中重建地面的三维模型。

一种基于仿射参数估计的图像配准方法

一种基于仿射参数估计的图像配准方法

一种基于仿射参数估计的图像配准方法专利名称::一种基于仿射参数估计的图像配准方法技术领域::本发明属于计算机图像处理领域,涉及一种图像配准方法。

背景技术::图像配准是同一场景的两幅或多幅图像在空间上的对准。

它在医学,遥感图像分析、图像融合、图像检索、目标识别等领域得到广泛的应用。

同时它也是多传感器图像融合、遥感图像镶嵌、目标变化检测、三维重建等领域中提高精度和有效性的瓶颈,是必需的前期工作。

图像配准方法分为基于图像灰度和基于图像特征的配准。

其中,基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理,而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度,实现起来比较简单,经过几十年的发展,人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法,如互相关法(也称模板匹配法)、序贯相似度检测匹配法、交互信息法等。

基于特征的匹配方法首先要对待配准图像进行预处理,也就是图像分割和特征提取的过程,再利用提取得到的特征完成两幅图像特征之间的匹配,通过特征的匹配关系建立图像之间的配准映射关系。

由于图像中有很多种可以利用的特征,因而产生了多种基于特征的方法。

常用到的图像特征有特征点(包括角点、高曲率点等)直线段、边缘、轮廓、闭合区域、特征结构以及统计特征如矩不变量、重心等等。

以上两种方法虽然都有各自的优势,且都取得了不错的效果,但这两种方法也都有自己的不足之处,基于图像灰度的配准方法配准速度比较慢;基于图像特征的配准方法算法复杂,而且往往由于特征提取的不完全,导致匹配率较低,对误匹配比较敏感,随着误匹配率的增大,配准效果会有明显的下降。

这在很大程度上限制了以上两种方法在实际工程中的应用,由于现有的基于灰度和基于特征的图像配准方法对误匹配均比较敏感,因此对特征点配准准确度提出了很高的要求,然而在许多实际工程中,例如航遥感空影像配准,由于飞机飞行姿态受气流影响比较严重,导致相邻帧图像之间存在很大的畸变,在进行点配准时误匹配在所难免,利用传统方法进行图像配准就会出现较大的偏差。

遥感反演FAPAR模型及其尺度效应纠正的开题报告

遥感反演FAPAR模型及其尺度效应纠正的开题报告

遥感反演FAPAR模型及其尺度效应纠正的开题报告一、研究背景和意义随着遥感技术的发展,利用遥感方法研究植被生态效应已成为当前研究的热点。

FAPAR(Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation)是反映植被覆盖度及光能利用效率的重要指标,因此FAPAR模型的研究具有重要的理论和应用价值。

目前,已有许多FAPAR模型被提出,如背景生长模型、经验模型、物理模型等。

但这些模型在不同地区和不同时间尺度上的适用性存在差异。

尤其在全球尺度下对FAPAR进行估算时,需要对尺度效应进行纠正。

因此,本研究旨在开发针对不同尺度下遥感FAPAR反演的模型,并对其尺度效应进行纠正,为植被生态效应研究提供科学依据。

二、研究内容和方法本研究主要包括以下几个方面:1. FAPAR模型的开发本研究将开发基于遥感数据的FAPAR反演模型,考虑遥感数据与FAPAR之间的复杂关系,结合地形、气象、土壤等因素,探讨不同数据源对FAPAR估算的影响。

2. 尺度效应的纠正本研究将针对不同尺度下FAPAR反演结果的差异性进行分析,并开发基于尺度效应的纠正方法,使FAPAR模型在不同尺度下的适用性提高。

3. 模型测试与验证为验证模型的有效性和适用范围,本研究将选取中国大陆的不同地区进行模型测试,对模型的精度和稳定性进行评估。

4. 结果分析本研究将通过对模型获得的FAPAR反演结果进行统计分析和空间分布分析,研究FAPAR在不同地区和不同生态系统中的变化规律和影响因素,为植被生态效应研究提供数据支撑和理论指导。

三、研究进度计划1. 6月中旬-7月中旬:文献调研和研究方案设计2. 7月中旬-8月底:数据获取和处理3. 9月初-10月中旬:FAPAR模型开发和尺度效应分析4. 10月中旬-11月中旬:模型测试和结果分析5. 11月下旬-12月底:论文写作和答辩准备四、研究预期结果1. 开发适用于不同尺度下的遥感反演FAPAR模型,提高FAPAR估算的精度和适用性。

基于简化仿射变换模型的图像配准方法

基于简化仿射变换模型的图像配准方法

基于简化仿射变换模型的图像配准方法
曾德贤;赵继广;曾朝阳
【期刊名称】《装备学院学报》
【年(卷),期】2005(016)001
【摘要】在超分辨率图像重构中,将来自不同传感器、不同时间获取的多帧图像高精度快速配准是其关键技术之一.在介绍图像配准基本方法的基础上,根据仿射变换原理,提出了基于简化的仿射变换模型的图像配准方法;通过采用APS(active pixel sensor) CMOS相机作为图像传感器,建立试验原型系统,验证了此方法的正确性;进行了结果分析,明确了配准精度.试验表明:该算法简单、速度快、精度较高,能够应用于超分辨率图像重构的配准中.
【总页数】4页(P84-87)
【作者】曾德贤;赵继广;曾朝阳
【作者单位】装备指挥技术学院,研究生部,北京,101416;装备指挥技术学院,试验工程系,北京,101416;装备指挥技术学院,试验工程系,北京,101416
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.2
【相关文献】
1.基于仿射变换模型的图象特征点集配准方法研究 [J], 章权兵;罗斌;韦穗;杨尚骏
2.基于粗糙集技术的胜任力模型简化方法探析——以简化高科技企业管理人员胜任力模型为例 [J], 丁越兰;黄晶;韩蕾
3.基于分数阶微分的TV-L1光流模型的图像配准方法研究 [J], 张桂梅;孙晓旭;刘建新;储珺
4.基于U-net分割与HEIV模型的遥感图像配准方法 [J], 陈辰; 周拥军; 李元祥; 庹红娅; 周瑜; 骆建华
5.一种基于仿射变换模型的图像自动对准方法 [J], 王晓静;王铁军;许高升
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一种基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法

一种基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法

一种基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法专利名称:一种基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法技术领域:本发明涉及一种海岸带遥感影像自动配准方法,特别是涉及一种基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法。

背景技术:海岸线及海岸带土地利用制图对于航道安全、海岸带资源管理、海岸带环境保护以及海岸带的可持续发展至关重要。

随着海岸带地区开发利用强度的不断增强,遥感技术在海岸带地区的应用越来越广泛。

为了充分利用海量的不同分辨率、不同时相、不同范围的遥感影像,对遥感影像的自动配准而非人工配准十分必要。

海岸带地区处在陆地与海洋的交界处,水域面积广阔,而遥感影像上水域不能为配准提供有用信息;海岸带陆地区域多为丛林、岩石、沙滩等,所能提供的可靠的配准特征数量也很少,且配准特征差异不显著,易产生错误匹配,影响配准精度。

影像配准本身可能就是个病态过程,对于一幅影像上提取出来的而在另一幅影像上并无对应特征点的特征,在配准过程中也可能形成一个配准点对。

因此海岸带遥感影像相对于陆地区域影像配准难度更高,自动配准精度往往更差。

遥感影像配准方法很多,可以划分为基于区域的配准方法和基于特征的配准方法。

基于区域的方法受各种因素的限制,包括大气衰减、明暗效果以及多时相传感器响应差异等,使用有限。

目前使用较多的是基于特征的配准方法,其中仿射不变特征配准方法近40年来一直是研究的热点。

考虑到其在配准方面的优势,已经被广泛应用到遥感影像的自动配准中。

该方法最早由Lowe提出,后来学者先后进行了改进,形成了一系列适用于遥感影像配准的方法。

例如,吴波等在2011年第7期《Photogrammetric engineering andremote sensing》撰文 “A Triangulation-based Hierarchical Image Matching Methodfor Wide-Baseline Images”,在用SIFT算法提取放射不变特征后,结合RANSAC方法使用一种自适应的三角形约束方法进行特征的匹配从而进行层次的影像配准。

基于仿射不变特征的遥感图像立体匹配研究

基于仿射不变特征的遥感图像立体匹配研究

基于仿射不变特征的遥感图像立体匹配研究在计算机双目视觉领域,对遥感图像进行立体匹配一直都是一项极具挑战性的课题。

现阶段,各个国家都不断发展卫星遥感技术,随着该领域技术的不断成熟,获取任何区域的高精度遥感图像已经是十分便捷方便的事情。

立体匹配就是利用二维图像对三维世界进行重构和感知的一项技术,但由于在拍摄过程中可能出现的噪声干扰、镜头畸变和光线影响等干扰,遥感影像中所携带的复杂信息可能会发生变化,同时由于城市遥感影像中建筑物边缘模糊等限制,最终的立体匹配精度会受到影响。

由于目前在立体匹配领域存在着众多的不确定干扰因素,并不存在一种能够普适所有情况的算法在所有情况下均能得到精确结果,因此,对于遥感图像的立体匹配研究具有十分重要的开创意义。

在本文中所做的工作主要包含以下的三个方面:(1)针对遥感图像中建筑物区域边缘点信息提取不精确的问题,本文提出了使用亚像素边缘信息来实现仿射不变的匹配。

亚像素是将普遍使用的像素精度精确到了小数级范围,首先对图像进行预处理操作,然后通过图像中的边缘模型以及从边缘模型所得到的面积效应来对卫星遥感图像进行边缘区域的亚像素位置提取,将整数级像素再进行细分,提取两侧梯度发生明显变化的特征点位置,使得位置信息更加精准。

该方法对图像中的噪声干扰具有较强的鲁棒性,不受图像中地面信息的干扰,保证了特征点提取的准确性。

(2)为了将匹配结果的精确度不断提高,本文在进行匹配时利用了边缘信息并使用新的立体匹配算法进行实验。

通过Canny算法提取的整数级边缘点可以利用视差信息进行匹配,但由于Canny边缘提取和整数级信息的不准确性,导致误匹配的产生。

因此,本文将整数级点与亚像素点信息建立映射对应关系,一个整数级范围内如果存在则只有一个亚像素点信息存在,可以根据Canny边缘检测算子对亚像素匹配进行改进。

(3)为了能够对本文所提出的算法有一个宏观的认识,并表明其有效性,本文分别在模拟遥感图像和真实遥感图像上进行了算法的测试实验,通过计算建筑物绝对高程误差、使用基于超分辨率重建的亚像素匹配算法作为对比实验,能够表明本文算法在高程计算上能够达到亚像素精度,在匹配率方面要优于对比算法,并且能够获得较为准确的匹配结果。

基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型

基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型

航天返回与遥感第44卷第6期130 SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING2023年12月基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型陈瑞林章博段熙锴孙鸣捷*(北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191)摘要目前对地遥感的最主要途径之一便是通过遥感相机获得目标物信息,然而遥感相机的分辨率直接影响成像质量。

结合遥感相机的推扫式成像技术,文章提出了一种基于单像素成像的超分辨增强技术模型,该模型能够简化重建过程,其设计目标是基于单像素超分辨的技术手段将航天遥感相机的图像分辨率增强4倍。

为了验证该设计思想及其重建效果,文章设置了超分辨增强仿真试验,最终仿真试验结果表明,基于单像素的超分辨模型可以将图像的信噪比提高1.1倍,且重建的图像具有明显的抑制噪声的效果,起到了良好的降噪功能,相较于其他传统图像分辨率增强方法(如双三次内插、超深超分辨神经网络)具有更高的优越性。

该方法可为地理遥感探测、土地资源探查与管理、气象观测与预测、目标毁伤情况实时评估等诸多领域的图像处理和应用提供有力支持。

关键词单像素超分辨分辨率增强推扫式成像降噪效果遥感应用中图分类号: TP751.2文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)06-0130-10 DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.06.012Remote Sensing Image Resolution Enhancement Technology Based onSingle-Pixel ImagingCHEN Ruilin ZHANG Bo DUAN Xikai SUN Mingjie*(School of Instrument Science and Optoelectronics Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100191, China)Abstract At present, one of the most important ways of earth remote sensing is to obtain target information through remote sensing cameras, but the resolution of remote sensing cameras directly affects the imaging quality. Combined with the pushbroom imaging technology of remote sensing camera, this paper proposes a super-resolution enhancement technology model based on single-pixel imaging, which can simplify the reconstruction process, and its design goal is to enhance the image resolution of aerospace remote sensing camera by 4 times based on single-pixel super-resolution technology. In order to verify the design idea and its reconstruction effect, the super-resolution enhancement simulation experiment is set up, and the final simulation results show that the single-pixel super-resolution model can improve the signal-to-noise ratio of the image by 1.1 times, and the reconstructed image has the obvious effect of suppressing noise, which plays a good noise reduction function, and has higher superiority than other收稿日期:2023-06-30基金项目:国家自然科学基金委项目(U21B2034)引用格式:陈瑞林, 章博, 段熙锴, 等. 基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(6): 130-139.CHEN Ruilin, ZHANG Bo, DUAN Xikai, et al. Remote Sensing Image Resolution Enhancement Technology Based on Single-Pixel Imaging[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2023, 44(6): 130-139. (in Chinese)第6期陈瑞林等: 基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型 131traditional image resolution enhancement methods (such as bicubic interpolation and ultra-deep super-resolution neural network). This method can provide strong support for image processing and application in many fields, such as geographic remote sensing detection, land resources exploration and management, meteorological observation and prediction, and real-time assessment of target damage.Keywords single-pixel super-resolution; resolution enhancement; push-broom imaging; noise reduction effect; remote sensing application0 引言对地遥感成像的主要途径之一就是航天遥感相机,由于其具有覆盖范围广、成像速度快、风险低等优势,在国土资源管理、气象预报、地理测绘等领域发挥着举足轻重的作用。

高分辨率遥感影像基于仿射变换的严格几何模型

高分辨率遥感影像基于仿射变换的严格几何模型

“ 感 技术 ” 即通 过 各 种 航 天 传感 器所 摄 取 的 影 遥 ,
像 获取 地 球 的空 间 信息 。1 9 9 9年 9月 , 取 商 用 获
l 分 辨 率 遥感 影像 的卫 星 I m KON 2发射 成 功 ; OS 20 0 1年 , 下 0 6m 分 辨 率 遥 感 影 像 卫 星 星 .2 QUI KB R C I D也发 射成 功 ; 而且 , 系 列 的 高分 辨 一 率 遥 感影 像 卫 星 的发射 计 划正 在执 行 之 中 。这 就 使 得我 们 能 够 利用 高分 辨率 的遥 感 影 像 , 以较 低
Vo . 7 No 6 12 . D c2 0 e .0 2
文章 编号 :0 00 0 2 0 }60 5 —5 10 —5 X(0 2 0 —5 50
文献标 识码 : A
高 分 辨率遥感影 像基于 仿射变换 的严格几何 模 型
张 剑 清 张 祖 勋
( 武汉大学遥感信息工程 学院 , 1 武汉市珞喻路 19号 ,30 9 2 40 7)

要 : 绍 了高分辨率遥 感影像 方位 参数 求解 的严格几何模 型 , 介 该模 型采 用 了基 于平行光投 影的三 步 变换
的方法 。第一步是将三维 空间经过 相似 变换 缩小至影像 空 间, 再将 其 以平 行光投 影至一 个水平 面上 ( 仿射 变
换 ) 最 后 将 其 变 换 至 原 始 倾 斜 影 像 。 同 时 对 许 多 分 辨 率 为 1m、m 与 l 的 影 像 进 行 了试 验 , 果 验 证 了新 , 0 3 m 结
的成 本 、 较短 的周期 获 取这些 基础 空 间信息 。
种近 似方 法 。更 高分 辨 率 的影 像 与 S OT影 像 P

遥感卫星立体影像传感器模型综述

遥感卫星立体影像传感器模型综述
[ 14] [ 15]
,以
基于仿射变换的遥感卫星立体影像传感器模型考虑了侧偏角、 近似平行投影、 地形起伏等因素 , 在不知 道传感器详细参数的情况下, 只需要少量地面控制点即可进行较高精度的卫星影像的空间定位, 这是它的 优势。然而这种模型也存在着一定的局限性, 由于其假设! 小视场角内的中心投影近似于平行光投影∀ , 因 此不适用于处理大视场角传感器影像, 通用性较差。
i) i, i,
图1
线阵 CCD 传感器成像方式
确定 , 具体关系参阅文献 [ 2] 。
在已知相机具体参数和摄影时刻星历轨道、 姿态信息的情况下, 将像点坐标代入式 ( 1) 中即可求出相应 地面点三维空间坐标。由于共线方程是按照严格几何投影关系得到的物象关系式 , 因此基于共线方程的严 密传感器模型在理论上是严密的, 对卫星影像的处理精度很高。 线阵 CCD 推扫式影像是行中心投影影像, 即同一扫描行上的像点具有相同的外方位元素, 不同扫描行 之间的像点具有不同的外方位元素 , 由于这一动态特性导致影像的严密传感器模型十分复杂。以 IKONOS 卫星影像为例, 其严密传感器数学模型文件长度达 183 页 , 相应的接口控制文件达到 225 页 [ 3] , 用商业后处 理软件实现这一严密模型是不现实的; 同时, 相机的具体参数和摄影时刻星历轨道、 姿态等信息对于普通用 户都是保密的。因此基于共线方程的严密传感器模型虽然对卫星影像的处理精度高, 但并不是普通用户可 以建立的, 一般由传感器研制方或遥感影像处理单位以严密传感器模型为基础 , 开发专业的影像处理软件, 用于对卫星影像进行几何校正。如 Gruen A 等人开发的针对日本 ALOS 卫星影像处理的 SAT - PP 软件, 对 ALOS 卫星全色影像处理精度高程中误差小于 2. 49m, 平面中误差在 5. 5m 至 6. 6m 之间 , 明显优于标称 15m 的 CE90 的平面精度和 6m 的 LE90 的高程精度。Konecny G 等人于 1987 年开发了以严密传感器模型为 内核的遥感影像处理软件 BLASPO[ 5] , 利用该软件对 MOMS- 2 卫星影像[ 6] 、 SPOT 和 IRS- 1C 卫星影像[ 7] 、 [ 8] [ 9] IKONOS 和 Quickbird 卫星影像 、 SPOT 5/ HRS 卫星影像 均取得了很高的处理精度。 基于共线方程的遥感卫星立体影像严密传感器模型理论严密 , 校正精度高, 但前提是必须已知摄影时 刻的轨道星历、 姿态信息和传感器详细参数, 在实际应用中往往无法得到这些参数; 而且这种模型形式复 杂, 解算时运算量大 , 这也是选择该模型处理遥感影像时需要注意的问题。
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2006 年 第 7 期 测 绘 通 报 1 9
文章编号 :049420911 (2006) 0720019203
中图分类号 : P237 文献标识码 :B
基于仿射变换的新型遥感传感器成像模型
巩丹超 ,杨哲海 ,张云彬
0 = a11 ( X - Xoi) + a12 ( Y - Y oi) + a13 ( Z - Zoi) (1)
y = a22 ( X - Xoi) + a23 ( Y - Y oi) + a23 ( Z - Zoi) 式 (1) 可以进一步改化为式 (2)
x
a
=
A1
X
+
A2
Y
+
A3
Z
+
A4
(2)
面平均高度 ,然后通过缩小的地面模型来建立这种
转换关系 ,这样得到缩小地面模型的平行投影影像 。
(2) 坐标关系转换
如图 1 所示 ,设 CCD 传感器绕飞行方向的侧视
角为 ω,并进一步假设成像瞬间中心投影影像线与
缩小的地面模型相交于主点 O 。用 S 表示投影中
心 , p ( yc) 表示中心投影像点 , Pg 为光线 S p 与地面 的交点 , 从 Pg 作中心投影影像线的垂线 , 垂足即为 相应的仿射投影像点 pa ( ya) 。设传感器的焦距为 f ,中心投影像点 p ( yc) 的坐标为 yc , 镜头主点坐标 为 yH , 仿射投影像点 pa ( ya) 的坐标为 ya , 则根据 图 1中的三角形相似关系
2 维仿射变换定向模型共有 9 个系数 :8 个几何 参数和 1 个侧视角 ,基本方程式是地面坐标的线性
表达式 ,实验结果表明这种模型简单 、稳定 ,因此可 以用于快速成图处理 。另外仿射变换对控制点的要 求与基于共线方程的传感器模型相当 。对于仿射变 换 ,从实验结果中检查点的误差分布来看 ,不论是扫 描行方向还是飞行方向 ,其误差呈规律性变化 ,即越 靠近影像中心的点 ,其误差越小 。这反映出基于仿 射变换传感器模型的缺点 :不适于视场角比较大和 覆盖范围比较大的卫星影像 ,原因在于实际影像不 完全服从仿射变换的几何规律 。
2. 广义传感器模型 :不考虑传感器成像的物理 因素 ,直接采用数学函数如多项式 、直接线性变换以 及有理函数等形式来描述地面点和相应像点之间几 何关系 。这类方法一般适用于平坦地区 ,并且与具 体传感器无关 ,数学模型形式简单 、计算速度快是其 优点 ,属于理论不甚严密的表达形式 。
三 、基于仿射变换的传感器模型
二 、传感器成像模型
传感器成像模型通常是指用于描述成像瞬间传 感器成像平面与真实地面空间几何关系的数学模型 (故也称为传感器几何模型 ,或简称传感器模型) 。 建立传感器模型的目的是建立有效的成像模型 ,以 便正确描述物方空间坐标系中的地面点坐标与图像 平面上相应像点坐标之间的几何关系 。遥感影像的 传感器模型通常有多种 ,主要可分成两大类 。
表 1 IKONOS 试验结果
控制 方案
控制 点数
检查 X 中误 Y 中误 Z 中误 点数 差/ m 差/ m 差/ m
1
18
20 1. 403 1. 391 1. 962
2
14
24 1. 438 1. 307 1. 851
3
10
28 1. 373 1. 283 1. 671
4
6
32 1. 822 1. 365 1. 982
控制 方案
1 2 3 4
表 2 资源卫星影像试验结果
控制 点数
检查 X 中误 Y 中误 点数 差/ m 差/ m
12
7
9. 290 4. 198
10
9
9. 089 3. 693
8
11 8. 824 3. 935
6
13 7. 985 4. 189
Z 中误 差/ m
8. 747 7. 685 7. 400 9. 511
生成的仿射影像和原始的中心投影影像是同一比例
尺 ,因此
xa = x
(5)
将式 ( 4) 和式 ( 5) 代入上一节 2 维仿射变换的公
式 (2) ,即可得到下述基于 2 维仿射变换的物理传感
器模型
x = A1 X + A2 Y + A3 Z + A4
f

f
Z/ -
( mcos ytan ω
ω)
y
=
1. 物理传感器模型 :考虑成像时造成影像变形
的物理意义如地表起伏 、大气折射 、相机透镜畸变及 卫星的位置 、姿态变化等 ,然后利用这些物理条件建 构成像几何模型 。通常这类模型数学形式较为复杂 且需要较完整的传感器信息 ,由于其在理论上是严 密的 ,因而模型定位精度较高 ,故也称其为严密或严 格传感器模型 。在该类传感器模型中 ,最有代表性 的是摄影测量中以共线条件方程为基础的传感器 模型 。
ya = A 5 X + A 6 Y + A 7 Z + A 8
3. 透视投影与平行投影的投影转换
由于仿射变换对应平行投影 ,而透视变换对应
中心投影 ,因此 ,在用仿射变换描述透视变换的线阵
列 CCD 推扫式影像时 ,必须进行扫描行方向上图像
性质的转换 :从透视变换转换到仿射变换 (Okamoto
1998) 。下面以线阵 CCD 推扫式影像的其中一行影
一 、引 言
高分辨率遥感卫星的出现 ,使利用卫星遥感立 体影像实现地面目标的高精度定位与大比例尺测图 成为可能 。目前 ,航天测绘传感器的地面分辨率大 幅度提高 ,传感器获取立体影像的方式日渐复杂 ,已 不限于单线阵 CCD 传感器通过绕飞行方向侧摆 (如 SPO T) 或三线阵 CCD (如 MOMS) 的方式获取立体 影像 ,一个典型的例子就是美国空间成像公司 ( Space Imaging) I KONOS 卫星的传感器 ,它可按需 要绕其轴线进行任意角度转动 ,以获取兴趣区域的 立体影像 。传感器成像模型的建立是进行摄影测量 立体定位处理的基础 ,由于高分辨率遥感卫星影像 成像方式的独特性及复杂性 ,目前有关传感器成像 模型的研究成为当前摄影测量与遥感领域的一个热 点 。本 文 针 对 高 分 辨 率 卫 星 遥 感 影 像 中 的 线 阵 CCD 推扫式影像 ,鉴于现有传感器成像模型的局限 性 ,引入一种新的传感器模型 :基于仿射变换的传感 器模型 。
p a′p
pO
=
pa′Pg ya -
SO
y
y
=
ΔZ m cos ω
+
f
yatan ω
(3)
整理可得
图 1 投影性质转换
2006 年 第 7 期 测 绘 通 报 2 1
ya
=
f f
+ -
ΔZ my tcaonsωωy
(4)
由于假设在飞行方向是严格的平行投影 , 并且转换
A5
X
+
A6
Y
+
A7
Z+
A8
(6) 式 (6) 代表了真实中心投影像点与地面点通过 2 维 仿射变换建立的严格几何关系 。这里用更简单的方
法推导出和文献[ 4 ]一致的公式 。
四 、实验结果与分析
为了详细分析基于 2 维仿射变换传感器模型的 应用特性 ,实验采用了两种类型的线阵 CCD 推扫式 遥感影像 :1 m 分辨率的 I KONOS 卫星影像和 5 m 分辨率的我国某资源卫星影像作为实验数据 。其中 I KONOS 影像的在覆盖区利用 GPS 测量了 38 个明 显地物点并计算出相应的高斯坐标 ;而对资源卫星 影像采用了同样方式获取了 19 个明显的地物点 。 实验中控制方案和试验结果如表 1 ,表 2 所示 (表中 的误差均指检查点中误差) 。
在传统的摄影测量领域 ,应用较多的是物理传 感器模型 。对线阵 CCD 推扫式遥感影像 ,高空间分 辨率的特点决定了卫星成像传感器长焦距和窄视场 角的特征 ,如 I KONOS 的焦距为 10 m ,而视场角小 于 1°,对于这种成像几何关系 ,如果采用基于共线 方程的物理传感器模型来描述 ,将导致定向参数之 间存在很强的相关性 ,从而影响定向的精度和稳定 性 。虽然存在多种解决相关性的方法如分组迭代 、 合并相关项等 ,但是结果并不十分理想 ,能达到的定 位精度有限 ,特别是在视场角很小的情况下 ,问题变 得特别突出 。
不足 ,Okamoto 提出了一种利用仿射投影变换来处 理高分辨率星载线阵 CCD 推扫式影像的方法 ,通过 SPO T1 级 、2 级立体影像的定位实验证明 ,最少只需 6 个均匀分布的地面控制点 ,就可获得 6 m 的平面 精度和 7. 5 m 的高程精度 ,其实验表明利用仿射投 影处理线阵 CCD 推扫式影像尽管在理论上存在不 足 ,但获得的定位精度与物理传感器模型相当[1 ] 。 Okamoto 的仿射变换模型以 1 维仿射投影影像为基 础 ,提出了一种“中心投影 —仿射投影”的改正方式 , 即利用成像时的几何关系 ,将行中心投影影像转化 为相应的仿射投影影像之后 ,以仿射影像为基础 ,进 行地面点的空间定位 。Susumu Hattori[2 ] 与 Tet su Ono[3 ]及张剑清[4 ]进一步研究与应用了该模型 。本 文结合上述有关仿射变换用于卫星线阵列 CCD 推 扫式影像传感器模型方面的理论和算法基础 ,针对 当前高分辨率遥感影像 ,从平行投影的几何关系分 析 ,投影性质的转换以及严格仿射变换数学模型的 建立等方面研究了基于仿射变换的传感器模型 ,并 给出详细的实验结果与分析 。
1. 研究现状 针对线阵 CCD 推扫式影像物理传感器模型的
收稿日期 : 2004209229 基金项目 : 863 计划资助项目 (86321322002AA135130) 作者简介 : 巩丹超 (19752) ,男 ,陕西丹凤人 ,博士 ,讲师 ,主要从事数字摄影测量方面的研究 。
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