MTFC在光学遥感成像系统优化设计中的应用研究
基于MTFC的图像复原结果对比分析
基于MTFC的图像复原结果对比分析聂荣娟;刘丹丹;张晓迪【摘要】地物在成像过程中,由于受到光学成像系统作用、地物周边环境等影响,会使得到的地物影像存在噪声、模糊等各种影像质量下降的问题,这种现象就是图像退化.根据影像退化机制,利用调制传递函数补偿(Modulation Transfer Function Compensation,MTFC)原理复原图像,提高航空面阵成像系统的成像质量,使航空面阵影像更便于判读解译.采用调制传递函数补偿(MTFC)原理进行图像复原.复原图像与原始影像相比在一定程度上边缘更加清晰,更利于判读解译,但在复原过程中也不可避免的添加了噪声.通过复原图像评价指标对比发现,利用航线方向MTF得到的复原图像效果较差,这与成像系统航线方向成像性能偏低有关.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2019(033)001【总页数】4页(P116-119)【关键词】影像退化;调制传递函数补偿;图像复原【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】P2370 引言图像复原是图像退化的逆过程,是利用一些手段方法、先验知识,从退化的图像中恢复出原始的图像。
对遥感图像进行图像复原能提高遥感图像数据的真实性、适用性及精确性。
图像复原技术作为遥感图像处理中一项基础的预处理技术,成为遥感图像处理工作中重要的组成部分,对后续的图像处理及图像数据应用有着重要的作用,对于遥感技术的发展具有非常重要的意义[1]。
其中,调制传递函数补偿(Modulation Transfer Function Compensation,简称MTFC)是利用获取到的成像系统的MTF进行图像复原,从退化的遥感影像中估算出原始地物场景影像,以提高遥感影像的清晰度、可解析度及可利用度,使得遥感影像的MTF数值得到提高,使光学成像系统的总体MTF数值能够达到较为理想的水平,能够有效地改善遥感影像质量[2]。
基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法
基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法摘要：本文提出了一种基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法。
该算法首先对图像进行噪声判别，然后根据噪声强度的不同采用不同的平滑滤波器，以达到最佳的去噪效果。
接着，利用MTFC算法对图像进行分块处理，通过计算分块内像素点的局部方差，得到分块内噪声强度的估计值，并根据估计值对每个分块内的像素点进行自适应平滑处理。
实验结果表明，该算法在去除噪声的同时保留了边缘信息和细节特征，具有较好的复原效果。
关键词：遥感图像；噪声判别；平滑滤波器；MTFC算法；自适应平滑处理。
一、引言遥感图像是以空间电磁波辐射作为信息采集源的一种特殊的数字图像。
由于遥感图像拍摄过程中存在的种种干扰因素，如云层、大气、地形、降水等，使得遥感图像的质量往往无法达到理想状态，因此必须对其进行复原处理，以便更好地应用到各种领域中。
传统的图像复原算法有均值滤波法、中值滤波法、高斯滤波法等，但它们对于不同强度的噪声处理效果存在一定局限性。
二、算法原理本文提出的自适应MTFC遥感图像复原算法主要有以下几个步骤：1. 噪声判别：通过计算图像灰度值的标准差来估计噪声强度，如果噪声强度小于一个预设的阈值，则采用中值滤波器进行平滑处理，否则采用高斯滤波器或双边滤波器进行平滑处理。
2. MTFC分块处理：将图像分成若干个小块，并对每个分块进行变换域分析，得到每个分块内像素值的方差。
3.噪声强度估计：根据每个分块内像素点的局部方差，得到分块内噪声强度的估计值。
4.自适应平滑处理：根据估计值对每个分块内的像素点进行自适应平滑处理，以达到最佳的去噪和保留细节特征的效果。
三、实验结果本文在现有的四幅遥感图像上进行了实验，比较了本算法与传统的高斯滤波法、双边滤波法以及MTFC算法的复原效果。
实验使用的评价指标有峰值信噪比(PSNR)、平均结构相似性(MSSIM)、主观视觉效果等。
实验结果表明，本算法在不同强度的噪声下都能够较好地去除噪声，同时保留了边缘信息和细节特征。
改进的MTF遥感影像复原算法研究
１ 引 言
在 遥感 卫 星 地 面数 据处容 ， 于 提 高遥 感 图像 质 量 有 重 对 要作 用［ 。图像 复原是 指 去除或 减轻 图像在 获取 过 １ ］ 程 中发生 的像 质退化 ， 这些 退化 包括 由光学 系统 ［ 、 ２ ］
ｄ ｉ１ ． ９ ９ｊ ｉｓ ． ０ ０ ３ ７ ． ０ ２ ０ ． １ ｏ： ０ ３ ６ ／．ｓｎ １ ０ — １ ７ ２ １ ． １ ０ ６
中 图分 类 号 ： Ｐ ５ Ｔ ７１
文 献标 识码 ： Ａ
文章 编 号 ：００ １ ０
Ａｎ Ｉ ｐ ｏ ｅ ＴＦＣ ｓ ｏ ａ ｉ ｎ ｔ ｇ ｒ ｔ ｍ ｒ ｖ ｄ Ｍ Ｒｅ ｔ ｒ ｔｏ Ａｌ ｏ ｉｈｍ ｏ ｍ ｏ ｅ Ｓ ｎ ｉ ｇ Ｉ ａ ｅ ｆ ｒ Ｒｅ ｔ ｅ ｓ ｎ ｍ ｇ
信 噪 比控制 在可 接受 的范 围内 ， 是遥 感 图像 复 原 的
一
大挑 战【 。 ７ ］
ＭＴＦ Ｍｏ ｕａｉｎ Ｔ ａ ｓｅ ｕ ｃｉｎ 是 系 统 （ ｄ ｌｔ ｒｎ ｆｒＦ ｎ ｔ ） ｏ ｏ
幅频 特性 的表征 ， Ｆ值越 高 ， ＭＴ 通过 成 像 系 统 的景
物在 辐射空 间 的高频 成 分 越 丰 富 ， 图像 的清 晰 度 也
遥感信 息
■ 感 应 用
改进 的 ＭＴ Ｆ遥感影像复原算法研究
柴 雅 琼① ， ～ 冯钟 葵 ②， 东楷 ① ， 擎② 齐 ～ 郭
（ 中 国科 学 院研 究 生 院 ， 京 １０ ４ ； 中 国科 学 院 ， 地 观测 与数 字 地 球 科 学 中心 ， 京 １Ｏ ９ ） ① 北 ００９② 对 北 ０ ０ ４
光学遥感成像系统调制传递函数补偿技术
光学遥感成像系统调制传递函数补偿技术
曾湧;陈世平;于晋
【期刊名称】《中国空间科学技术》
【年(卷),期】2010(030)004
【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.
【总页数】6页(P38-43)
【作者】曾湧;陈世平;于晋
【作者单位】中国资源卫星应用中心,北京,100094;中国空间技术研究院,北
京,100081;中国资源卫星应用中心,北京,100094
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于维纳解卷积技术的数字放射成像系统的过采样调制传递函数测量新方法 [J], 周仲兴;朱庆阵;赵会娟;高峰
2.亚像元动态成像技术中系统的调制传递函数 [J], 车双良;汶德胜;李轶;张兴社
3.亚像元动态成像技术中系统调制传递函数的数值分析 [J], 车双良;赵创社
4.光电成像系统动态调制传递函数测量装置 [J], 姜昌录;袁良;汪建刚;李辉;王生云;
康登魁;杨朋利;王雷
5.光学遥感相机装星后调制传递函数测试与分析 [J], 何军;曹开钦;杨勇;温渊;丁丕满;代海山
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基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法
基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法周楠;齐文雯;曹世翔;何红艳;邢坤;岳春宇【摘要】由于遥感图像成像过程中受平台运动、传感器成像性能、大气扰动等因素影响，使得图像品质退化。
文章提出一种基于空域的自适应调制传递函数补偿法对遥感图像进行复原。
该算法根据实验室实测的调制传递函数值，考虑光学系统、探测器与电子元器件等对图像品质的影响，构造有限长脉冲响应计算去卷积核，对图像进行去卷积时根据相机成像所设参数（包括积分级数、增益等）下不同灰度的信噪比信息，兼顾景物内容进行自适应的抑噪处理。
该算法已成功应用于“高分二号”（GF-2）卫星图像地面处理中，试验结果表明该算法在有效提高图像清晰度的同时能够保证图像的信噪比，从而改善了图像品质。
%Because of the effects of platform, sensor, the atmosphere etc, remote sensing images are degraded. This paper proposes an adaptive modulation transfer function compensation (MTFC) restoration algorithm of remote sensing images based on spatial domain. The method is based on the modulation transfer function values laboratory-measured, which considers the impact of optical system, detector and electronic components, and construct finite impulse response to calculate deconvolution nuclear. According to the signal to noise ratio (SNR) of different gray values given by the sensor parameters (including integral series, gain, etc), we handle image deconvolution, which combining scene content for adaptive noise suppression processing. The algorithm has been successfully used in GF-2 data ground processing, The test results show that the method can improve both the image clarity and the SNR to increase the image quality.【期刊名称】《航天返回与遥感》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】9页(P54-62)【关键词】图像品质;有限长脉冲响应;图像复原;自适应抑噪;“高分二号”卫星;航天遥感【作者】周楠;齐文雯;曹世翔;何红艳;邢坤;岳春宇【作者单位】北京空间机电研究所，北京 100094;北京空间机电研究所，北京100094;北京空间机电研究所，北京 100094;北京空间机电研究所，北京 100094;北京空间机电研究所，北京 100094;北京空间机电研究所，北京 100094【正文语种】中文【中图分类】P2360 引言“高分二号”（GF-2）卫星是我国自主研发的首颗空间分辨率优于1m的民用光学遥感卫星。
一种光学遥感成像系统优化设计新方法研究
Ｓ Ａ Ｅ ＡＹ ＥＣ Ｖ Ｙ ＆ Ｒ Ｍ０ Ｐ Ｃ ＣＲ Ｆ Ｒ Ｏ ＥＲ Ｅ Ｓ ＮＳ ＮＧ Ｅ Ｉ
第３ ２卷 第 ２期
２ １ 年 ４月 ０１
一
种光学遥感成像 系统优 化设 计新方法研究
刘 兆军 周 峰 阮 宁娟 鲍 云飞
（ 京 空 间 机 电研 究 所 ， 京 北 北 １０ ７ ） ０ ０ ６
文献标 识码 ： Ａ
文章编 号 ：０ ９ ８ １（０ １ ２ ０ ３ — ８ １０ — ５ ８２ １） — ０ ４ ０ ０
Ｓ ｕ ｙ ｏ ａ ｅ ｏ ｓＤｅ ｉ ｎ Ｍ ｅｈ ｄ ｆ ｒ Ｓ ａ ｅ Ｏｐ ｉａ ｍｏ ｅ Ｓ ｎ ｉ ｇ ｔ ｄ ｎ Ｔｒ ｄ － ｆ ｓｇ ｔ ｏ ｏ ｐ ｃ ｔｃ ｌＲｅ ｔ ｅ ｓｎ Ｉ ｇ ｎ ｙ ｔ ｍ ｍａ ｉ ｇ Ｓ ｓｅ
ｅ ｈ ｎ ｅ ｍａ ｅ ｑ ｌｉｙ ｂ ｏ ｒ ｈ ｎ ｉ ｅ ｉ ｄ ｘ ｄ ｓｇ ａ ｄ ｒ ｔｏ ａ ｅ ｉｎ ｎ ａ ｃ ｉ ｇ ｕａ ｔ ｙ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｎ ｅ ｅ ｉ ｎ ｎ ａ ｉｎ ｌ ｄ ｓｇ ｍｅ ｈ ｄ ｔ ｏ ．Ａｄ ｉｉ ｎ ｌ ，ｔ ｉ ｍｅｈ ｄ ｄ ｔｏ ａｌ ｙ ｈｓ ｔｏ
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基于加权小波变换及MTFC的多光谱影像融合方法
基于加权小波变换及MTFC的多光谱影像融合方法随着遥感技术的发展，多光谱影像融合已经成为了一种重要的遥感数据处理方式。
多光谱影像融合可以通过将来自不同波段的光谱影像进行融合，得到富有信息量的综合影像，同时可以提高遥感数据在地物识别、遥感分类等领域的应用效果。
然而，传统的多光谱影像融合方法仍然存在一些缺陷，例如过度平滑、信息丢失等问题，这些问题严重制约了多光谱影像融合技术在实际应用中的应用效果。
因此，需要开发一种基于加权小波变换及MTFC的多光谱影像融合方法，以克服传统方法存在的问题，提高多光谱影像融合的应用效果。
该方法采用了加权小波变换和MTFC两种算法来实现多光谱影像融合。
首先，利用加权小波变换算法获取不同波段的综合特征，以表达遥感图像的不同频率特征。
其次，利用MTFC算法对综合特征进行分解、压缩、重构，获得满足要求的多光谱影像融合图像。
首先，加权小波变换的处理是该方法的核心。
加权小波变换是多光谱影像融合中一种常用的信号处理算法，它主要是通过对小波域滤波进行加权处理，以达到突出和保留影像局部特征的效果。
采用加权小波变换可以有效地在多光谱影像中提取细节信息、文图信息、纹理信息和形态信息等各种波段图像的特征信息，从而提高多光谱影像融合的精度。
然后，采用MTFC算法对加权小波变换所得的综合特征进行分解、压缩、重构，以得到满足需要的多光谱影像融合图像。
MTFC算法是著名的压缩算法之一，其基本思想是基于变换域下的系数分解和量化来实现压缩，从而获得高质量的压缩图像。
MTFC算法可以克服传统压缩算法中存在的一些问题，例如失真、图像平滑等问题，因此被广泛应用于多光谱影像融合中。
综上所述，本方法基于加权小波变换和MTFC算法，可以有效地提高多光谱影像融合的应用效果。
加权小波变换通过对不同波段图像进行加权处理，可以有效地提取各种波段图像的特征信息，从而提高融合结果的准确性。
MTFC算法则可以对加权小波变换后的综合特征进行分解、压缩、重构，获得高质量的多光谱影像融合图像。
空基遥感图像的MTF试验研究
对边 扩散 函数 ｇ ）微分 ， （ 得
：
（ ：６ ） ） （
（ ： （ ） ）
由此可以看 出， 边扩散函数（ Ｓ ） Ｅ Ｆ 的微分即为线扩散 函数（ Ｓ ） 由于线扩散实际上就是一维的点扩散 ＬＦ ； 函数 ， 故再 对 Ｌ Ｆ进 行傅 立 叶变换 即可 得所 需 的系统 ＭＴ －１ Ｓ Ｆ ４．
收 稿 日期 ：０ ７— １ ９ ２ ０ ０ —１
基金项 目： 国家 自然科学基金资助项 目（ ０７ １５ ４ ５ １０ ）
作者简介 ： 张冬英 （９５ ， ， １７ 一）女 安徽合肥人 ， 解放军炮兵学院讲师 ， 安徽光学精密机械研究所博士研究生
维普资讯
以下是 利用 Ｖ Ｃ＋ ＋ 行 实例设 计 ］对遥 感 图象 中不 同地物 分别 获取 ＭＴ ， 进 ， Ｆ 计算 结果 如下 ： （ ）人工 目标 ： ６ 所 示是 ２０／ ２ １ １ 图 ａ ０ ３ １／５获取 的俯视 图像 ， 取房 屋 在地 面 的 阴影作 为 刃 边 ， ６ 选 图 ｂ
要： 遥感卫星 Ｃ Ｄ相机 的 ＭＴ Ｃ Ｆ是描 述成 像 系统 的空 间频 率响 应特 性 的重要 方法 之一． 对 在
Ｍ Ｆ算法 的理论 和实 验研究基 础上 ， Ｔ 分析多项式拟合边缘 扩散 函数 的缺点 ， 出一种新 的改进 型函数 代 提 替多项式 函数 ． 通过对遥感图像 中的人工地物和 自然地物分别进 行 ＭＴ Ｆ计算 ， 结果 表明 ， 改进 的算法 具
第 ３ 卷 第 ６期 １
Ｖ １３ ． ｏ ． １ Ｎｏ ６
空 基 遥 感 图 像 的 ＭＴ Ｆ试 验 研 究
张冬 英 ， 易维 宁 ， 先 华 乔 延利 王 ，
（． １ 中国科学 院 安徽光学精密机械研究所 ， 安徽 合肥 摘 ２０ ３ ；． ３ ０ １２ 解放军炮兵学院 信息工程系 ， 安徽 合肥 ２ ０３ ） ３０ １
一种新的光学遥感器优化设计方法
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｓ ａ ｅ ｏ ｔｃ ｌ ｅ ｔ ｅ ｓ ｒ ｆｈ ｇ ｐ ｔａ ｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ｎ ｅ ｃ ｉｖ ｏ ｈ ｌ ｈ ｎ ｍａ ｌ ｅ ｉｎ ａ ｄ ｈ ｇ ｍａ ｉ ｇ ｓｒ ｃ ： ｐ ｃ ｐ ｉａ ｍｏ ｅ ｓ ｎ ｏ ｓ ｏ ｉ ｈ ｓ ａ ｉ ｌ ｓ ｌ ｔ ｅ ｄ ａ ｈ ｅ ｅｂ ｔ ｉ ｔａ ｄ ｓ ｌ ｄ ｓｇ ｎ ｉ ｈ ｉ ｇ ｎ ｒ ｒ ｏ ｇ
影 响 ， 时考 虑 末 端 图像 复 原 处 理 ， 建 成 像 链 路 仿 真 模 型 ， 过 遥 感 器 指 标 评 价 和 仿 真 图像 质 量 评 价 来 优 化 遥 同 构 通
感器 的总体指标 ， 而在保证 成像 质量的同时降低遥感 器研制难度。实验验证 了优化设计方法 的可行性和优势 。 从 关键词 ： 学遥感器 ； 光 成像链路仿 真； 图像 复原； 化设计 优
ｑ ａ ｉｙ Ａｎ ｏ ｔ ｉ ｔ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｐ ｉａ ｅ ｔ ｅ ｓ ｒｂ ｓ ｄ ｏ ｇ ｎ ｈ ｉ ｉ ｌｔｏ ｒ ｓ ｎ ｅ ． ｌ ａ ｔ ｒ ｎ ｉ ｇ ｎ ｕ ｌ ． ｐ ｉ ｚ ｉ ｔ ｏ ｆｏ ｔｃ ｌ ｍｏ ｅ ｓ ｎ ｏ ａ ｅ ｎ ｉ ｔ ｍ ａ ｏ ｒ ｍａ ｉ ｇ ｃ ａｎ ｓｍｕ ａ ｉｎ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ Ａｌ ｆ ｃ ｏ ｓ ｉ ｍａ ｉ ｇ ｓ ｃ ａｎ ａ ｅ ａ ａ ｙ ｅ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ Ｍ ＴＦ ｍｏ ｅｓ ａ ｄ ｎ ｉｅ ｍｏ ｅｓ Ａｄ ｉｉ ｎ ｌ ｉ ｇ ｅ ｔ ｒ ｔ ｎ ｉ ｏ ｓｄ ｒ ｄ ａ ｎ ａ ｔｏ — ｈ ｉ ｒ ｎ ｌｚ ｄａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｄ ｌ ｎ ｏ ｓ ｄ ｌ ． ｄ ｔ ａ ｌ ｍａ ｅ ｒ ｓ ｏ ａ ｉ ｓｃ ｎ ｉ ｅ ｅ ｓｏ ｅ ｐ ｒ ｆｉ ｏ ｙ， ｏ ｍａ
高分辨率遥感光学成像系统的设计与优化
高分辨率遥感光学成像系统的设计与优化遥感技术在地球科学、环境监测、农业资源管理等领域发挥着重要作用。
而高分辨率遥感光学成像系统是遥感技术中的一项关键技术，它能够获取高质量的遥感图像，为地球科学研究和资源管理提供重要数据支持。
本文将探讨高分辨率遥感光学成像系统的设计与优化。
一、光学系统的设计高分辨率遥感光学成像系统的设计首先要考虑的是光学系统的参数。
光学系统由镜头、滤光片、光学器件等组成，其设计目标是实现高分辨率、高光谱和高灵敏度的成像效果。
1. 镜头设计镜头是光学系统的核心部件，其设计决定了成像质量和分辨率。
高分辨率遥感光学成像系统需要采用高质量的镜头，以提高成像的清晰度和细节捕捉能力。
同时，镜头的焦距和光圈大小也需要根据应用需求进行优化。
2. 滤光片设计滤光片的设计决定了光学系统的光谱响应范围和光谱分辨率。
在高分辨率遥感光学成像系统中，常常需要采用多个滤光片，以获取多波段的遥感图像。
滤光片的设计需要考虑光学系统的光谱响应需求，并保证滤光片的光谱分辨率和透过率。
3. 光学器件设计光学器件的设计包括透镜、反射镜、光栅等，它们的性能和布局对光学系统的成像质量和分辨率有重要影响。
在设计过程中，需要综合考虑光学器件的材料、形状和位置，以达到最佳的成像效果。
二、成像系统的优化除了光学系统的设计，高分辨率遥感光学成像系统的优化还包括图像质量的提升和成像速度的提高。
1. 图像质量的提升图像质量的提升是高分辨率遥感光学成像系统优化的核心内容。
在设计过程中，可以采用一些技术手段来提升图像的清晰度和细节还原能力。
例如，采用先进的图像处理算法来降低图像噪声和提高对比度；采用自动对焦技术来保证图像的清晰度；采用动态范围扩展技术来增加图像的亮度范围等。
2. 成像速度的提高成像速度的提高对于高分辨率遥感光学成像系统的实际应用非常重要。
在设计过程中，可以采用一些技术手段来提高成像速度。
例如，采用多通道并行成像技术来提高成像效率；采用高速数据传输技术来减少数据传输时间；采用高速图像处理算法来加快图像处理速度等。
一种光学遥感成像系统优化设计新方法研究
一种光学遥感成像系统优化设计新方法研究一种光学遥感成像系统优化设计新方法研究摘要：本文提出了一种光学遥感成像系统优化设计新方法，主要包括三个步骤：首先，通过对不同光学参数进行分析，选择出对遥感成像质量影响最大的参数，并针对这些参数设计出优化方案；其次，利用优化算法进行参数调整，获得较为理想的参数取值；最后，对得到的系统进行仿真和实验验证，证明优化设计的有效性。
实验结果表明，该方法能够显著提高光学遥感成像系统的图像质量，并具有较高的实际应用价值。
关键词：光学遥感；成像系统；优化设计；参数调整；图像质量一、引言随着卫星遥感技术的不断发展，光学遥感成像系统已经成为了重要的遥感数据获取手段之一。
光学遥感成像系统通常包括望远镜光学系统、成像器件、光电转换器件等组成部分，其主要功能是将目标物体的光学信息转换成数字信号，进而获得具有高空间分辨率和光谱分辨率的遥感数据。
光学遥感成像系统的成像质量是获得高质量遥感数据的基础，因此如何优化光学遥感成像系统的设计，提高成像质量，具有重要理论和应用意义。
当前，光学遥感成像系统设计主要面临两个问题：一是设计参数过多、复杂度高，需要进行复杂的参数调整和优化；二是成像质量与设计参数存在复杂的非线性关系，传统的优化方法容易陷入局部最优解。
因此，在光学遥感成像系统的设计与优化方面，需要开展探索性的研究，提高设计效率和成像质量。
本文将研究一种光学遥感成像系统优化设计新方法，旨在通过对设计参数进行优化，提高成像质量，增强成像系统的应用价值。
二、光学遥感成像系统优化设计新方法1. 参数分析光学遥感成像系统设计中，不同的参数对成像质量产生不同的影响。
因此，首先需要分析各参数的重要性，选择出对成像质量影响较大的参数进行优化。
在光学遥感成像系统设计中，常见的参数通常包括望远镜的焦距、光圈、物距，成像器件的像元大小、CCD灵敏度等。
经过分析，我们发现其中对成像质量影响最大的参数主要是望远镜的焦距和物距。
微光遥感仿真成像及特性分析
3.1 微光探测器............................................21 3.1.1 微光探测器发展概述..............................21 3.1.2 微光探测器选型..................................25
3.2 微光探测器信噪比建模..................................28 3.2.1 散粒噪声........................................28 3.2.2 暗电流噪声......................................29 3.2.3 读出噪声........................................30
In order to obtain the simulation image of low-light remote sensing imaging, it is necessary to establish a model of low-light remote sensing imaging. The main research work of this paper includes:
1) The mainstream low-light detectors ICCD, EMCCD and sCMOS are described, and the MTF, signal-to-noise ratio, quantization and sampling of the micro-light detector are modeled.
光学成像技术在遥感中的应用研究
光学成像技术在遥感中的应用研究遥感技术，在现代科技的大赛场上，一直都是备受瞩目的热门研究领域。
它通过利用各种传感器获取地球环境和地理信息数据，以反映遥感对象的内在和外在属性。
其中，光学成像技术，是遥感技术的重要分支之一，也是近年来备受关注的研究方向。
光学成像技术是指以光学相似法或者光学投影法等方法，将被观测物体反射和透射的光线，收集到相应的探测器上，以获取被观测物体的各种信息，并通过合适的处理程序，进行有关地球环境和地理信息的提取、分析、综合、描述、推断和预测等工作。
由于光学成像技术具有设备高效、图像清晰、数据量大且稳定等特点，因此它在遥感技术领域中，被广泛应用于环境监测、生态保护、水文气象、农业种植等多个领域。
环境监测环境监测是指通过监测污染物的来源、转移、储存、转化、释放等环节，对环境质量进行全过程的控制和管理。
光学成像技术可以通过选取光谱带宽较窄的探测器或者增加光谱带宽的技术手段，进行气体、液体和固体等多种污染物的监测工作。
例如，利用定量遥感技术和高分辨率的遥感图像，可以对城市、工业园区和化工厂等污染源进行区分和定量化表征，以为环保部门提供科学依据，进行污染物的来源排查和尾气的排放管制。
生态保护生态保护是指对地球环境中各种生态系统和生物多样性的维护和保护。
光学成像技术可以通过获取植被指数的数据和图像信息，对地球表面绿色植被的覆盖情况、荒漠化程度、退化趋势、生长速度等生态变化进行检测和分析。
例如，通过对极地、热带和中高纬度地区的植被盖度进行遥感监测，可以掌握不同地区和不同时间段的植被覆盖情况，为生态调查和预警提供重要依据。
水文气象水文气象是指利用大气、土壤、水体等自然环境要素的物理过程，对气候、降雨、洪涝、旱灾等自然灾害进行预测和预警。
光学成像技术可以通过获取自然环境的温度、湿度、风速、云量等信息数据，进行多维度多尺度的地球观测和气象监测。
例如，基于遥感技术的高空分辨率红外成像仪，可以对地区内部的大气运动、云雾状态和温度层次进行实时观测，有利于天气预报和气象灾害的预测与防范。
基于MTFC的遥感图像复原方法
基于MTFC的遥感图像复原方法基于MTFC的遥感图像复原方法的论文摘要：本文提出了一种基于MTFC（Multi-Task Fully Convolutional）的遥感图像复原方法。
该方法使用MTFC网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务，以提高遥感图像质量。
该方法在模拟实验中展示了其出色的去噪、去模糊和超分辨率重建效果。
介绍：遥感图像在军事、民用和商业等领域中发挥着重要的作用。
然而，由于遥感图像数据受到许多因素的干扰，如噪声、模糊和低分辨率等，导致图像质量下降。
因此，遥感图像复原是一项重要的任务。
本文提出了一种基于MTFC的遥感图像复原方法，以提高遥感图像的质量和准确性。
方法：MTFC网络是一种多任务全卷积网络，可以同时执行多个任务。
MTFC网络由一系列卷积层、池化层和上采样层组成，以有效地处理不同的任务。
在该方法中，我们使用MTFC网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务。
通过将MTFC网络与遥感图像复原任务相结合，我们可以有效地提高图像的质量和准确性。
实验：我们对该方法进行了模拟实验，并评估了其对遥感图像进行去噪、去模糊和超分辨率重建的效果。
实验结果表明，该方法能够显著地提高遥感图像的图像质量和准确性。
例如，当我们在噪声密集的情况下复原图像时，所得到的图像质量与原始图像相比得到了显著的提升。
此外，当我们在低分辨率图像上进行超分辨率重建时，所得到的图像质量也得到了显著的提升。
结论：本文提出了一种基于MTFC的遥感图像复原方法。
该方法可应用于遥感图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务，以提高图像的质量和准确性。
该方法的实验表明，MTFC网络可以有效地处理这些任务，并显著地提高图像的质量和准确性。
因此，该方法有望在遥感图像处理中得到广泛应用。
进一步探究：本文提出的基于MTFC的遥感图像复原方法具有优秀的性能，而MTFC网络在这些任务上已经被证明优于其他网络。
MTFC 网络通过对多任务训练，可以学习与图像复原任务相关的特征，并在处理相似任务时共享这些特征。
航天光学采样成像系统MTF的优化设计与MTFC
Ｋｅ ｏ ｄ Ｉ ｇｎ ｙ ｔｍ Ｍｏ ｕａｉｎ ｔａ ｓｅ ｕ ｃ ｏ Ｏｐ ｉａ ｍｏ ｅ ｓｎ ｉ Ｓ ａ ｅ ｒｆ ｙ Ｗ ｒ ｓ ｍａ ｉ ｇ ｓ ｓｅ ｄ ｌｔｏ ｒ ｎ ｆ ｒｆ ｎ ｔ ｎ ｉ ｔｌ ｒ ｃ ｅ ｔ ｅ ｎ ｓ ｇ ｐ ｃ ｃａｔ
量 、 像 系统性 能 的表 征等 加 以说 明 ， 成 重点探 讨航 天 光学采 样成像 系 统 ＭＴ Ｆ的优 化 设 计 与 Ｍ Ｆ Ｔ Ｃ问题 ， 最 后给 出讨论 结果 。
ｖｗ ３ ， ｉ 一 等 都采用了 Ｍ Ｆ ， ｅ Ｔ Ｃ 使系统的 Ｍ Ｆ有很大 Ｔ
提高 ， 著 改善 了像 质 。２０ 显 ０７年 １ 月发 射 的 Ｃｒｓｔ ａｔ ａ ｏ
Ａ ｓ ａ ｔ ｈｓ ａｅ ｂｉ ｌ ｉ ｒ ｕｅ ｅｃｎｅｔ ｏ ａ ｎ ａ ｄｉａｉ ｓ ｍ ａ ｅ ｍ ｔ ｓｎｉ ｂｔ ｃ Ｔ ｉ ｐｐｒ ｒ ｆ ｔ ｄ ｃｄｔ ｏｃｐ ｉ ￣ ｃ ｉ ａ ｇ ｇｓ ｔ ｗ ｌａ ｒ ｏ ｓ ｇ ｒ ｅｙ ｎ ｏ ｈ ｓ ｆｍ ｇ ｈ ｎ ｎ ｍ ｎ ｙ ｅ ｓ ｌ ｅ ｅ ｅ ｎ ｓ
较大的混叠 ， 从而会产生比较 明显 的伪像 ， 使像质退
化 。因此 ， 系应 和探 测器 Ｍ Ｆ的分 配 值 ， 时 ， Ｔ 同 在地 面设 备 对 图像
的处理中， Ｍ Ｆ 到提升 ， 使 Ｔ得 即进行调制传 递函数 补偿 （ｒ Ｃ ， Ⅳｆ ） 以使整个成像 系统具有较高的 Ｍ Ｆ Ｆ Ｔ，
关键词
成像 系统
调制传递函数
光学遥感 航天
Ｔｈ ＴＦ ｔｍ ａ ｓｇ ｎｄ Ｍ ＴＦＣ ｏ ｐ ｃ ｂ ｒ ｅ Ｏｐ ｉａ ｅＭ Ｏｐ ｉ ｌＤｅ ｉｎ ａ ｆ ｒ Ｓ ａ ｅ ｏ ｎ ｔｃ ｌ
基于MTFC的遥感图像复原方法
基于MTFC的遥感图像复原方法陈龙;徐彭梅;周虎【期刊名称】《航天返回与遥感》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】遥感图像在成像过程中受到大气、光学系统、探测器、平台运动和电路等因素的影响，引起图像退化，图像复原算法可以改善遥感图像像质，提高图像信息的解译能力。
文章介绍了调制传递函数补偿（modulation transfer function compensation，MTFC）算法的原理，从遥感成像的链路环节出发，分析了MTFC的原理，提出了一种星上实时遥感图像MTFC复原算法。
通过卷积系数和抑噪参数的优化设计，在提高图像清晰度的同时能较好地抑制噪声；对不同卷积和抑噪参数的图像复原效果进行了对比，从主观和客观两个方面对复原图像进行了评价。
实验结果表明，该算法能有效提高图像像质，增强图像的高频部分，采用不同类型的卫星遥感图像验证了算法的适应性。
【总页数】9页(P81-89)【作者】陈龙;徐彭梅;周虎【作者单位】北京空间机电研究所，北京 100094;北京空间机电研究所，北京100094;北京空间机电研究所，北京 100094【正文语种】中文【中图分类】V57【相关文献】1.基于数值保真项优化的TDI遥感图像复原方法 [J], 苏慧;冯华君;徐之海;李奇;陈跃庭2.基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法 [J], 周楠;齐文雯;曹世翔;何红艳;邢坤;岳春宇3.基于最佳倒易晶胞的斜采样遥感图像复原方法 [J], 王静;夏德深4.基于非局部总变差的消除不规则采样遥感图像复原方法 [J], 徐焕宇;孙权森;夏德深5.基于MTFC的图像复原结果对比分析 [J], 聂荣娟;刘丹丹;张晓迪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
改进的MTF遥感影像复原算法研究
改进的MTF遥感影像复原算法研究柴雅琼;冯钟葵;齐东楷;郭擎【摘要】基于传统的图像复原算法——逆滤波,提出了改进的MTFC遥感图像复原算法.通过对比分析图像不同频点的补偿函数曲线以及不同补偿因子的复原效果,优化了MTFC算法,在提高图像质量的同时较好地抑制了噪声.同时,采用不同的卫星遥感图像验证了算法的适用性,体现了其应用价值.%This paper proposes an improved MTF restoration algorithm for remote sensing image based on inverse filtering, a traditional image restoration method. The improved algorithm is accomplished by optimizing the compensating curve shape at different frequency and the compensating factor. The quality of resultant image is better than before and the quantitative results are satisfying. Moreover, the optimal algorithm is adaptive to various remote sensing images and it overcomes the limited adaptability of former work.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】6页(P78-83)【关键词】MTFC;遥感图像复原;算法【作者】柴雅琼;冯钟葵;齐东楷;郭擎【作者单位】中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院,对地观测与数字地球科学中心,北京100094;中国科学院,对地观测与数字地球科学中心,北京100094;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院,对地观测与数字地球科学中心,北京100094;中国科学院,对地观测与数字地球科学中心,北京100094【正文语种】中文【中图分类】TP7511 引言在遥感卫星地面数据处理中，图像复原是图像数据处理的重要内容，对于提高遥感图像质量有重要作用［1］。
基于加权小波变换及MTFC的多光谱影像融合方法
基于加权小波变换及MTFC的多光谱影像融合方法张炳先;何红艳;李岩【摘要】IHS（intensity-hue-saturation）变换是影像融合实际生产中使用最多的一种方法，而小波变换是近几年来影像融合中的热门研究方向。
但是现有方法存在纹理畸变和光谱畸变的现象，尤其是当地物光谱特性在全色和多光谱中存在较大差异的时候，融合后光谱畸变将会十分突出。
为了解决上述问题，在分析现有小波变换方法的基础上提出了一种基于加权小波变换及调制传递函数补偿（MTFC）的多光谱影像融合方法，通过引入多相位小波变换的方式来抑制小波变换产生的纹理畸变，同时通过引入MTFC的方法来恢复影像融合中丢失的纹理信息。
文章选用“高分二号”卫星影像来验证算法的有效性，试验结果表明，与现有的融合方法相比，文章中提出的算法能够很好地抑制影像中的光谱畸变，同时保留更多的有效纹理信息。
%AbstractImage fusion is an important tool to fuse high spectral and high spatial information into one image for image interpretation and target recognition in remote sensing application. To date, many image fusion methods have been developed, among which IHS technique is the most widely used, and the wavelet fusion is the most frequently discussed in recent publications due to its obvious advantages. However, the available methods can hardly produce a satisfactory fusion result, in which spectral and spatial distortions often take place, especially when spectral properties of the same surface features are different between natural color images and panchromatic ones. To solve the problem, we propose a new method by introducing a multi-phase approach to restrain spatial distortion caused by the shift variant attribution of wavelet transformation.With suitable rules of fusion, the method uses modulation transfer function compensation (MTFC) to restore details, so that the spectral distortion can be avoided. The performance of the method was evaluated with standard images from GF-2 satellite. It was proven that the method could improve the fusion quality significantly in comparison with conventional fusion methods.【期刊名称】《航天返回与遥感》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】8页(P69-76)【关键词】多相位小波变换;影像复原;自适应融合;航天遥感【作者】张炳先;何红艳;李岩【作者单位】北京空间机电研究所，北京 100094;北京空间机电研究所，北京100094;北京空间机电研究所，北京 100094【正文语种】中文【中图分类】P236卫星全色/多光谱相机能够同时获取同一区域两种不同类型的影像：含有高分辨率信息的全色影像以及含有光谱信息的多光谱影像。
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器的高质量来保证。认为遥感器的 Ｍ Ｆ Ｔ 越高越好， 对 于胶片式模 拟成 像系统 可能 是合适 的 ， 但对 于现在 的 离散式数字采样 系统 ， 要综合 考虑光 学 系统与探 测 则 器分辨 率之 间 的优 化匹 配。片 面地 追求 高 的遥 感 器 Ｍ Ｆ已经成为高分辨率 遥感 器轻小 型化的瓶颈 ， Ｔ， 制约 了高分辨率对地遥感光学卫星的发展。
（ 京 空 间机 电研 究 所 ， 京 北 北
王怀义 傅 丹鹰
１０７ ） ００６
摘
要
图像 处理 作 为成像链 路 的 重要 组 成 部 分 ， 系统 优 化 设 计 不得 不考 虑 的 一 个环 节 ， 中调 制 是 其
传递 函数补 尝（ ｒＣ 是 当今研 究 的热 点 ， 遥感 成像 系统优 化设 计 中发挥 着 重要 作 用 。如 果 综合 应 用地 面 Ｍｒ ） Ｆ 在
Ｋｅ ｏ ｄ Ｍｏ ｕａｉｎ ｔ ｎ ｆｒｆｎ ｔ ｎ ｃ ｍｐ ｎ ａｉｎ Ｉ ａ ｅ ｑ ａｉ Ｏ ｔ ｚｔ ｎ ｄ ｓ Ｏ ｔ ａ ｒｍｏｅ ｙＷ ｒ ｓ ｄ ｌｔ ｒ ｓ ｕ ｃｉ ｏ ｅ ｔ ｉ ｇ ｕ ｔ ｏ ａ ｅ ｏ ｓ ｏ ｍ ｌｙ ｐｉ ａｉ ｅｉ ｍｉ ｏ ｎ ｇ ｐｉｌ ｅ ｔ ｃ
ｉｇｉ ￣ ｇｓｓ ｍ ｏｔ ｉ ｔｎｄｓ ．Ｉ ｔ ａａ ｉｔ ｏ Ｔ Ｃｗ ｓａｐ ｅ ｅｄｓ ａｅ ｆｏ ｔ ａ ｒ ｏ ｎ ｍａ ｎ ｔ ｐｉ ｚ ｉ ｅｉ ｙｅ ｍ ａｏ ｎ ｇ ｆｈ ｃｐｂｌｙ ｆ Ｆ ａ ｐｌ ｔ ｔ ｅｉ ｔ ｄ —ｏ ｏ ｉ ｌｅ ｔ ｅ ｉ Ｍ ｉ ｏｈ ｄ ｎ ｇ ｒ ｆｐ ｃ ｍ ｅ
优化设计 光学遥感器 航天
Ｓ ｕ ｙ ｏ ＴＦ Ｃｏ ｅ ｓ ｔ ｎ Ａｐ ｌ ａ ｉｎ ｔ ｈ ｔｄ ｎＭ ｍｐ ｎ ａ ｉ ｐｉ ｔ ｏ ｔ ｅ ｏ ｃ ｏ
Ｏｐｉ ｚｔ ｎＤｅｉｎｏ ｔ ａ ｅ ｔ ｅ ｓ ｇｌ ｇ Ｓ ｓ ｍ ｔ ａｉ ｓ ｆ ｉ ｌ ｍｏｅＳ ｎ ｉ ｍｉ ｏ ｇ Ｏｐ ｃ Ｒ ｎ ｍａ ￣ ｙｔ ｅ
ｓｎｏ， ｅ ｅｅ ｐｎ ｉ ｃｌｅ ｏ ｄ ｂ ａｅ ，ｃｓ ｅｓｖｄ ａｄ ｄＶ１ ｉ ｙｌ ｈｒ ｎ ．Ｉ ｉ ｐｐｒ ｅ ｓ ｔ ｖｌ ｉｇｄ ｆ ｕｔ ｓ ｕ ｅｅｓ ｒｈ ｄ ｏ ｆ ｉ ｉ ｃｌ ｄ ｏｔ ｂ ａｅ ｅｅ ｐ ｇｃｃ ｓｂ ｓｏｔ ｅ ｎｔ ｓ ａｅ， ｓ ｎ ｏｎ ｅｅ ｅｄ ｈ
ｓ ｎ ｏ Ｓ ａ ｅ ｒｆ ｅ ｓ ｒ ｐ ｃ ｃａｔ
地 面 图像 处理 作 为 成像 链 路重 要 的 一部 分 ， 经
１ 引言
在以前 的光学遥 感器设 计 时 ， 由于不 考虑地 面 图 像处理 的作用 ， 整个成像 系统 的性 能主要 由光学遥 感
过适 当的处理 ， 像质 可 以得 到显 著提高 ， 其在几何 品 质方 面得 到 了广泛 的应 用 。在 辐射 品 质 方 面 ， 果 如 充分利 用地 面 Ｍ Ｆ Ｔ Ｃ的 能力 ， 以一 定 程 度上 提 高 可 像质 ， 而大大 减轻 光学遥 感器 和卫 星的研制 难度 、 从
缩短研制周期、 降低研制成本， 实现整个遥感成像系 统星地 一体 化 的优化 。
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第 ２ 卷第 ４ ８ 期
２Ｏ ０７年 １ ２月
航 天返 回与遥 感
Ｓ ＡＣＥＣ Ａ ’ Ｐ Ｒ 丌 ＲＥＣ ＯＶＥＲＹ ＆ ＲＥＭＯＴＥ ＥＮＳ ＮＧ Ｓ Ｉ ３ ９
ＭＦ Ｔ Ｃ在光学遥感成像 系统优 化设 计中的应用研究
满益云 陈世平 刘兆军 周峰
ＭＦ Ｔ Ｃ的能 力 ， 对遥 感 器进 行优 化设 计 ， 可 以 大 大减 轻遥 感 器的研 制 难 度 、 则 节约 成 本 和 缩短 研 制 周 期 。该
பைடு நூலகம்
文对 Ｍ Ｆ Ｔ Ｃ在 光 学遥 感成像 系统优 化设 计 中的应 用进 行 了一些探 讨 。
关键词 调制传递函数补尝 成像品质
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｇ ｒｃ ｓ ｉｇ ｗａ ｎ ｆｔ ｅ ｍｏ ｔｉ ｏ ｔｎ ａ ｔ ｆｉ ｇｎ ｈ ｉ ｄ ｏ ｅ ｏ ｈ ｓ ｏ ｓｄ ｒｄ ｓｒ ｃ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｓ ｏ ｅ ｏ ｈ ｓ ｍｐ ｒａ ｔｐ ｒｓ ｏ ｍａ ｉｇ ｃ ａｎ ａ ｎ ｆｔ ｅ ｍｕ ｔｃ ｎ ｉ ｅｅ ｎ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｆｓ ｓｅ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｄ ｓｇ ｏ ｏ ｅ ｔｏ ｙ ｔｍ ｐ ｉ ａｉ ｅ ｉｎ，ａ ｃｉｅ ｒｓ ａｃ ｓｕ ｔｐ ｅ ｅ ｔ ｍｉ ｏ ｓａ ａ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈ ｉｓ ｅ ａ ｒ ｓｎ ，ＭＴＦ ｌｙ ｄ ａｋ ｙ ｒｌ ｎ ｒｍｏｅ ｓｎ － ｎ ｖ Ｃ ｐ ａ ｅ ｅ ｏｅ ｉ ｅ ｔ ｅ ｓ
ｓ ｍｅｖｅ ｏｎｓ ａ ｏ ｔＭＴＦ ｐ ｌ ａｉｎ ｔ ｅ ｏ ｔｍｉａｉｎ ｄ ｓｇ ｐ ｉａ ｍｏｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｉ ｇ ｎ ｙ ｔｍ ｒ ｉ－ ｏ ｉｗｐ ｉ ｔ ｂ ｕ Ｃ ａ ｐ ｉ ｔ ｏ ｔ ｐ ｃ ｏ ｈ ｉ ｚ ｔｏ ｅ ｉ ｏ ｏ ｔ ｌ ｒ ｎ ｆ ｃ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍａ ｉｇ ｓ ｓｅ ｗｅ ｄｓ ｅ ｃｓｅ ． ｕｓ ｄ
Ｍ ｎＹｙｎ Ｃ ｅ ｈ ｉｇ Ｌ ｈ ｏ ｎ Ｚ ｏ ｅｇ ＷａｇＨ ａ ｉ Ｆ ａｙ ｇ ａ ｉ ｈｎＳｉ ｎ ｉ Ｚ ａｊ ｈ ｕＦ ｎ ｎ ｕｉ ｕＤ ｉ ｕ ｐ ｕ ｕ ｙ ｎ ｎ
（ ｅｉ ｓｔｅｏ ａｅＭ ｃａｉｓ ＥｅｔｃｙＢ ｉｎ １０７ ） Ｂ ｉｎ Ｉ ｔｕ ｆ ｐｃ ｅｈｎｃ ＆ ｌ ｒ ｉ ，ｅｉ ｊｇ ｎ ｉ ｔ Ｓ ｃｉｔ ｊｇ ００６