一種基于微小衛(wèi)星星座的多幀圖像重構(gòu)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于航天遙感領(lǐng)域，涉及圖像配準(zhǔn)和圖像重構(gòu)方法，尤其是涉及一種基于 微小衛(wèi)星星座的多幀圖像重構(gòu)的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 自上世紀八十年代起，隨著新技術(shù)、新思路的出現(xiàn)，小衛(wèi)星開始迅速發(fā)展起來，20 多年間，全世界共發(fā)射小衛(wèi)星900多顆，占發(fā)射總量的30%，小衛(wèi)星相比于大衛(wèi)星具有重量 輕、體積小、成本低、研制周期短、快速靈活等特點。隨著微小衛(wèi)星技術(shù)的成熟，其編隊飛行 技術(shù)也得到了發(fā)展，多顆衛(wèi)星間以一定的構(gòu)型環(huán)繞地球運動，以較近的距離相互通信共同 協(xié)作實現(xiàn)大衛(wèi)星的功能任務(wù)。小衛(wèi)星編隊可以突破其自身載荷支持能力限制，彌補可靠性 低的缺點。衛(wèi)星編隊之后，可以將多個載荷分散至多顆衛(wèi)星，不僅實現(xiàn)了衛(wèi)星間備份提高了 系統(tǒng)的可靠性，同時空間中的衛(wèi)星由于基線長，可以完成大衛(wèi)星所無法實現(xiàn)的功能。目前其 主要應(yīng)用于合成孔徑雷達、分布式氣象衛(wèi)星三維立體成像、高分辨率合成孔徑光學(xué)干涉技 術(shù)、空間攻防、電子偵察等方面。
[0003] 同時，二十一世紀以來，隨著軍事偵察、國土資源勘查等軍民應(yīng)用領(lǐng)域?qū)Ω叻直媛?遙感圖像需求的不斷增加，如何低成本獲取高分辨率遙感圖像成為當(dāng)前航天遙感領(lǐng)域的研 究熱點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種基于微小衛(wèi)星星座的多幀圖像重構(gòu)方法，該方法基于微 小衛(wèi)星星座的利用圖像配準(zhǔn)、重構(gòu)技術(shù)獲取高分辨率圖像。
[0005] 本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：
[0006] -種基于微小衛(wèi)星星座的多幀圖像重構(gòu)的方法，包括以下步驟：
[0007] 步驟一、基于微小衛(wèi)星星座獲取多幀具有微小位移的序列圖像：
[0008] 在同一時刻，分別利用分居在多顆編隊飛行的微小衛(wèi)星上的攝像系統(tǒng)攝取同一目 標(biāo)場景的圖像，由此得到多幀具有微小位移的序列圖像。
[0009] 步驟二、針對采集到的多幀圖像，利用基于插值和邊緣特征點相結(jié)合的圖像配準(zhǔn) 方法將其進行亞像元級圖像配準(zhǔn)：
[0010] (1)針對基準(zhǔn)圖像a與浮動圖像b，采用三線性插值法對其進行插值縮放得到圖像 a，、b，；
[0011] (2)對縮放后的圖像a'、b'采用Canny算法分別進行邊緣特征點提??；
[0012] (3)為每條邊緣上提取的特征點構(gòu)造方向鏈碼，尋找匹配邊緣；
[0013] (4)利用相鄰特征點的角度信息確定旋轉(zhuǎn)角度，并校正角度；
[0014] (5)計算出圖像縮放的比例因子：
[0015] a、獲取基準(zhǔn)圖像a與其縮放圖像a'兩幅圖像的匹配邊緣，具體步驟同（2)_(3);
[0016] b、以匹配邊緣上的特征點為控制點，以控制點做B-Spline曲線變化；
[0017] c、利用B-Spline函數(shù)的型值，獲取圖像的縮放比例因子。
[0018] (6)根據(jù)圖像a'、b'中選取的特征點的角度信息和坐標(biāo)信息確定縮放圖像a'、 b'的偏移量，然后利用步驟（5)得到的圖像縮放因子對該參量進行同等倍數(shù)的縮放處理 以得到原始圖像a、b的偏移量。
[0019] 步驟三、對配準(zhǔn)后僅具有亞像元級錯位的圖像采用順序加權(quán)排列法進行插值重 構(gòu)，插值重構(gòu)算法具體如下：
[0020] 設(shè)配準(zhǔn)后僅具有亞像元級錯位的兩幅低分辨率圖像分別為A、B，插值重構(gòu)得到的 高分辨率圖像為H。以圖像A左上角的頂點為原點，沿圖像坐標(biāo)系方向建立坐標(biāo)系，那么圖 像B左上角的頂點坐標(biāo)為（Ax，Ay)，其中Ax和Ay分別為圖像序列間橫向和縱向的亞 像元微位移大小。插值重構(gòu)算法的公式如下所示：
[0021] ①若A x < 〇? 5個像素，A y < 〇? 5個像素，則：
[0022]
;;
[0023] 式中，i，j為正整數(shù)，a = A x/X、b = A y/A，A為原始圖像的像素大小，且其中 的 B(0, j)，B(i，0)均取零。
[0024] ②若A x < 〇? 5個像素，A y > 〇? 5個像素，則：
[0025
[0026] ③若A x > 〇? 5個像素，A y < 〇? 5個像素，則：
[0030] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點：
[0031] 第一，本發(fā)明基于微小衛(wèi)星星座利用多幀圖像重構(gòu)出高分辨率圖像，充分地利用 了微小衛(wèi)星星座的功能。
[0032] 第二、本發(fā)明中在圖像配準(zhǔn)時利用基于插值和邊緣特征點相結(jié)合的圖像配準(zhǔn)方法 進行亞像元級圖像配準(zhǔn)，該算法具有較高的精度，同時配準(zhǔn)速度也很快。
[0033] 第三，本發(fā)明在圖像配準(zhǔn)過程中將圖像進行插值縮放時采用三線性插值法，它可 以有效地克服最近鄰插值算法造成的圖像灰度值不連續(xù)性和雙線性插值法的濾波性質(zhì)，具 有很好的視覺效果。
[0034] 第四，本發(fā)明中在圖像插值重構(gòu)時運用的順序加權(quán)排列法，充分運用了源圖像的 信息，同時其計算速度和所需的存儲量都具有很好的優(yōu)勢。
[0035] 第五，本發(fā)明基于微小衛(wèi)星星座，運用基于插值和邊緣特征點相結(jié)合的圖像配準(zhǔn) 方法和基于順序加權(quán)排列的圖像插值重構(gòu)方法，將多幀互有微小位移的低分辨率圖像序列 重構(gòu)出一幀高分辨率圖像，從而提高Nyquist頻率來有效地減少成像系統(tǒng)的頻譜混疊，進 而提升整個光學(xué)系統(tǒng)的成像質(zhì)量，以獲得更加豐富的目標(biāo)信息。
【附圖說明】
[0036] 圖1為基于微小衛(wèi)星星座的多幀圖像重構(gòu)方法的流程圖；
[0037] 圖2為微小衛(wèi)星星座獲取圖像過程的示意圖；
[0038] 圖3為圖像配準(zhǔn)過程流程圖；
[0039] 圖4為Ax<〇. 5個像素，A y <〇? 5個像素時的圖像插值重構(gòu)過程示意圖；
[0040] 圖5為Ax<〇. 5個像素，A y > 〇. 5個像素時的圖像插值重構(gòu)過程示意圖；
[0041] 圖6為AX>0.5個像素，Ay< 〇?5個像素時的圖像插值重構(gòu)過程示意圖；
[0042] 圖7為Ax>〇. 5個像素，A y < 〇. 5個像素時的圖像插值重構(gòu)過程示意圖。
【具體實施方式】
[0043] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步的說明，但并不局限于此，凡是對本 發(fā)明技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍，均應(yīng)涵蓋 在本發(fā)明的保護范圍中。
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