[发明专利]遥感图像的多角度自动MTF估计方法

说明书

技术领域

本发明属于遥感应用领域，具体而言涉及一种遥感图像的多角度自动MTF估计方法。

背景技术

在遥感应用领域，调制传递函数(MTF)是遥感光学成像系统的重要综合评价指标。成像系统MTF的高低直接影响到成像质量的好坏：MTF越低，所获得的遥感图像的边缘纹理等细节就会越模糊。对于在轨卫星遥感器，由于受卫星发射、轨道保持过程中的多次姿态调整、宇宙空间辐射、昼夜温差冲击等等恶劣因素的影响，遥感器的成像性能会逐渐下降，遥感图像质量会逐渐变差。检测在轨卫星遥感器的MTF,对于在轨卫星遥感器的应用具有极其重要的意义。

遥感卫星上天以前，在地面实验室阶段，采用专门仪器测量和计算其MTF，是目前精度最高、可靠性最好的方法。但是，这种方法只能在实验室状态下进行，无法对在轨运行卫星遥感器的MTF进行计算。

利用布设的地面靶标和选取的地面标志物在遥感图像上的成像信息来计算MTF，对于遥感卫星的在轨监测，较为方便可行。其中，代表性的主要有两类做法：一类是美国、法国等采用的用人工布设的地面靶标的方法。另一类是自然地物法，是以美国为代表的直接利用地面标志物，如选用桥梁、机场等大型的地面靶标，从含有这些目标的遥感图像中，直接计算MTF的方法。

现有技术中主要采用了“样本对比法”和“地标测量法”。样本对比法，是用已知MTF的样本图像与卫星遥感图像进行比较和判读，从而确定遥感卫星的MTF的方法。地标测量法，与上文提到的地面靶标的方法是一样的，主要是借鉴国外的方法。

发明内容

本发明针对现有技术中手动选取图像块的情况，提出一种遥感图像的多角度自动MTF估计方法。

本发明的上述目的通过独立权利要求的技术特征实现，从属权利要求以另选或有利的方式发展独立权利要求的技术特征。

为达成上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

一种遥感图像的多角度自动MTF估计方法，包括图像块选取和基于刃边法估算MTF 两部分，其中：

前述图像块选取包括以下步骤：

1-1)将原图像进行多角度旋转，得到旋转后的图像；

1-2)对旋转后的图像和原图像分别进行边缘点提取，得到4幅边缘点图像；

1-3)分别利用4幅边缘图像作参考，选取用于估算MTF的图像块； 

前述基于刃边法估算MTF包括以下步骤：

2-1)对于已得到的图像块，作边缘检测，获得边缘点的位置，即获取边缘点的亚像素点位置；

2-2)以最小二乘法拟合图像块中的边缘；

2-3)对拟合的图像块中的边缘进行插值和提取平均边缘扩展函数；

2-4)对平均扩展函数做简单差分，获得线扩展函数，并用高斯分布对线扩展函数进行拟合；

2-5)对拟合后的线扩展函数进行离散傅里叶变换，并对结果进行取模，得到最终的MTF序列。

进一步的实施例中，前述步骤1-1)中的将原图像进行多角度旋转，其旋转角度分别为：0度、45度、90度和135度。

进一步的实施例中，前述步骤1-2)中行边缘点提取，选取Canny(坎尼)变换来进行边缘点的提取，获得整幅图像的边缘点图像。

进一步的实施例中，前述步骤1-3)中利用4幅边缘图像作参考选取用于估算MTF的图像块，其实现包括：

31)将每个角度的图像块选取过程作为一个图像块宽度扩展的过程，对于边缘图像的每一个点，若该点为边缘点，则开始图像块的选取过程，包括:

311)设定图像块的高度H为5，宽度w自适应，宽度由边缘线宽度以及边缘线两侧的区域宽度决定，边缘线宽度为1，边缘线左右两侧的区域宽度其初始值W1＝W2＝1，两者关系为W＝W1+W2+1，初始的图像块宽度为W＝3，即包括边缘线和其两侧的临近边缘的各一行像素点；

312)同时增加边缘线两侧的宽度W1、W2，每次增加的步长为1，只要两侧的区域均是平滑区域宽度则再次增加，再增加宽度的同时满足W小于等于15；

32)对于选取的图像块，在满足宽度大于等于9而小于等于15，边缘线两侧的灰度 均值差值大于等于66时，选定该图像块作为用于MTF计算的图像块，否则舍弃，然后返回转31)，直到边缘图像中的点已完全遍历，则退出遍历。

进一步的实施例中，前述步骤2-1)中的边缘检测，获取边缘点的位置即获得边缘点的亚像素点位置，其实现包括：

41)对图像块的每一行进行简单差分运算，选取差分后每一行的最大值点或最小值点，即拐点，作为该一行的像素级边缘点；