[发明专利]一种基于小波包能量谱的推扫式遥感相机自动对焦方法

摘要

本发明公开了一种基于小波包能量谱的推扫式遥感相机自动对焦方法，包括如下步骤：首先灰度图像转换和亮度归一化预处理；其次对图像进行四层小波包分解，选取与相机运动方向垂直的频域频段小波系数矩阵；然后计算各频段小波包能量谱指数值及清晰度评价函数值；最后相机自动对焦调整，选取出清晰度评价值最大处所对应的对焦位置为最终相机清晰成像位置，结束自动对焦。本发明能够通过对失焦遥感图像运动垂直方向各频段小波包能量谱的计算结果进行加权求和，实现对于推扫式遥感相机的对焦评价，评价方法具有很好的准确性和单调性，并且做到与图像内容无关。

主权项

一种基于小波包能量谱的推扫式遥感相机自动对焦方法，其特征在于该方法包括以下步骤：（1）对输入遥感图像F进行灰度图转换，亮度归一化处理,得到预处理图像G；（2）对步骤（1）处理得到的图像G进行四层小波包分解，得到每一层分解的各频段小波系数矩阵；（3）对于步骤（2）中得到的四层各频域小波系数矩阵，在第三层中选取与推扫相机运动方向垂直的1个低频域频段，其小波系数矩阵定义为C₁；4个中频域频段，其小波系数矩阵定义为C_i，i＝2,3,4,5；在第四层中选取所有与推扫相机运动方向垂直的64个高频域频段，其小波系数矩阵定义为C_j，j＝6,7...69；（4）将步骤（3）中选取出的各频段的小波系数矩阵C_k进行处理，k＝1,2...69，计算得到表征与相机运动垂直方向上各频段的小波包能量谱指数Q_k；小波包能量谱指数Q_k表示为：Q_k＝log₁₀(1+σ_k1)              (1)其中，σ_k1表示对某一频段对应的小波包系数矩阵C_k进行奇异值分解，得到C_k相应的对角特征值矩阵，从中选取的最大的特征值；对其进行对数操作，得到该频段的小波包能量谱指数值Q_k；（5）对步骤（4）计算得到的各频段小波包能量谱指数值，进行加权求和，得到清晰度评价函数；该评价指标评价值越小，表明图像越模糊；根据清晰度评价值来指导推扫式遥感相机自动对焦调整；（6）重复（2）～（5），选取出清晰度评价值最大处所对应的对焦位置为最终相机清晰成像位置，结束自动对焦。