王京萌,張愛武,孟憲剛,趙寧寧
(1. 首都師范大學(xué) 三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100048;2. 城市環(huán)境過程與數(shù)字模擬國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地,北京 100048)
斜模式采樣(簡稱斜采樣)只需要一個線陣,且較超模式采樣、高模式采樣,不需要解決焦平面亞像元位移精度難的問題,相對于超級CCD,無制作技術(shù)難的問題,在實(shí)際應(yīng)用中有很強(qiáng)的實(shí)用性。斜采樣傾斜角度的不同使其提高分辨率的大小不同,且混疊程度也不同;采樣間距的不同也使分辨率的提高與混疊產(chǎn)生差異。為了減小混疊,單純考慮其中一者是不夠的。我國一些學(xué)者[1-4]提出的斜模式采樣的傾斜角度的設(shè)計(jì),并提出糾正傾斜的景物使其為正的算法[2],但是后期的糾正會給圖像再次帶來混疊、鋸齒、失真等一系列問題,影響了圖像超分的效果。本文選用了傾斜角度為27°的斜模式采樣,這樣斜模式采樣的空間采樣網(wǎng)格為正方形,只需將圖像的每行像元相對此行水平移動整數(shù)像素,無需后期的糾正、插值等處理。使用刀刃法測定系統(tǒng)的調(diào)制傳遞函數(shù)(modulation transfer function,MTF)[5-6],為了從頻域約束混疊和噪聲以獲得最佳倒易晶胞,這種27°斜采樣結(jié)合最佳倒易晶胞去混疊去噪聲的復(fù)原圖像在提高分辨率方面效果顯著。
本文引入探元尺寸sinθ倍的27°采樣方法。這種斜采樣使采樣網(wǎng)格為正方形,采集的圖像不需要進(jìn)行糾正、插值處理。27°的采樣模式如圖1所示。
圖1 27°斜模式采樣模式
v=p·FR=c·sin 27°·FR
(1)
式中,v為相機(jī)運(yùn)動速度,單位為μm/s;FR為相機(jī)的采樣頻率,單位為每秒采樣幀數(shù)。此時求得的v為線速度,由于本試驗(yàn)的掃描平臺為轉(zhuǎn)臺,因此要將線速度轉(zhuǎn)換為角速度ω。
滿足香農(nóng)采樣定理的設(shè)備的傳遞函數(shù)可以使得信號的94%~99%集中在倒易晶胞中[6]。滿足分辨率與混疊閾值的倒易晶胞約束能有效復(fù)原圖像。圖像獲取系統(tǒng)可以看做是原始高分辨率圖像與混疊和噪聲在頻域的疊加
式中,(S)+=max(0,S)表示取非負(fù);a為混疊相關(guān)項(xiàng);b為相對噪聲;θalias為混疊閾值;θnoise為噪聲閾值。這里取θalias=0.2,θnoise=5[7]。噪聲的估計(jì)僅能通過圖像估計(jì),噪聲模型通過合理的恒定灰度值的一小部分估算概率密度函數(shù)(probability density function,PDF)參數(shù),將圖像直方圖看做是亮度PDF的一個近似[8],進(jìn)而能估算出噪聲的均值和方差。
那么最佳倒易晶胞即是權(quán)重函數(shù)越大,混疊和噪聲越小的頻域范圍,即
D*={ξ:a(ξ)<θalias且b(ξ)<θnoise}
(4)
式中,區(qū)域D*為頻域中混疊與噪聲最小時的最佳倒易晶胞的區(qū)域;ξ∈頻域空間。
對于圖像的復(fù)原,首要問題就是系統(tǒng)MTF的估計(jì)。在獲得系統(tǒng)MTF的測定方法中,刀刃法是通過圖像中對比度較大的平直邊緣,計(jì)算線擴(kuò)散函數(shù)(LSF)來提取邊緣擴(kuò)散函數(shù),進(jìn)而估計(jì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF),對PSF進(jìn)行傅立葉頻域變換即可得到一維MTF。本文自制靶標(biāo),并獲取刃邊及其他景物的斜采樣圖像,估算系統(tǒng)的MTF以實(shí)現(xiàn)基于倒易晶胞的實(shí)測遙感圖像復(fù)原的方法。
理想狀態(tài)下,成像系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)降晰模型為高斯模型,但對于實(shí)際應(yīng)用中的推掃式傳感器,擴(kuò)散函數(shù)具有各向異性,使用雙高斯函數(shù)[9]進(jìn)行擬合,效果較理想。
對頻率域MTF補(bǔ)償時必須使用二維的MTF矩陣。常規(guī)的二維MTF的構(gòu)建方法是直接將沿軌列向量乘以跨軌的列向量[10]。
試驗(yàn)使用三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的高光譜采集系統(tǒng)(如圖2所示),系統(tǒng)中相機(jī)為高光譜線陣CCD,固定于27°斜模支架上,采集系統(tǒng)由高光譜相機(jī)、斜模支架、控制轉(zhuǎn)臺、控制用PC、三腳架等組成。以預(yù)定的采樣速度使轉(zhuǎn)臺旋轉(zhuǎn)130°采集圖像。特定采樣間距的27°斜采樣初始圖像如圖3(a)所示,景物為傾斜的。自制刃邊為黑白相間的黑布和白布,邊界平直清晰,如圖3(a)中平行四邊形區(qū)域,且刃邊與水平方向有一定的傾斜角度[11]。采集的圖像中刃邊靶標(biāo)與景物在同一場景中,這樣由刃邊測得的系統(tǒng)的MTF可以用于復(fù)原處在同一圖像中的景物。對于斜采樣初始圖像的處理,相對于不作移動的第一行,第二行向右平移2個像素,每增加一行,依次平移2乘以行數(shù)個像素,平移后的圖像如圖3(b)所示。無糾正誤差的圖像對于常規(guī)采樣來說分辨率就有一定的提高,且避免了糾正出現(xiàn)的鋸齒現(xiàn)象。
圖2 斜模式采樣高光譜采集系統(tǒng)
圖3
復(fù)原之前要先估算系統(tǒng)的MTF,首先在按照特定的像素?cái)?shù)行平移后的正的圖像中提取刃邊,用刀刃法估算一維MTF,再構(gòu)建二維MTF,二維MTF大小必須與待處理圖像大小相同(曲線擬合時使其等于圖像邊長),這樣才能夠進(jìn)行矩陣運(yùn)算。計(jì)算滿足混疊系數(shù)與噪聲系數(shù)最大有效分辨率的最佳倒易晶胞,最佳倒易晶胞的形狀隨著實(shí)測的二維MTF與采樣間距的不同而形狀各異。按照最佳倒易晶胞的頻域范圍,約束混疊與噪聲之后進(jìn)行維納復(fù)原,本文選取兩組圖像進(jìn)行試驗(yàn),復(fù)原結(jié)果如圖4所示。
圖4
通過主觀評價可以發(fā)現(xiàn),圖4(a)常規(guī)采樣圖像中顯示屏旁的字跡幾乎不能分辨,經(jīng)過本文方法復(fù)原之后,圖4(e)中字跡清晰,可見復(fù)原程度明顯。觀察圖像細(xì)節(jié)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過本文方法復(fù)原,樓中窗戶已清晰可辨識,可見復(fù)原后增強(qiáng)了細(xì)節(jié)信息。
圖像質(zhì)量的客觀評價選擇峰值信噪比(PSNR)、均方誤差(MSE)、平均梯度、圖像熵對復(fù)原圖像進(jìn)行初步評價。表1、表2中,兩幅圖像的PSNR都有了一定程度的提高,可見本文方法在去噪上的效果;平均梯度與MSE能夠評價圖像的清晰度,平均梯度數(shù)值越大對比度越高,而MSE則是值越小證明與清晰圖像越接近;圖像熵能夠衡量圖像的信息量,圖像熵越大,信息量越大,評價結(jié)果顯示復(fù)原圖像比常規(guī)采樣和未復(fù)原圖像的信息量大。這些指標(biāo)的評價結(jié)果都比常規(guī)采樣效果好,可以說明復(fù)原取得了一定的效果。
表1 圖5大屏幕的復(fù)原效果評價
表2 圖5建筑物的復(fù)原效果評價
MTF曲線可以直接反映成像系統(tǒng)采集的圖像質(zhì)量,當(dāng)曲線不再明顯下降開始進(jìn)入震蕩階段所對應(yīng)的頻率被稱為截止頻率,截止頻率則反映圖像分辨細(xì)節(jié)信息的能力,即空間分辨率,計(jì)算方法為截止頻率的倒數(shù)[12]。提取復(fù)原后帶刃邊的圖像測定MTF,如圖5所示。
圖5 評價用刃邊
通過測定MTF曲線發(fā)現(xiàn)復(fù)原圖像的MTF較常規(guī)采樣與未復(fù)原圖像值高。通過MTF獲得截止頻率:原圖像的截止頻率為0.061;27°采樣初步處理圖像截止頻率為0.112;復(fù)原后的截止頻率為0.138。截止頻率越大說明圖像分辨率越高,本文方法復(fù)原的圖像較常規(guī)采樣的原圖像分辨率提高了2.26倍。
本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了27°斜采樣,能夠避免斜模式采樣后期圖像糾正帶來鋸齒、噪聲等影響;基于最佳倒易晶胞的實(shí)際遙感圖像的復(fù)原方法最大限度地去除了斜采樣帶來的混疊。
1) 傾斜角度為27°的設(shè)計(jì),并配有采樣間距為探元尺寸與27°正弦值乘積的方法獲取地面遙感圖像,使采樣網(wǎng)格為正方形,采集的圖像只需將行依次按照整數(shù)個像素平移即可得到正的圖像,無需后期糾正處理,避免了糾正產(chǎn)生的鋸齒等降質(zhì)效應(yīng)。
2) 通過估算二維MTF的方法結(jié)合最佳倒易晶胞對斜采樣圖像進(jìn)行去混疊去噪聲復(fù)原,從采樣的角度出發(fā)約束混疊,對于減小實(shí)際遙感圖像而非模擬圖像的混疊有了實(shí)際的應(yīng)用價值。
通過本文的采樣及復(fù)原方法使復(fù)原后的圖像比常規(guī)采樣的圖像分辨率提高了2.26倍,得到了很好的復(fù)原效果。
參考文獻(xiàn):
[1] 周峰,王懷義,馬文坡,等. 傳輸型光學(xué)遙感器斜模式采樣新方法研究[J]. 航天返回與遙感,2005,26(3): 47-51.
[2] 周峰,王懷義,馬文坡,等. 提高線陣采樣式光學(xué)遙感器圖像空間分辨率的新方法研究[J]. 宇航學(xué)報(bào),2006,27(2): 227-232.
[3] 鄭鈺輝,湯楊,陳強(qiáng),等. 提高斜模式遙感圖像有效分辨率的方法[J]. 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào), 2009,21(2): 243-249.
[4] 王靜,周峰,潘瑜,等. 超模式斜采樣遙感圖像超分辨復(fù)原方法[J]. 航天返回與遙感,2012,33(1): 60-66.
[5] LEACHENAUER J C, DRIGGERS R G. Surveillance and Reconnaissance Imaging Systems: Modeling and Performance Prediction[M]. Boston: Artech House, 2001.
[6] ROUGé B,THéORIE D L. Chane Image et Restauration d’Image OptiqueBruit Final Fixé[D].Paris: Université Paris-Dauphine, 1997.
[7] ALMANSA A, DURAND S, ROUGé B. Measuring and Improving Image Resolution by Adaptation of the Reciprocal Cell[J]. Journal of Mathematical Imaging and Vision,2004, 21(3): 235-279.
[8] GONZALEZ R C,WOODS R E,阮秋琦,等. 數(shù)字圖像處理[M]. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2007:182.
[9] 王鴻南. 衛(wèi)星在軌MTF測評研究及應(yīng)用[D]. 南京: 南京理工大學(xué), 2004.
[10] 顧行發(fā),李小英,閱祥軍,等. CBERS-02衛(wèi)星CCD相機(jī)在軌測量及圖像MTF補(bǔ)償[J]. 中國科學(xué)E輯,2005, 35(S1): 26-40.
[11] HELDER D L, CHOI T. IKONOS Satellite in Orbit Modulation Transfer Funetion(MTF) Measurement Using Edge and Pulse Method[D]. Brookings:South Dakota State University, 2002.
[12] PAN Z X , HUANG H,YU J, et al. Super-Resolution Based on Compressive Sensing and Structural Self-Similarity for Remote Sensing Images[J]. Geoscience and Remote Sensing,2013, 51(9): 4864-4876.