[發(fā)明專(zhuān)利]一種多增益高動(dòng)態(tài)星載微光相機(jī)通道融合方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110455551.7
• 申請(qǐng)日: 2021-04-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113315923B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-08-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭玲玲;汪少林;楊春燕;桑峰;代海山;何軍
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海衛(wèi)星工程研究所
• 主分類(lèi)號(hào): H04N5/235
• 分類(lèi)號(hào): H04N5/235
• 代理公司: 上海段和段律師事務(wù)所 31334
• 代理人: 李佳俊;郭國(guó)中

本發(fā)明提供了一種多增益高動(dòng)態(tài)星載微光相機(jī)通道融合方法，包括如下步驟：對(duì)不同增益對(duì)應(yīng)通道的圖像數(shù)據(jù)分別實(shí)施圖像逐元地理定位；對(duì)不同增益對(duì)應(yīng)通道分別實(shí)施圖像數(shù)字量值至絕對(duì)輻射量的轉(zhuǎn)換；對(duì)不同增益對(duì)應(yīng)通道的有效動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)的絕對(duì)輻射量實(shí)施校正；按照步驟1結(jié)果對(duì)步驟3獲取的校正后的絕對(duì)輻射量進(jìn)行空間重采樣，實(shí)現(xiàn)不同增益對(duì)應(yīng)通道的絕對(duì)輻射量的幾何配準(zhǔn)；對(duì)幾何配準(zhǔn)后的絕對(duì)輻射量數(shù)據(jù)逐元進(jìn)行大動(dòng)態(tài)范圍融合，獲取微光相機(jī)高動(dòng)態(tài)范圍的可見(jiàn)光輻射量。本發(fā)明方法合理、計(jì)算簡(jiǎn)單、實(shí)施簡(jiǎn)易，可有效獲取微光相機(jī)高動(dòng)態(tài)范圍的準(zhǔn)確輻射量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感應(yīng)用領(lǐng)域，具體地，涉及一種多增益高動(dòng)態(tài)星載微光相機(jī)通道融合方法。

背景技術(shù)

微光成像是一種低照度條件下獲取目標(biāo)可見(jiàn)光譜段圖像的一種技術(shù)。一般可見(jiàn)光譜段星載遙感載荷只能在白天成像，而微光相機(jī)在夜晚和白天均能成像，這就要求微光相機(jī)具有極高的動(dòng)態(tài)范圍，以美國(guó)JPSS衛(wèi)星的相機(jī)VIIRS為例，其微光通道(也稱(chēng)白天/黑夜通道)動(dòng)態(tài)范圍覆蓋3.0E-9Wcm^-2sr^-1～2.0E-2Wcm^-2sr^-1。受探測(cè)器及驅(qū)動(dòng)電路的噪聲、增益等因素影響，一個(gè)固定增益狀態(tài)下的成像通道難以實(shí)現(xiàn)跨越極大的動(dòng)態(tài)范圍要求，通常需要采用雙增益、三增益等多增益設(shè)置，將整個(gè)動(dòng)態(tài)范圍區(qū)間劃分為幾個(gè)易實(shí)現(xiàn)的小區(qū)間。

多增益高動(dòng)態(tài)微光相機(jī)的不同增益狀態(tài)的通道數(shù)據(jù)同時(shí)下傳到地面應(yīng)用系統(tǒng)，需要對(duì)其進(jìn)行融合處理，獲取實(shí)際的高動(dòng)態(tài)輻射信息。

文獻(xiàn)1(張淑芳，采用主成分分析與梯度金字塔的高動(dòng)態(tài)范圍圖像生成方法，西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)，第52卷，第4期，2018)公開(kāi)了一種采用主成分分析與梯度金字塔的高動(dòng)態(tài)范圍圖像生成方法，此方法針對(duì)由多曝光低動(dòng)態(tài)范圍(LDR)圖像融合生成高動(dòng)態(tài)范圍(HDR)圖像對(duì)采集設(shè)備要求高且不適用于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的問(wèn)題,提出一種采用主成分分析(PCA)與梯度金字塔的HDR圖像生成(HDR-PGG)方法。首先用改進(jìn)的S曲線(xiàn)全局映射和Retinex局部色調(diào)映射對(duì)PCA變換后的亮度圖像進(jìn)行處理,以避免光暈和泛灰,并結(jié)合PCA逆變換獲取多曝光LDR圖像；其次利用多曝光LDR圖像的對(duì)比度、飽和度、曝光度和亮度信息構(gòu)造標(biāo)量權(quán)重圖,確保生成的HDR圖像亮暗區(qū)域分明且細(xì)節(jié)清晰；最后,利用梯度金字塔生成HDR圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)視覺(jué)差異大于75％時(shí),由HDR-PGG方法生成的HDR圖像的平均像素分布概率比拉普拉斯金字塔和梯度金字塔算法降低了10.84％和30.75％,其平均相對(duì)嫡與噪聲程度比值分別提高了0.5421和0.5089。此方法是針對(duì)多次曝光獲取高動(dòng)態(tài)范圍的圖像融合方法。

文獻(xiàn)2(都琳，針對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合算法研究，光學(xué)學(xué)報(bào)，第37卷，第4期，2017)公開(kāi)了一篇針對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合算法研究，高動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)能夠全面有效地反映拍攝場(chǎng)景信息,有利于在復(fù)雜環(huán)境下獲得更高的成像質(zhì)量。目前基于多曝光圖像序列的高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合算法需要高精度配準(zhǔn)的輸入圖像序列,無(wú)法克服動(dòng)態(tài)問(wèn)題帶來(lái)的影響,無(wú)法針對(duì)存在動(dòng)態(tài)目標(biāo)的多曝光圖像序列進(jìn)行高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合。基于此,提出了一種高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合算法。該算法利用基于色彩梯度的微分光流法獲得由相機(jī)抖動(dòng)以及場(chǎng)景目標(biāo)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的多曝光圖像之間的動(dòng)態(tài)目標(biāo)偏移量；結(jié)合標(biāo)定的逆相機(jī)響應(yīng)函數(shù)構(gòu)建高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合權(quán)重函數(shù),對(duì)存在動(dòng)態(tài)問(wèn)題影響的多曝光圖像進(jìn)行高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法無(wú)需提前對(duì)輸入圖像序列進(jìn)行精確配準(zhǔn),能夠有效克服動(dòng)態(tài)問(wèn)題影響,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的高動(dòng)態(tài)范圍圖像融合。此方法是針對(duì)多次曝光獲取高動(dòng)態(tài)范圍的圖像融合方法。