基于遙感圖像及工程參數(shù)的全局像移探測(cè)算法

劉海秋，高彥偉，閆得杰

(1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息與計(jì)算機(jī)學(xué)院，安徽 合肥 2300362.中國科學(xué)院 長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所，吉林 長春 130033)

引言

像移作為影響空間相機(jī)成像質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一，描述了空間相機(jī)在軌運(yùn)行期間由軌道運(yùn)動(dòng)、地球自轉(zhuǎn)、飛行器姿態(tài)變化、活動(dòng)部件運(yùn)動(dòng)等因素導(dǎo)致的目標(biāo)景物在焦面上映射的像與焦面之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)[1-2]。隨著空間相機(jī)地面分辨率不斷提高，像移對(duì)像質(zhì)的影響日益嚴(yán)重，如何準(zhǔn)確地獲取像移，是實(shí)現(xiàn)像移補(bǔ)償，進(jìn)而削弱像移對(duì)像質(zhì)影響的前提[3-6]。國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者提出了多種像移獲取方法，可以歸納為3類。

第1類，基于工程參數(shù)的像移計(jì)算方法。由于像點(diǎn)與物點(diǎn)的三維坐標(biāo)之間存在一定的幾何關(guān)系，通過建立兩者之間的坐標(biāo)變換公式，并根據(jù)物點(diǎn)的地理位置坐標(biāo)，以及星下點(diǎn)經(jīng)緯度、軌道高度、飛行器三軸姿態(tài)角及角速度等數(shù)據(jù)(統(tǒng)稱為工程參數(shù))，計(jì)算像點(diǎn)在焦面上的位置坐標(biāo)。Miller.B.M等人建立了簡單的坐標(biāo)變換模型[1]，為進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確度，長春光機(jī)所王家騏院士利用齊次坐標(biāo)變換方法，提出了精確的對(duì)地探測(cè)坐標(biāo)變換公式[7],目前我國包括XX-1號(hào)空間光學(xué)遙感器在內(nèi)的多臺(tái)相機(jī)都采用該方法探測(cè)像移。然而，在軌運(yùn)行結(jié)果表明，該方法的像移測(cè)量帶寬不僅受限于各種工程參數(shù)測(cè)量裝置的帶寬，也受限于飛行器對(duì)工程參數(shù)的更新周期，雖然在1 Hz以下的低頻像移計(jì)算方面取得了理想效果，但是難以成為高頻像移探測(cè)的有效手段。

第2類，基于聯(lián)合相關(guān)器的像移估計(jì)方法。通過在焦面上增加輔助的面陣成像傳感器，獲得具有重疊區(qū)域的圖像序列，利用光學(xué)透鏡組成聯(lián)合變換器，對(duì)圖像序列做相關(guān)運(yùn)算得到匹配誤差，將該匹配誤差近似為像移[8]。K.Janschek等人提出這種方法，并巧妙地運(yùn)用光學(xué)聯(lián)合變換器對(duì)圖像進(jìn)行快速匹配處理，解決了當(dāng)時(shí)電子學(xué)處理器速度低、實(shí)時(shí)性差的問題[9]。戴朝約等人分別通過改進(jìn)PA算法、雙三次樣條插值、雙相位編碼等方式，提高像移測(cè)量的準(zhǔn)確度[10]。此外，樊超等人分析了目標(biāo)景物、像移大小、窗口尺寸對(duì)像移測(cè)量精度的影響，驗(yàn)證了該方法的有效性[11]。該方法的測(cè)量位置在焦面處，更能反映焦面像移的真實(shí)狀態(tài)，增加的面陣成像傳感器能夠進(jìn)行高幀頻拍攝，可以達(dá)到較高的像移測(cè)量帶寬。但是，在低軌高速運(yùn)行環(huán)境中，面陣成像傳感器信噪比低，像移測(cè)量精度難以保障[12]，該方法在低軌高分辨率空間相機(jī)上的應(yīng)用前景有限。

第3類，基于遙感圖像的像移測(cè)量方法。利用焦面上平行排布的成像傳感器拍攝得到平行觀測(cè)圖像，通過配準(zhǔn)技術(shù)得到配準(zhǔn)誤差序列，采用頻譜分析技術(shù)，提取配準(zhǔn)誤差頻譜曲線中峰值點(diǎn)的頻率、幅值和初相位信息，進(jìn)而求取像移峰值點(diǎn)處的頻率、幅值和初相位，并以三角函數(shù)的形式擬合像移。Akira Iwasaki等人運(yùn)用ASTER相機(jī)多譜段圖像探測(cè)到了1.5 Hz處的像移[13]。Sarah S. Mattson等人利用LROC-NAC相機(jī)圖像探測(cè)到6 Hz處的像移[14]，并采用HiRISE相機(jī)中紅光波段圖像捕捉到2 Hz處的像移[15]。孫濤等人采用MS-1衛(wèi)星遙感圖像檢測(cè)到0.1 Hz和0.6 Hz的像移[16]。童小華和王密等人發(fā)現(xiàn)在資源三號(hào)衛(wèi)星上存在0.6 Hz左右的像移[17-18]。

基于遙感圖像的像移測(cè)量方法選取焦面上主成像傳感器所成圖像為數(shù)據(jù)源，測(cè)量結(jié)果能夠反映成像時(shí)刻和成像位置處像移的真實(shí)狀態(tài)，且像移測(cè)量效果不受限于慣性測(cè)量設(shè)備，人們關(guān)注的焦點(diǎn)逐漸從依賴于慣性測(cè)量設(shè)備的低頻像移測(cè)量，過渡到從遙感圖像中挖掘高頻像移信息的階段，各國學(xué)者紛紛利用遙感圖像嘗試對(duì)本國衛(wèi)星的像移進(jìn)行探測(cè)。值得注意的是，相鄰兩片成像傳感器的拼接區(qū)能夠?qū)ν荒繕?biāo)景物先后成像2次，從而形成具有相同目標(biāo)景物的圖像，是該方法獲取像移信息的關(guān)鍵[12-18]。然而，對(duì)于推掃式空間相機(jī)而言，具有相同目標(biāo)景物的視差圖像并非貫穿每次成像任務(wù)，在成像初始階段，相鄰兩片成像傳感器拼接區(qū)的投影范圍不重合，輸出的遙感圖像中無相同目標(biāo)景物，雖然無相同目標(biāo)景物期間所占時(shí)間較短，但位于每次成像的初始階段，該階段像移的準(zhǔn)確估計(jì)，是成像初期在軌實(shí)時(shí)像移補(bǔ)償?shù)幕疽罁?jù)，而成像初期的像移補(bǔ)償效果直接影響整個(gè)拍攝階段的成像質(zhì)量，因此，無相同目標(biāo)景物期間像移的準(zhǔn)確估計(jì)至關(guān)重要。由于此期間所成的遙感圖像中無相同目標(biāo)景物，單純地依賴遙感圖像并不能成功地反演像移信息，本文提出基于遙感圖像和工程參數(shù)的全局像移探測(cè)算法，對(duì)無相同目標(biāo)景物和有相同目標(biāo)景物期間的像移進(jìn)行全覆蓋估計(jì)。

1 無相同景物期間的像移估計(jì)

1.1 TDICCD拼接區(qū)的成像特點(diǎn)

空間相機(jī)焦面上通常存在多片CCD，并以如圖1所示的交錯(cuò)拼接方式進(jìn)行排布。在相鄰兩片CCD的拼接區(qū)往往存在數(shù)十列重疊像元[19-21]，正射成像時(shí)拼接區(qū)在地球表面的投影區(qū)域相互重合，重合范圍內(nèi)的目標(biāo)景物會(huì)被兩片CCD的拼接區(qū)先后分時(shí)拍攝2次。假設(shè)2次成像的時(shí)間差為δ，一次成像過程的起止時(shí)刻分別為0和Ts，則在區(qū)間[δ，Ts-δ]內(nèi)，地球表面的目標(biāo)景物會(huì)被1#CCD和2#CCD先后成像2次，形成具有相同目標(biāo)景物的視差圖像。然而，在區(qū)間[0,δ]內(nèi)，1#CCD的拍攝范圍Region1不會(huì)被2#CCD捕捉到，同理，在區(qū)間[Ts-δ,Ts]內(nèi)，2#CCD的拍攝范圍Region2也不會(huì)被1#CCD捕捉到。因此，在每次成像任務(wù)的最初和最后δ期間，相鄰兩片CCD拼接區(qū)視差圖像中無相同的目標(biāo)景物，但最后δ期間的無相同景物區(qū)域?qū)ο褚乒烙?jì)并不重要。

圖1 CCD拼接區(qū)的成像特點(diǎn)Fig.1 Imaging characteristics of CCD slicing areas

雖然在一次拍攝任務(wù)中，無相同目標(biāo)景物期間所占比例較少，以本文實(shí)驗(yàn)所采用的XX-1號(hào)空間光學(xué)遙感器為例，無相同目標(biāo)景物期間的持續(xù)時(shí)間約為226 ms，僅占一次拍攝時(shí)長的0.8%(由中科院長春光機(jī)所提供)，但是，無相同目標(biāo)景物期間處于每次拍攝任務(wù)的起始階段，起始階段的像移準(zhǔn)確估計(jì)，是拍攝初期在軌實(shí)時(shí)像移補(bǔ)償?shù)幕疽罁?jù)，而拍攝初期的像移補(bǔ)償效果直接影響整個(gè)拍攝任務(wù)階段的成像質(zhì)量，因此，無相同目標(biāo)景物期間像移的準(zhǔn)確估計(jì)至關(guān)重要。

1.2 無相同景物期間的像移獲取

作為像移的形成因素之一，活動(dòng)部件振動(dòng)的帶寬可以高達(dá)幾百赫茲，由此引起的像移帶寬較寬，盡管如此，但是隨著頻率的增加，像移的功率譜密度往往呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)[22]，像移的絕大部分能量集中在低頻段[23]。此外，對(duì)于CCD所成圖像而言，相鄰兩行圖像之間的時(shí)間差與CCD的像元尺寸和飛行器所處的軌道高度等參數(shù)有關(guān)，一般情況下，高分辨率空間相機(jī)的行掃描頻率可以達(dá)到上萬赫茲[24]。相機(jī)的逐行掃描過程可以看作對(duì)像移的實(shí)時(shí)采樣，在上萬赫茲的采樣頻率下，高頻像移能夠被記錄在CCD拼接區(qū)所成的兩幅視差圖像中，并以相同目標(biāo)景物在兩幅圖像中的位置偏移量的形式展現(xiàn)出來。基于上述原理，該部分采用空間相機(jī)在軌運(yùn)行期間實(shí)時(shí)采集的工程參數(shù)，提取低頻的像移信息，并利用具有相同目標(biāo)景物的視差圖像獲取位置偏移量數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于拼接區(qū)圖像和低頻分量的目標(biāo)函數(shù)，用以衡量像移曲線與低頻像移之間的偏差程度，篩選無相同目標(biāo)景物期間像移的最優(yōu)估計(jì)，如圖2所示。

圖2 無相同目標(biāo)景物期間的像移估計(jì)方案Fig.2 Image motion estimation scheme during period without identical scenes

1.2.1 利用圖像配準(zhǔn)方法獲取視差圖像中位置偏移量

像移描述了像點(diǎn)與焦面之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，由于相鄰兩片CCD的拼接區(qū)對(duì)同一目標(biāo)景物的成像時(shí)刻不同，而不同時(shí)刻像移的取值和方向[25]可能導(dǎo)致同一目標(biāo)景物在拼接區(qū)所成的兩幅視差圖像中的位置存在偏差。位置偏移量描述了相同目標(biāo)景物在兩幅視差圖像中的位置偏差程度，在利用圖像配準(zhǔn)方法確定位置偏移量之前，需要提取一次拍攝任務(wù)中具有相同目標(biāo)景物的圖像區(qū)域。根據(jù)上述內(nèi)容可知，[0,Ts-δ]期間2#CCD拼接區(qū)與[δ,Ts]期間1#CCD拼接區(qū)所成的視差圖像中具有相同的目標(biāo)景物，提取上述2個(gè)圖像區(qū)域用于圖像處理，進(jìn)而采用基于模塊匹配和曲面擬合的圖像配準(zhǔn)方法，得到一組位置偏移量序列{p(n)}N，符號(hào)的定義同上。

1.2.2 采用對(duì)地探測(cè)坐標(biāo)變換公式計(jì)算低頻像移

工程參數(shù)包括衛(wèi)星軌道高度、星下點(diǎn)經(jīng)緯度、衛(wèi)星三軸姿態(tài)角及角速度等數(shù)據(jù)。長春光機(jī)所王家騏院士提出的對(duì)地探測(cè)坐標(biāo)變換公式，已成功應(yīng)用于國內(nèi)多臺(tái)高分辨率空間相機(jī)中[25]，結(jié)果表明該公式能夠準(zhǔn)確地將衛(wèi)星在軌運(yùn)行期間實(shí)時(shí)探測(cè)的工程參數(shù)轉(zhuǎn)換為焦面像移。

值得注意的是，受限于各類工程參數(shù)傳感設(shè)備的采樣頻率，目前衛(wèi)星對(duì)工程參數(shù)的更新頻率約為每秒2次(由中科院長春光機(jī)所提供)。根據(jù)奈奎斯特采樣定理可知，由工程參數(shù)計(jì)算所得的像移數(shù)據(jù)中只包含二分之一采樣頻率以下的低頻分量，進(jìn)而采用插值方法得到與位置偏移量長度相同的低頻像移序列{y1(n)}N。

1.2.3 建立基于拼接區(qū)圖像和低頻分量的目標(biāo)函數(shù)并求解最小值點(diǎn)

依據(jù)平方誤差理論，以低頻像移序列{y1(n)}N和位置偏移量{p(n)}N為已知量，建立如式(1)所示的目標(biāo)函數(shù)，用以衡量像移曲線與低頻分量之間的偏差程度：

F(y(1),y(2),…,y(D),η)=Fwithout(y(1),y(2),…,

y(D))+Fwith(y(1),y(2),…,y(D),η)

(1)

式中：Fwithout(y(1),y(2),…y(D))描述了一次拍攝任務(wù)所成的視差圖像中，無相同目標(biāo)景物期間像移與低頻分量之間的偏差程度；Fwith(y(1),y(2),…,y(D) )用于評(píng)價(jià)有相同目標(biāo)景物期間[δ, (η+1) ×δ]時(shí)間段內(nèi)的像移與其低頻分量之間的偏差程度；其余符號(hào)的定義同上。

根據(jù)平方誤差和最小的原理，本文構(gòu)建無相同目標(biāo)景物期間的目標(biāo)函數(shù)：

(2)

式中各符號(hào)的定義同上。有相同目標(biāo)景物期間[δ, ( +1)×δ]時(shí)間段內(nèi)的目標(biāo)函數(shù)如下：

(3)

式中擴(kuò)展系數(shù)η描述了函數(shù)F在有相同目標(biāo)景物期間的覆蓋度，η∈N*，N*為正整數(shù)集，擴(kuò)展系數(shù)η越大，函數(shù)F在有相同目標(biāo)景物期間的覆蓋度越廣，對(duì)像移與其低頻分量之間的偏差程度的約束越嚴(yán)格，如圖3所示。下一步工作是針對(duì)擴(kuò)展系數(shù) 對(duì)無相同目標(biāo)景物期間像移估計(jì)的影響進(jìn)行研究。

圖3 擴(kuò)展系數(shù) 對(duì)偏差約束程度的影響Fig.3 Effect of expansion factor on deviation constraint

目標(biāo)函數(shù)F衡量了像移曲線與低頻分量之間的偏差程度，函數(shù)值越小，像移與低頻分量之間的偏差度越低，對(duì)應(yīng)的無相同目標(biāo)景物期間的像移更接近真實(shí)值。本文選取運(yùn)算量最小的最速下降法篩選目標(biāo)函數(shù)的最小值點(diǎn)Yopt，作為無相同目標(biāo)景物期間像移的最優(yōu)估計(jì)，即：

Yout=[y(1),y(2),…,y(D)]|minimize

{F(y(1),y(2),…,y(D),η)}

(4)

2 有相同目標(biāo)景物期間的像移計(jì)算

由于相鄰兩片TDICCD的拼接區(qū)對(duì)同一目標(biāo)景物的成像時(shí)刻不同，像移的取值和方向可能導(dǎo)致同一目標(biāo)景物在拼接區(qū)所成的兩幅視差圖像中的位置存在偏差，如圖4所示。

圖4 位置偏移量的形成過程Fig.4 Formation of position offsets

位置偏移量衡量了同一目標(biāo)景物在兩幅視差圖像中的偏移程度，其與像移之間的關(guān)系如下：

y(t+δ)=y(t)+p(t) 0≤t≤Ts-δ

(5)

式中：y(t)和y(t+δ)分別為t和(t+δ)時(shí)刻的焦面像移；δ為TDICCD拼接區(qū)對(duì)同一目標(biāo)景物的拍攝時(shí)間差；p(t)為t時(shí)刻的位置偏移量。將(5)式中的時(shí)間變量t離散處理后得到：

y(n+D)=y(n)+p(n) (n=1,2,…,N)

(6)

Ywithout=[y(1),y(2),…,y(D)]T

(7)

有相同目標(biāo)景物期間[δTs-δ]內(nèi)的像移離散序列，以連續(xù)的D個(gè)元素為一組進(jìn)行分組處理，則第1組像移為Y1=[y(D+1),y(D+2),…,y(2D)]T。根據(jù)(5)式可知，第1組像移可以表示為

y(D+i)=y(i)+p(i)i=1,2,…,D

(8)

令位置偏移量P1=[p(1),p(2),…,p(D)]T，可得：

Y1=Ywithout+P1

(9)

同理，第2組像移為Y2=[y(2D+1),y(2D+2),…,y(3D)]T。根據(jù)(5)式可知，第2組像移可以表示為

y(2D+i)=y(D+i)+p(D+i)

i=1,2,…,D

(10)

將(8)式代入(10)式可得：

y(2D+i)=y(i)+p(i)+p(D+i)

i=1,2,…,D

(11)

令位置偏移量P2=[p(D+1),p(D+2),…,p(2D)]T，則(11)式可以化簡為

Y2=Ywithout+P1+P2

(12)

以此類推，第k組像移可以表示為

y(k×D+i)=y(i)+p(i)+p(D+i)+p[(k-

1)×D+i]

k=1,2,…,K,i=1,2,…,D

(13)

Yk=Ywithout+P1+P2+…+Pkk=1,2,…,K

(14)

式中無相同目標(biāo)景物期間的像移可采用本文上述方法估計(jì)，位置偏移量數(shù)據(jù)可采用上述圖像配準(zhǔn)方法獲得，根據(jù)公式(14)可確定有相同目標(biāo)景物期間的像移。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

XX-1號(hào)空間光學(xué)遙感器焦面上存在5片TDICCD交錯(cuò)拼接排布，拼接區(qū)存在40列重疊像元，行掃描周期約為65 μs，單次成像任務(wù)的時(shí)長約為29.18 s，其中無相同目標(biāo)景物期間位于最初的226 ms以內(nèi)。本文選取視場中心相鄰兩片TDICCD所成的遙感圖像為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，以北京(場景A)和云南(場景B)為研究區(qū)域，利用本文算法估計(jì)像移，并將結(jié)果分別與基于工程參數(shù)的方法和基于遙感圖像的方法進(jìn)行對(duì)比，分析本文算法的有效性。

圖5顯示了本文算法和基于遙感圖像方法的像移時(shí)域曲線。從圖5(a)和圖5(b)的局部曲線可以看出，本文算法可檢測(cè)的時(shí)間范圍包含相機(jī)開拍最初的[0, 226 ms]范圍，即無相同目標(biāo)景物區(qū)間，而單純利用遙感圖像所測(cè)得的像移結(jié)果中不包含無相同目標(biāo)景物區(qū)間。此外，雖然場景A和場景B中兩種方法的像移曲線大體趨勢(shì)基本一致，但仍然存在偏差，且偏差主要集中于高頻分量，為此，將像移測(cè)量結(jié)果分為低頻和高頻兩部分。

圖5 時(shí)域像移測(cè)量結(jié)果(RI:基于遙感圖像的像移測(cè)量方法;EP:基于工程參數(shù)的像移計(jì)算方法;RIEP:基于遙感圖像和工程參數(shù)的像移測(cè)量方法)Fig. 5 Results of image motion in time domain(RI: Image motion method based on remote images； EP: Image motion method based on engineering parameters; RIEP: Image motion method based on remote images and engineering parameters)

由于衛(wèi)星每512 ms更新一次工程參數(shù)，意味著單純地利用工程參數(shù)，最高可恢復(fù)0.98 Hz的像移(1/512 ms/2=0.98 Hz)。本實(shí)驗(yàn)中每40行視差圖像提取一個(gè)位置偏移量數(shù)據(jù)，相當(dāng)于位置偏移量數(shù)據(jù)的采樣頻率為384.62 Hz(1/65 μs/40 lines=384.62 Hz)，則從遙感圖像中最高可提取192.31 Hz的像移。為此，將整個(gè)頻率分為0～0.98 Hz低頻和0.98 Hz～192.31 Hz高頻2個(gè)區(qū)間。

在低頻區(qū)間，將本文算法與基于工程參數(shù)的方法和基于遙感圖像的方法進(jìn)行對(duì)比，討論3種算法在低頻區(qū)間測(cè)量結(jié)果的一致性。從圖6(a)和圖7(a)中的幅頻曲線可以看出，3種算法的峰值均出現(xiàn)在0.133 Hz處，雖然幅值存在一定差異，但基本可以確定該光學(xué)遙感器在對(duì)場景A和場景B成像期間，焦面上存在0.133 Hz、幅值約為7 pixels的像移，3種算法在低頻區(qū)的像移測(cè)量結(jié)果基本一致，能夠證明本文算法對(duì)低頻區(qū)像移測(cè)量的有效性。

在高頻區(qū)間，將本文算法與單純基于遙感圖像的方法進(jìn)行對(duì)比，如圖6(b)和圖7(b)所示，兩種算法均存在若干峰值點(diǎn)，從局部放大圖可以看出，兩種算法在峰值及其附近頻率點(diǎn)處的振幅差別較大，而距離峰值較遠(yuǎn)的頻率處的振幅基本一致。此外，從表1統(tǒng)計(jì)的峰值頻率發(fā)現(xiàn)，兩種算法的峰值頻率非常接近，且都位于4.4 Hz的整數(shù)倍附近，而4.4 Hz恰恰是本實(shí)驗(yàn)中相鄰兩片TDICCD對(duì)同一目標(biāo)景物的成像時(shí)間間隔δ的倒數(shù)(1/δ=1/(65 μs/行×3 480行≈4.4 Hz)。這是由于頻率等于或接近1/δ的像移經(jīng)過時(shí)間間隔δ之后，正好經(jīng)歷或接近整數(shù)倍周期，像移的取值與時(shí)間間隔δ之前的取值相差很小，導(dǎo)致同一目標(biāo)景物在相鄰兩片TDICCD拼接區(qū)所成的兩幅視差圖像中的位置偏差很小，進(jìn)而導(dǎo)致頻率等于或接近1/δ的整數(shù)倍的像移難以準(zhǔn)確探測(cè)，盲點(diǎn)一直是基于遙感圖像的像移探測(cè)算法中普遍存在的問題[24]。

圖6 場景A的頻域像移測(cè)量結(jié)果Fig. 6 Results of image motion in frequency domain for Scene A

圖7 場景B的頻域像移測(cè)量結(jié)果Fig. 7 Results of image motion in frequency domain for Scene B

Frequency band /HzMethodPeaks’ frequencies/Hz and amplitude /pixelScene AScene BDetectable time range /s0～0.98EP1)(0.133, 7.024)(0.133, 6.802)———RI2)(0.133, 6.655)(0.133, 6.408)[0.226, 29.18]RIEP3)(0.133, 6.966)(0.133, 7.069)[ 0, 29.18]0.98～192.31RI4.31, 8.79, 13.22 Hz, …4.43, 8.86, 13.30 Hz,…1.879,0.568,0.165 pixels1.805, 0.153, 0.667 pixels———RIEP4.38, 8.81, 13.24 Hz, …4.45, 8.91, 13.42 Hz, …———0.569,0.194,0.064 pixels1.099,0.110, 0.148pixelsDeviation reduction65.59%48.34%———

注：1) 基于工程參數(shù)的像移測(cè)量方法；2) 基于遙感圖像的像移測(cè)量方法；3) 基于遙感圖像和工程參數(shù)的像移測(cè)量方法

根據(jù)表1的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，在場景A和場景B的兩組實(shí)驗(yàn)中，本文算法在盲點(diǎn)處的測(cè)量偏差分別下降了65.59%和48.34%。由此可見，與現(xiàn)有算法單純地從遙感圖像中提取像移信息相比，本文結(jié)合了空間相機(jī)在軌工作期間實(shí)時(shí)獲取的工程參數(shù)，從工程參數(shù)中提取低頻像移信息，并以最小方差為目標(biāo)求解像移，顯著地削弱了盲點(diǎn)處的像移測(cè)量偏差。

4 結(jié)論

相鄰兩片成像傳感器的拼接區(qū)能夠?qū)ν荒繕?biāo)景物先后成像2次，從而形成的圖像中具有相同的目標(biāo)景物，這是基于遙感圖像方法獲取像移信息的關(guān)鍵。然而，在成像初始階段，相鄰兩片成像傳感器拼接區(qū)輸出的遙感圖像中并無相同的目標(biāo)景物，單純地依賴遙感圖像難以獲取像移信息，為此，本文提出了基于遙感圖像和工程參數(shù)的全局像移探測(cè)算法。利用國內(nèi)XX-1號(hào)空間光學(xué)遙感器在軌實(shí)時(shí)拍攝的遙感圖以及工程參數(shù)對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明本文算法的可探測(cè)時(shí)間范圍包含無相同目標(biāo)景物階段。此外，在低頻區(qū)，本文算法與現(xiàn)有算法的像移測(cè)量結(jié)果基本吻合，證明了本文算法對(duì)低頻區(qū)像移測(cè)量的有效性；在高頻區(qū)，與現(xiàn)有算法相同，依然存在對(duì)頻率等于或接近1/δ整數(shù)倍處的像移難以準(zhǔn)確檢測(cè)的問題，但是，在距離1/δ整數(shù)倍較遠(yuǎn)的頻率點(diǎn)處的像移測(cè)量結(jié)果與現(xiàn)有方法基本一致，證明了本文算法對(duì)高頻區(qū)像移測(cè)量的有效性。另外，本文算法顯著地削弱了盲點(diǎn)處的像移測(cè)量偏差。以上分析表明，除頻率等于或接近1/δ整數(shù)倍的像移外，本文算法能夠?qū)Π瑹o相同目標(biāo)景物期間的全局像移進(jìn)行有效測(cè)量，這對(duì)實(shí)現(xiàn)全局像移補(bǔ)償，進(jìn)而削弱像移對(duì)像質(zhì)的影響具有重要意義。