航天遥感相机及参数优化方法北大核心CSCD

为提高遥感图像质量,对航天遥感相机系统进行了优化,并提出一种航天遥感相机参数优化方法。在航天遥感相机中设计动态钳位电压值并在航天遥感相机前加装大尺度面阵测光相机,在航天遥感相机推扫某一区域前,测光相机通过低曝光参数和高曝光参数获取该区域图像,实测当前区域的高辐射亮度和低辐射亮度。将高辐射亮度与低辐射亮度的差值设为航天遥感相机的饱和亮度,解算航天遥感相机的曝光参数,并将实测低辐射亮度值设置为钳位电压值。随着卫星的转动,航天遥感相机采用上述曝光参数和钳位电压值完成该位置区域的成像,实现航天遥感相机参数自动调整。地面验证实验表明,通过优化航天遥感相机系统,可在成像前去除大气对灰度层次的影响,提高图像辐射分辨率。根据实验结果统计,图像的灰阶范围可提高80.7%,图像熵显著提升。该方法能够根据当前场景内容充分利用成像系统的动态范围,提高图像的灰度层次和图像质量。     

基于HDMI数码显微相机的自动曝光优化方法

针对HDMI数码显微相机在观测时由于不同目标反光水平不一致而出现过曝、曝光收敛速度慢、不稳定的问题,提出一种自动曝光优化方法。相较于传统的HDMI显微相机中的自动曝光控制方法,所提方法实现了基于感兴趣区域的曝光控制,可对RAW图像中的任意区域进行测光和亮度统计,拓展亮度统计的动态范围并实现基于不同目标的曝光控制,提升亮度统计的准确性,解决因目标过亮或者过暗而出现的过曝现象。同时设计了可变的曝光调节步长,该功能能够根据当前亮度水平动态调整曝光步长,实现曝光的粗调和细调,以平衡曝光收敛速度和曝光精确度。最终结合实际的相机进行实验,所提曝光控制优化方法相较于原有的自动曝光法曝光偏离度降低了一半,曝光收敛时间缩短了一半以上,最快能在4帧图像内完成曝光收敛。     

基于图像直方图统计的CCD相机自动调光算法

在一些特殊应用场合,CCD相机成像时具有场景不可重复、应用环境多样性等特点,使得自动调光成为一个研究难点。针对该问题提出了一种基于图像直方图统计的自动调光算法。该算法首先分析一帧图像的亮度分布,并计算出下一帧图像的最佳均值。然后根据该均值调整下一帧图像的曝光量,使其合理曝光。实验表明,利用此方法可以获得整体亮度合适的图像,同时此方法具备较好的场景适应能力,满足场景时刻变化时CCD相机自动调光的需求。     

基于可编程逻辑电路的相机高精度同步信号研究

介绍了一种相机曝光控制实时误差补偿外同步信号产生方法.系统由一系列硬件和软件组成,硬件包括通用GPS接收设备、信号接收整理模块和外同步信号相机电平匹配化模块;软件包括设计在可编程逻辑电路中的外同步信号频率生成与调整模块及外同步信号误差分析与调整模块、外同步信号生成模块及外同步信号相机逻辑匹配化模块.GPS接收设备接收卫星信号并实时输出时间B码,信号接收整理模块将时间B码整理成可编程逻辑器件可以接收的电平信号,可编程逻辑器件通过一系列处理模块生成目标相机的外同步信号,随后外同步信号相机电平匹配化模块将外同步信号整理成相机匹配的电平信号来控制相机曝光.实践证明所提方法可以在不添加额外器件的情况下实现相机曝光时间的实时精确控制,将连续成像的图像序列在时间上的精度从通常的数十微秒级提高到单微秒级.     

一种基于信息熵的自动调光方法

根据遥感相机的数字成像和信息学原理，基于信息熵的自动调光方法已经在遥感相机上得到了应用并对其性能进行了详细的分析。针对灰度级在不同曝光时间下的特性以及图像亮度和信息熵之间的关系，提出了一种改进的MCS算法来快速逼近最佳曝光时间。该算法已经在改进的微型CMOS遥感相机上成功地证明了其有效性。实验结果证明，该算法能够通过图像信息快速、灵敏、可靠地自动调整曝光时间。这对于提高CMOS相机空间成像的质量有很高的价值。     

复杂反射率物体三维测量方法研究

针对复杂反射率物体在三维测量中,激光条纹图像曝光程度差异问题,提出一种自适应多曝光获取三维点云的方法。该方法根据所研制采集系统的成像原理,拟合出视觉传感器成像函数。将初始条纹几何中心反射率突变点设为基准点,并对复杂反射率物体上的条纹信息按基准点进行分段采集;根据各分段区域反射率均值计算相应自适应曝光参数;按基准点融合所采集的激光条纹信息。测量平台采用步进运动,实现物体整体扫描。应用二次拟合重心法提取条纹中心坐标,生成三维点云信息。经实验验证,自适应曝光准确率高于90%,条纹能量集中度大于5,三维点云均方根误差低于0.3 mm,该测量方法有效解决了条纹图像过曝光或欠曝光问题,可在动态下实现复杂反射率物体三维测量。     

基于FPGA的数字相机自动曝光技术研究

针对传统的自动曝光算法不能满足特殊光照条件的场合,在研究数字相机的工作原理及特点的基础上,实现一种以现场可编程逻辑器件(FPGA)为控制核心的数字相机自动曝光系统,提出了基于图像熵的一种新的自动曝光算法.工作在外触发下的数字相机通过CameraLink接口作为图像数据的输入,利用FPGA的高速并行性完成了数字图像数据的采集、数据流的缓存控制,并且综合分析了基于图像熵的图像分区自动曝光算法的原理和过程,给出了该算法具体的实现方法,最后将得出的曝光参数输出给相机以达到合适的曝光.经实验验证:该算法的曝光效果不但适用于普通光照,而且在特殊光照条件下同样能很好的曝光,不受光照条件的影响,提高了相机系统输出图像的动态范围.     

基于动态场景的高动态图像合成

相机所取得的图像动态范围与真实的场景相比往往较低。而通过对几幅不同的曝光时间的图像进行合成,可以得到高动态图像。但是场景中物体的运动会导致最终图像出现鬼影效应,提出了一个基于区域分割和连续性检测的算法,消除鬼影区域,使得在场景有运动下同样可以获得高质量的高动态图像。     

TOF激光相机六自由度位姿变换估计

相对位姿估计是机器人视觉领域的研究热点。通过两帧数据来估计相机的六自由度位姿变换。充分挖掘TOF相机优势, 提出了多个有效算法, 用以保证估计精度。采用迭代最近点(ICP)算法估计位姿变换, 为了克服ICP算法迭代发散问题, 利用尺度不变特征点对估计初始值。为了提取有效特征点, 根据统计学原理尺度化灰度图像, 提高图像对比度。为了提高相机的测量精度, 根据曝光时间越长, 测量精度越高的原理, 提出了融合多帧数据算法, 使得融合后的数据帧中每个像素值均是在最长合理曝光时间下采集得到。同时提出了度量两个六自由度位姿变换差异的算法, 并首次利用其跟踪ICP迭代过程。实验证明提出的算法可以有效估计相机六自由度位姿变换。     

基于局部信息熵最大的多曝光控制方法

基于融合多幅低动态图像来获取高动态图像的过程中,传统方法中低动态图像获取时对曝光时间选取的策略简单,使拍摄的多幅图像信息冗余较多,严重影响融合效率。提出了一种基于局部信息熵最大准则的多曝光控制方法。讨论了低动态场景图像信息熵与曝光时间的关系,得出了低动态范围场景的图像信息熵随曝光时间的增加呈现先增加后减小的规律,并在某个曝光时间处信息熵最大。对于高动态场景,首先,利用图像平均灰度响应与曝光时间的近似线性关系确定场景的曝光时间范围;然后,根据图像直方图将高动态场景分成若干个低动态范围场景区域;最后,以信息熵最大为优化目标,设计一维搜索算法,搜索各个低动态范围区域的最优曝光时间,直到所有区域都搜索到最优曝光时间。此方法将场景的局部信息熵与曝光时间联系起来,能针对不同的区域进行曝光时间优化,目的性强,有效地避免了传统曝光控制中的缺点,实验证明:用该方法获取的图像进行融合获得了良好的效果。     

一种基于图像多区域的变步长自动曝光算法

针对传统自动曝光算法不能适应背光或正面强光等复杂光照环境,且在实时性和平滑性不能同时兼顾等方面的缺点,提出一种基于图像多区域的变步长自动曝光算法。该算法将主体区域和背景区域进行分区,并将主体区域赋予更大的调整权重值来计算图像平均亮度,最后根据平均亮度距离目标亮度的差值等级来调整曝光时间的变化步长。实验结果表明,利用这种曝光方法在复杂光照环境下图像主体区域也能得到很好地体现,且在光照强度不断地变化时,图像亮度也能快速平稳地接近理想亮度,具有很好地成像效果。     

一种基于双通道CMOS相机的低照度动态场景HDR融合方法

高动态范围成像技术能够全面有效反映场景信息,有利于在高动态范围场景下获得高质量的成像。但当前常用的基于单台相机的多次曝光融合方法在动态场景下易出现“鬼影”问题,基于多个传感器同时曝光的系统复杂且价格昂贵,基于单幅低动态范围图像的拓展方法易丢失欠曝光或过曝光区域的细节信息,且多用于较好的照明条件。针对低照度动态场景成像,研究了一种基于双通道低照度CMOS相机的高动态范围图像融合方法,对双通道CMOS相机采集低照度动态场景两幅不同曝光图像,依据累计直方图拓展原则分别进行动态范围拓展,并采用像素级融合方法对动态范围拓展的序列图像进行融合。实验表明,动态范围拓展融合方法可满足低照度动态场景下获取高动态范围图像的应用要求,获得更佳的成像质量。     

光场相机建模与畸变校正改进方法

光场相机作为一种新型的成像系统,可以直接从一次曝光的图像中得到三维信息。为了能够更充分有效地利用光场数据包含的角度和位置信息,完成更加精准的场景深度计算,从而提升光场相机的三维重建的精度,需要实现精确的几何建模,并精确标定其模型参数。该方法从薄透镜模型和小孔成像模型出发,将主透镜建模为薄透镜模型,将微透镜建模为小孔成像模型,结合光场相机双平面模型,将每个提取到的特征点与其在三维空间中的射线建立联系,详细解释了内参矩阵中每个参数的物理意义,以及标定过程中初值确定的过程,并在镜头径向畸变模型的基础上进一步应用了相机镜头的切向畸变模型以及基于射线重投影误差的非线性优化方法,改进了光场相机的标定方法。实验显示,该方法的RMS射线重投影误差为0.332 mm,与经典的Dansereau标定方法相比,进行非线性优化后得到的射线重投影误差精度提升了8%。该方法详细分析的场景点与特定像素索引的推导过程对光场相机的标定具有重要的研究意义,为光场相机光学模型的建立与初始化标定奠定了基础。     

单镜头大视场拼接系统成像分析与控制设计

为了满足远距离目标捕获的需求,提出了一种单镜头大视场拼接成像方法,设计了实验样机对其进行验证,对样机的成像特性进行了分析。介绍了样机的结构设计和相机曝光控制流程,然后根据该成像方法通过控制相机连续圆锥旋转实现大视场成像的特点,分析了样机成像的像移特性及样机结构运动精度对子图像正确拼接的影响,最后设计了在样机运转过程中使相机准确对子视场曝光的控制参数。实验中将样机参数代入分析结果进行了计算,得出了成像的像移大小,并对由相机运动误差导致的子图像拼接偏差进行了校核。计算得出了相机的曝光控制参数,最终获得了拼接正确的大视场图像。通过对实验样机的成像特点进行分析,为该单镜头大视场拼接方法在激光对抗系统中的工程应用奠定了基础。     

基于宽动态技术的室内视频监控研究

传统相机动态范围与真实场景动态范围之间的巨大差距导致成像时亮区与暗区细节的丢失。文中针对室内视频监控场景,提出了运用宽动态技术,基于多次曝光,通过软件方式拓展监控图像动态范围的思想。文中提出基于内容的多次曝光控制方法和基于YUV空间的多曝光合成算法。实验结果表明文中方法能够有效扩展动态范围,提高感兴趣区域的成像效果。     

一种改进的基于小波域的多曝光图像融合算法

自然界光照强度的动态范围较宽,而普通相机的动态范围远远达不到,因此,导致拍摄的图像中存在某些区域过度曝光和曝光不足,造成图像质量欠佳.文中提出了一种改进的基于小波多分辨率分析的多曝光图像融合算法以解决上述问题.首先对同一场景的多幅不同曝光图像分别进行小波变换;接着,对低频分量平均加权,获取图像近似部分的融合分量,并对高频分量基于区域方差确定权重系数,继而加权平均获取细节部分的融合分量;最后,小波逆变换获得较好质量的多曝光融合图像.仿真实验表明,该算法在较好保持原始图像信息的情况下丰富了细节信息,并且不受曝光问题的干扰,融合了多幅不同曝光图像的优质信息,避免了时域融合过程中出现的色差现象.     

基于虚拟曝光图像的立体高动态范围图像合成算法

本文提出基于多视点多曝光图像的立体高动态范围图像合成算法。首 先,考虑多视点多曝光 图像以及相机响应函数曲线的特性,提出一种虚拟曝光图像绘制算法,将不同曝光的图像绘 制到同一视点;然后, 为了使绘制曝光图像保留更多细节和结构,需要对绘制虚拟曝光图像进行空洞填补及边缘修 复,故引入了边缘差值 掩膜图,对图像边缘信息进行校正平滑处理;最后利用绘制的虚拟曝光图像合成立体高动态 范围图像。实验结果表 明,获得的绘制曝光图像与参考曝光视点图像之间的结构相似性高达0.99以上,且合成的 高动态范围图像质量高。     

基于深度引导与自学习的高动态成像算法

多曝光图像融合是将同一场景不同曝光度的图像进行融合,是当前高动态场景成像的主流方法。为了获得更自然的融合效果,该文提出基于深度引导与自学习的多曝光图像融合网络(MEF-Net)。该网络是以端到端的方式融合任意数量的不同曝光度图像,无监督地输出最优的融合结果。在损失函数方面,通过引入强度保真约束项和加权的多曝光图像融合结构相似度(MEF-SSIM),提升融合效果。此外,针对两幅极度曝光情况下的图像融合,该文采用自学习的方式,基于预训练的模型进行参数微调与优化,减弱光晕现象。基于大量测试数据,实验结果表明,该文所提算法在定量指标和视觉融合效果方面均优于现有主流算法。     

单次曝光频域振幅编码压缩成像

超分辨率被认为是光学成像和图像处理的“圣杯”之一.有别于传统的多幅亚像素图像配准融合实现超分辨率的方法面临的配准误差以及高成本问题,得益于大多数图像普遍具有的稀疏表示特性,本文将压缩传感理论引入超分辨率成像,提出一种新的单次曝光频域振幅编码压缩成像方法.利用4-f傅里叶光学架构实现图像信息的频域0/1振幅随机调制,然后可以使用低分辨率CCD器件实现积分下采样记录对应的测量值,最后利用优化方法从少量的测量值中重建原高分辨率图像.模拟实验验证了本文提出的方法可以有效地实现二维图像信息的获取与重构.此外,本文的方法可以有效地处理大尺寸图像的压缩成像问题,具有重要的应用前景.     

遥感图像星上背景扣除和灰度拉伸方案与实验

在遥感相机的实际应用中,卫星下传的图像灰度分布往往不佳,针对该问题展开了相关研究。分析了影响卫星下传图像灰度分布的因素,并以遥感相机成像电子学系统的系统参数为基础,给出了3种可行的星上图像背景扣除和灰度拉伸方案;推导了3种方案下获取图像的灰阶丰富程度公式,并确定了最优方案,即采用模拟和数字混合拉伸的办法,对初始量化位数的图像数据进行处理,然后舍掉后若干位,以数传规定位数下传。在实验室条件下,以实际的遥感相机成像系统为依托进行了实验。实验结果表明:文中提出的3种方案均能够实现遥感相机图像的星上背景扣除和灰度拉伸功能;但方案(三)得到的灰阶数量最多,成像效果最好,适合且能够应用于航天遥感相机当中。