一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法技术方案

一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法，针对后截距较小、焦面位置敏感的空间成像系统，需要进行多自由度调焦的问题，通过建立大样本离焦数据库，训练生成自主离焦量估计网络，结合在轨随机调焦采集图像，对系统成像模糊程度和离焦量进行估计，根据估计结果驱动调焦机构进行多自由焦面姿态调整，完成在轨调焦。焦。焦。

【技术实现步骤摘要】
一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法


[0001]本专利技术涉及一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法，属于航天光学遥感


技术介绍

[0002]随着空间相机探测器像元尺寸越来越小，小F数的光学系统的应用会更加广泛，这类系统的特点是后截距较小，因此对焦面位置非常敏感，要求星上调焦机构具备准确的调焦能力和快速的调焦方法。相较于传统应用于空间相机的自准直对焦方法或增设传感器的方法，基于数字图像处理的自动对焦方法更为方便、灵活。但针对需要进行多自由度调整焦面的空间相机，现有的自动对焦方法并不适用。
[0003]2020年谭伟等人在《“高分七号”卫星相机高精度快速在轨调焦方法》中提出了一种在轨高精度快速调焦方法。该方法包括在轨粗调焦和精调焦两个环节,粗调焦基于图像相对功率谱计算原理,通过粗调焦可快速获取理论最佳焦面位置；精调焦基于图像清晰度评价原理,通过精调焦在理论最佳焦面位置附近定位实际最佳焦面位置。该方法得到的调焦量为一维调整量，针对多自由度的调焦需求，并不能解算旋转和平移调整量。

技术实现思路

[0004]本专利技术解决的技术问题是：针对目前现有技术中，现有技术难以实现针对多自由度的调焦需求，难以解算旋转和平移调整量的问题，提出了一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法。
[0005]本专利技术解决上述技术问题是通过如下技术方案予以实现的：
[0006]一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法，包括：
[0007]建立大样本离焦数据库；
[0008]对离焦数据库中的数据进行划分，训练HH
‑
net网络；
[0009]将空间成像系统的焦面整体平移，进行预设次数的成像；
[0010]将所得成像图像输入HH
‑
net网络进行模糊程度判别与离焦量估计；
[0011]根据估计所得离焦量进行面型拟合及焦面调整。
[0012]建立大样本离焦数据库的具体步骤为：
[0013]通过光学设计软件ZEMAX建立施密特折返式光学系统模型，调节空间成像系统的焦面位置，实现不同离焦量的仿真，采用傅立叶变换方法计算不同离焦量下的PSF值；
[0014]对高分辨率遥感影像进行切片，切出的区域分别与不同离焦量下的PSF值进行卷积计算，利用计算结果数据建立大样本离焦数据库。
[0015]对离焦数据库中的数据进行划分的具体方法为：
[0016]将离焦数据库中的数据按照6：2：2的方式划分为训练集、验证集、测试集，将训练集及验证集输入HH
‑
net网络进行训练学习。
[0017]所述HH
‑
net网络将图像切片后分别输入网络和纹理特征提取算法，通过卷积神经
网路提取图像高级特征，利用灰度共生矩阵提取图像先验纹理特征，将所得特征数据输入卷积神经网路的全连接层进行分类，通过柔性投票算法进行模糊程度的估计。
[0018]将空间成像系统的焦面整体平移，预设次数和离焦量根据调焦精确度确定，粗调正负各调整1次，每次增加3um离焦量，精调正负各调整3次，每次增加1um离焦量，获得所有成像图像。
[0019]于HH
‑
net网络中，将开始的13层卷积层由输入切片中提取分类所需的高级抽象特征，将卷积核的步长固定为1，其中，各卷积层的激活函数为校正线性单元。
[0020]各像素对的位置关系具体确定方法为：
[0021]确定各组像素对的方向为0度、45度、90度和135度，确定相对距离为像素坐标距离，像素为i和j的像素对中，位置方向为θ，距离为d的像素对出现概率为p(i,j,d,θ)，共生矩阵P通过遍历该组像素对所在图像确定，各像素对的位置关系，即灰度共生矩阵表示为：
[0022]p(i,j,d,0
°
)＝#{[(α,β),(m,n)|α
‑
m＝0,|β
‑
n∣＝d]}
[0023]p(i,j,d,45
°
)＝#{[(α,β),(m,n)∣α
‑
m＝d,β
‑
n＝
‑
d]}
[0024]p(i,j,d,90
°
)＝#{[(α,β),(m,n)||α
‑
m∣＝d,β
‑
n＝0]}
[0025]p(i,j,d,135
°
)＝#{[(α,β),(m,n)∣α
‑
m＝
‑
d,β
‑
n＝
‑
d]}
[0026]P(i,j)＝p(i,j,d,θ)
[0027]p(i,j,d,θ)＝Num(i,j,d,θ)/(M
×
N)
[0028]式中，#表示在集合中的元素数，A(α,β)＝i,A(m,n)＝j，像素值为i和j的像素对分别表示矩阵P中的行和列，即为i和j的像素对分别表示矩阵P中的行和列，Num(i,j,d,θ)表示距离为d，方向为θ的像素对(i,j)出现的总次数，M和N分别为像素对所在图像的行和列。
[0029]根据所得各像素对的位置关系，即灰度共生矩阵，计算像素对所在图像的角二阶矩ASM、对比度CON、逆差矩IDM、熵ENT，完成对所在图像纹理进行量化表征，具体为：
[0030]角二阶矩ASM的计算方法为：
[0031][0032]对比度CON的计算方法为：
[0033][0034]逆差矩IDM的计算方法为：
[0035][0036]熵ENT的计算方法为：
[0037]ENT＝∑
i
∑
j
p(i,j)lnP(i,j)。
[0038]将高级特征、先验特征输入全连接层，融合两类特征信息，对于每个300*300图像块，在共有C＝15的离焦状态中，对于i{1,,,C}的预测概率分布输出在[0.0,1.0]范围内产生确定性度量；
[0039]输出通过对分布的信息熵进行归一化计算，使用置信度柔性投票算法进行输出图
像信息的分类，通过基于置信度柔性投票算法，将输出的预测图像信息进行聚合处理，具体为：
[0040][0041]得到整个图像的预测概率分布后，对预测的单个切片的分布取一定加权平均值，最终由具有最大的确定加权平均概率的类别估计图像离焦量。
[0042]根据估计所得仿真成像图像的离焦量，对仿真成像图像的面型进行最小二乘拟合处理，所述平面方程一般表达式为：
[0043]Ax+By+Cz+D＝0(C≠0)
[0044][0045][0046]z＝a0x+a1y+a2[0047]确定对应的最小二乘矩阵形式为：
[0048][0049]式中，(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),
…
,(x
n
,y
n
,z
n
)为焦面各区域的空间位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法，其特征在于包括：建立大样本离焦数据库；对离焦数据库中的数据进行划分，训练HH
‑
net网络；将空间成像系统的焦面整体平移，进行预设次数的成像；将所得成像图像输入HH
‑
net网络进行模糊程度判别与离焦量估计；根据估计所得离焦量进行面型拟合及焦面调整。2.根据权利要求1所述的一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法，其特征在于：建立大样本离焦数据库的具体步骤为：通过光学设计软件ZEMAX建立施密特折返式光学系统模型，调节空间成像系统的焦面位置，实现不同离焦量的仿真，采用傅立叶变换方法计算不同离焦量下的PSF值；对高分辨率遥感影像进行切片，切出的区域分别与不同离焦量下的PSF值进行卷积计算，利用计算结果数据建立大样本离焦数据库。3.根据权利要求1所述的一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法，其特征在于：对离焦数据库中的数据进行划分的具体方法为：将离焦数据库中的数据按照6：2：2的方式划分为训练集、验证集、测试集，将训练集及验证集输入HH
‑
net网络进行训练学习。4.根据权利要求3所述的一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法，其特征在于：所述HH
‑
net网络将图像切片后分别输入网络和纹理特征提取算法，通过卷积神经网路提取图像高级特征，利用灰度共生矩阵提取图像先验纹理特征，将所得特征数据输入卷积神经网路的全连接层进行分类，通过柔性投票算法进行模糊程度的估计。5.根据权利要求4所述的一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法，其特征在于：将空间成像系统的焦面整体平移，预设次数和离焦量根据调焦精确度确定，粗调正负各调整1次，每次增加3um离焦量，精调正负各调整3次，每次增加1um离焦量，获得所有成像图像。6.根据权利要求4所述的一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法，其特征在于：于HH
‑
net网络中，将开始的13层卷积层由输入切片中提取分类所需的高级抽象特征，将卷积核的步长固定为1，其中，各卷积层的激活函数为校正线性单元。7.根据权利要求4所述的一种基于空间成像系统的自主在轨调焦方法，其特征在于：各像素对的位置关系具体确定方法为：确定各组像素对的方向为0度、45度、90度和135度，确定相对距离为像素坐标距离，像素为i和j的像素对中，位置方向为θ，距离为d的像素对出现概率为p(i,j,d,θ)，共生矩阵P通过遍历该组像素对所在图像确定，各像素对的位置关系，即灰度共生矩阵表示为：p(i,j,d,0
°
)＝#{[(α,β),(m,n)|α
‑
m＝0,|β
‑
n∣＝d]}p(i,j,d,45
°
)＝#{[(α,β),(m,n)∣α
‑
m＝d,β
‑
n＝
‑
d]}p(i,j,d,90
°
)＝#{[(α,β),(m,n)||α
‑
m∣＝d,β
‑
n＝0]}p(i,j,d,135
°
)＝#{[(α,β),(m,n)∣α
‑
m＝
‑
d,β
‑
n＝
‑
d]}P(i,j)＝p(i,j,d,θ)p(i,j,d,θ)＝Num(i,j,d,θ)/(M
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王小勇，田国梁，贺金平，阮宁娟，李强，庄绪霞，刘晓林，魏久哲，丁锴铖，郭容光，朱志豪，许顺兴，
申请(专利权)人：北京空间机电研究所，
类型：发明
国别省市：