一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及航空遥感清晰度检测技术领域，特别涉及一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法及其系统；本发明专利技术先经过标定相机参数，使用图像处理法获取优特征区域清晰度检测结果，并修正严格成像模型，且优特征目标区域清晰度检测结果精度较高的情况下，可以快速获取弱特征目标区域清晰度检测结果，能够适用于航空遥感相机的清晰度检测。空遥感相机的清晰度检测。空遥感相机的清晰度检测。

【技术实现步骤摘要】
一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法及其系统


[0001]本专利技术涉及航空遥感清晰度检测
，特别涉及一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法及其系统。

技术介绍

[0002]航空相机通常工作于200m～20km的高空中，载机的飞行高度、环境温度的变化会导致航空相机在空中成像时产生离焦现象，导致图像清晰度和分辨率下降，因此自动清晰度检测技术十分关键，其通常是通过清晰度检测装置检测当前离焦量，并将其反馈给航空遥感相机，通过控制装置调整焦面位置实现清晰度检测。
[0003]传统的清晰度检测方法对于航空相机来说，其精度和场景适应性较差，无法满足要求，而基于图像处理的清晰度检测方法由于智能程度高、环境适应能力较强、结构简单紧凑等优点，得到了越来越多的应用。
[0004]基于图像处理的自动清晰度检测方法多利用目标和背景的对比度作为清晰度判据，即地面目标包含的高频信息较多，则更易于进行基于图像的自动清晰度检测，然而占有地球地表面积大半的海洋、沙漠、草原、森林等地区轮廓边缘梯度变化小，高频信息少，属于弱特征目标，在进行图像清晰度检测过程中，对于弱特征目标区域，在时间和空间上并不满足随机过程，无法近似为高斯或指数分布，使用常规的自动清晰度检测算法极易导致检测失败。

技术实现思路

[0005]本专利技术主要解决的技术问题是提供一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法，其基于地理信息辅助，解决弱特征目标图像清晰度检测误差大的问题，其具有检测准确，实现简单的特点；还提供了一种航空相机弱特征目标清晰度的检测系统。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是：提供一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法，其中，包括如下步骤：
[0007]步骤S1、设定好航空遥感相机的参数；
[0008]步骤S2、建立严格成像模型；
[0009]步骤S3、使用蒙特卡洛法修正严格成像模型；
[0010]步骤S4、通过对地面物体进行摆扫成像，获取航空遥感图像；
[0011]步骤S5、对航空遥感图像进行图像处理，获取其清晰度检测结果；
[0012]步骤S6、根据预先设定的图像重叠率，搜索两幅航空遥感图像之间重叠区域的特征点从而获取重叠区域特征点；
[0013]步骤S7、使用地理信息获取重叠区域特征点的两幅航空遥感图像的匹配结果；
[0014]步骤S8、基于重叠区域特征点地理信息，使用拍摄第一幅的航空遥感图像时的高精度姿态信息，引入修正后的严格成像模型将获得第二幅的航空遥感图像的清晰度检测结果。
[0015]作为本专利技术的一种改进，在步骤S1内，使用精密测角方法，设定的航空遥感相机的参数包括标定焦距值、主点坐标值、畸变差系数。
[0016]作为本专利技术的进一步改进，在步骤S4内，航空遥感相机跟随载机飞行，沿着垂直于载机飞行方向进行单航带摆扫倾斜成像。
[0017]作为本专利技术的更进一步改进，在步骤S4内，扫成像时航空遥感相机对地面物体进行拍摄，获取两幅航空遥感图像同时还获取两幅航空遥感图像之间存在重叠部分。
[0018]作为本专利技术的更进一步改进，在步骤S5内，经航空遥感相机拍摄第一幅的航空遥感图像之后，使用图像处理法获取其清晰度检测结果并记录。
[0019]作为本专利技术的更进一步改进，在步骤S7内，使用载机上航空定向定位系统获取拍摄第一幅的航空遥感图像时曝光瞬间的高精度姿态信息，再以地理信息使用修正后的严格成像模型确定其物点坐标，而后经过修正后的严格成像模型反算拍摄第二幅的航空遥感图像对应像点坐标，从而获取重叠区域特征点的两幅航空遥感图像的匹配结果。
[0020]作为本专利技术的更进一步改进，在步骤S8内，使用载机上航空定向定位系统获取拍摄第一幅的航空遥感图像时曝光瞬间的高精度姿态信息，引入修正后的严格成像模型将获得第二幅的航空遥感图像的清晰度检测结果。
[0021]一种航空相机弱特征目标清晰度的检测系统，其中，包括航空遥感相机及设置在航空遥感相机内的光学拍摄系统；所述航空遥感相机内设置有箱盖、控制板、控制电机和光学镜头。
[0022]本专利技术的有益效果是：与现有技术相比，本专利技术先经过标定相机参数，使用图像处理法获取优特征区域清晰度检测结果，并修正严格成像模型，且优特征目标区域清晰度检测结果精度较高的情况下，可以快速获取弱特征目标区域清晰度检测结果，能够适用于航空遥感相机的清晰度检测。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的航空相机弱特征目标清晰度的检测方法的步骤框图；
[0024]图2是严格成像模型示意图；
[0025]图3是航空相机基本工作模式；
[0026]图4是同名像点选择及物像对应关系示意图；
[0027]图5是影响因素坐标系建立示意图一；
[0028]图6是影响因素坐标系建立示意图二；
[0029]图7是本专利技术的航空相机弱特征目标清晰度的检测系统的控制板安装示意图；
[0030]图8是清晰度检测相关变化量示意图；
[0031]图9是本专利技术的实施流程示意图；
[0032]附图标记：1
‑
箱盖，2
‑
控制电机，3
‑
控制板，4
‑
光学结构，5
‑
镜头。
具体实施方式
[0033]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0034]请参照图1至图9，本专利技术的一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法，包括如下步骤：
[0035]步骤S1、设定好航空遥感相机的参数；
[0036]步骤S2、建立严格成像模型；
[0037]步骤S3、使用蒙特卡洛法修正严格成像模型；
[0038]步骤S4、通过对地面物体进行摆扫成像，获取航空遥感图像；
[0039]步骤S5、对航空遥感图像进行图像处理，获取其清晰度检测结果；
[0040]步骤S6、根据预先设定的图像重叠率，搜索两幅航空遥感图像之间重叠区域的特征点从而获取重叠区域特征点；
[0041]步骤S7、使用地理信息获取重叠区域特征点的两幅航空遥感图像的匹配结果；
[0042]步骤S8、基于重叠区域特征点地理信息，使用拍摄第一幅的航空遥感图像时的高精度姿态信息，引入修正后的严格成像模型将获得第二幅的航空遥感图像的清晰度检测结果。
[0043]在步骤S2内，建立严格成像模型，如图2所示，严格成像模型是采用DEM辅助建立基于地球椭球模型的严格成像模型，用以消除地面高程的影响，即：
[0044][0045]式中，(x0,y0)为像主点在像片上的坐标，f为摄影机主距，与x0，y0统称为摄影机内方位元素，(X
S
,Y
S
,Z
S
)为摄影中心在地面摄影坐标系中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、设定好航空遥感相机的参数；步骤S2、建立严格成像模型；步骤S3、使用蒙特卡洛法修正严格成像模型；步骤S4、通过对地面物体进行摆扫成像，获取航空遥感图像；步骤S5、对航空遥感图像进行图像处理，获取其清晰度检测结果；步骤S6、根据预先设定的图像重叠率，搜索两幅航空遥感图像之间重叠区域的特征点从而获取重叠区域特征点；步骤S7、使用地理信息获取重叠区域特征点的两幅航空遥感图像的匹配结果；步骤S8、基于重叠区域特征点地理信息，使用拍摄第一幅的航空遥感图像时的高精度姿态信息，引入修正后的严格成像模型将获得第二幅的航空遥感图像的清晰度检测结果。2.根据权利要求1所述一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法，其特征在于，在步骤S1内，使用精密测角方法，设定的航空遥感相机的参数包括标定焦距值、主点坐标值、畸变差系数。3.根据权利要求2所述一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法，其特征在于，在步骤S4内，航空遥感相机跟随载机飞行，沿着垂直于载机飞行方向进行单航带摆扫倾斜成像。4.根据权利要求3所述一种航空相机弱特征目标清晰度的检测方法，其特征在于，在步骤S4内，扫成...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑丽娜，远国勤，戴栋晨，丁亚林，匡海鹏，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：