一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法。當(dāng)相機(jī)光學(xué)系統(tǒng)離焦超過(guò)一定程度時(shí)，相機(jī)所成的圖像頻域存在零點(diǎn)。根據(jù)離焦后的相機(jī)圖像，在頻域可以尋找出零點(diǎn)位置。當(dāng)已知頻域零點(diǎn)位置時(shí)，根據(jù)該零點(diǎn)的位置計(jì)算出離焦引起的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的半徑并估計(jì)最佳焦面位置，再根據(jù)不同焦面位置所成的圖像清晰度來(lái)判斷調(diào)焦方向，即可確定最佳焦面位置；當(dāng)圖像頻域沒(méi)有零點(diǎn)時(shí)，此時(shí)已處于最佳焦面位置附近，計(jì)算其附近焦面圖像清晰度來(lái)判斷調(diào)焦方向，確定最佳焦面位置。本發(fā)明保證了在軌調(diào)焦的高精度和高效性，提高光學(xué)遙感器在軌成像性能和圖像質(zhì)量。
【專利說(shuō)明】
一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，屬于航天光學(xué) 遙感技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 相機(jī)離焦是影響衛(wèi)星成像質(zhì)量的重要因素，衛(wèi)星發(fā)射后必須重新檢查相機(jī)的焦面 位置，必要時(shí)對(duì)相機(jī)進(jìn)行在軌調(diào)焦。因此，為了提升衛(wèi)星的在軌成像質(zhì)量，需要開(kāi)展相機(jī)的 在軌調(diào)焦方法及其調(diào)焦效果的判定方法研究。
[0003] 目前，國(guó)內(nèi)遙感相機(jī)均采用移動(dòng)焦面的調(diào)焦方式，國(guó)外相機(jī)除采用該方式外，還采 用了其他方式，如SPOT-1，SPOT-4，SP0T-5采用了雙相機(jī)對(duì)比調(diào)焦方式。因此，首先需要結(jié)合 不同的相機(jī)，研究合適的調(diào)焦方式。
[0004] 對(duì)于地球靜止軌道的凝視型相機(jī)，可以采用對(duì)同一目標(biāo)進(jìn)行多個(gè)焦面位置成像的 調(diào)焦方法。根據(jù)同一目標(biāo)不同焦面位置的圖像，通過(guò)對(duì)比方法判定調(diào)焦效果和調(diào)焦量。通過(guò) 對(duì)圖像或圖像中的部分區(qū)域進(jìn)行模糊程度分析，得出圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)函數(shù)值或離焦參量， 并根據(jù)處理分析所得的數(shù)據(jù)控制和驅(qū)動(dòng)鏡頭調(diào)焦，最終獲取準(zhǔn)確對(duì)焦的圖像，其關(guān)鍵在于 圖像清晰度評(píng)價(jià)算法的選取。目前已有的評(píng)價(jià)函數(shù)通常是在攝影目標(biāo)不變的情況下得出 的，對(duì)于場(chǎng)景的依賴性較強(qiáng)，僅能同一場(chǎng)景的不同成像質(zhì)量圖像之間做出評(píng)價(jià)，例如梯度函 數(shù)、熵函數(shù)等。
[0005] 對(duì)于以推掃方式成像的線陣CCD相機(jī)，連續(xù)拍攝的兩幅圖像之間沒(méi)有相同的部分， 場(chǎng)景的變化導(dǎo)致常用調(diào)焦算法失效，一般只能采用主客觀評(píng)價(jià)相結(jié)合的方式，驗(yàn)證是否當(dāng) 前焦面位置所成圖像相對(duì)清晰程度最高。對(duì)主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的強(qiáng)依賴性導(dǎo)致了主客觀結(jié)合調(diào) 焦方法的穩(wěn)定性差。因此，目前急需一種適合應(yīng)用于星載可見(jiàn)光遙感相機(jī)的在軌調(diào)焦方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明解決的技術(shù)問(wèn)題是：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn) 光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，可以在相機(jī)在軌調(diào)試階段，根據(jù)圖像計(jì)算相機(jī)離焦量和離 焦方向，快速判斷相機(jī)最佳焦面位置，解決了調(diào)焦所需的清晰度評(píng)價(jià)算法的場(chǎng)景依賴性。
[0007] 本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，步 驟如下：
[0008] 1)確認(rèn)相機(jī)在軌成像參數(shù)調(diào)整到位，并獲取相機(jī)的中心波長(zhǎng)、相對(duì)孔徑、調(diào)焦步 距、調(diào)焦放大倍數(shù)、像元尺寸、調(diào)焦范圍；
[0009] 2)根據(jù)步驟1)得到的中心波長(zhǎng)λ、相對(duì)孔徑的倒數(shù)F、調(diào)焦步距1、調(diào)焦放大倍數(shù)n， 計(jì)算相機(jī)半焦深A(yù)和一個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)L;
[0010] 3)以初始焦面位置PQ為基準(zhǔn)，對(duì)相機(jī)進(jìn)行步數(shù)為2L的粗調(diào)焦，獲取絕對(duì)焦面位置 在P〇+4L、P〇+2L、PQ - 2L、PQ-4L、PQ的五組圖像;調(diào)焦執(zhí)行后，焦面回到初始焦面位置P〇; [0011] 4)確認(rèn)圖像是否滿足分析使用要求，即要求圖像具有城鎮(zhèn)、農(nóng)田、樹(shù)林等地物目標(biāo) 且云蓋率〈20%，若不滿足，則重復(fù)步驟3);若滿足，則跳至步驟5);
[0012] 5)分別對(duì)步驟3)得到的五個(gè)焦面位置的圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選 算法Function 1，以行、列像元數(shù)分別為Μ、N的窗口 w(X，y)對(duì)步驟4)中五個(gè)焦面圖像中心視 場(chǎng)進(jìn)行檢測(cè)，分別獲取每幅圖像中Functionl計(jì)算結(jié)果最大的w(x，y)作為目標(biāo)區(qū)域;結(jié)合調(diào) 焦軟件的離焦評(píng)價(jià)算法Function〗計(jì)算五個(gè)焦面位置w(x，y)的頻域零點(diǎn)fo,從而得到這五 個(gè)焦面位置與最佳焦面位置的理論偏差S，分別記為So+2，So+1，So-1，So-2，So;
[0013] 6)根據(jù)偏差計(jì)算結(jié)果確定調(diào)焦步數(shù)及調(diào)焦方向，通過(guò)步驟5)獲得的五個(gè)焦面位置 與最佳焦面位置的理論偏差S確定理論最佳焦面位置，記為Pi，將當(dāng)前相機(jī)焦面調(diào)整至丹；
[0014] 7)以位置Pi為基準(zhǔn)，對(duì)相機(jī)進(jìn)行步數(shù)為L(zhǎng)的調(diào)焦，獲取絕對(duì)焦面位置在PdUPi" L、Pi的三幅圖像;調(diào)焦執(zhí)行后，當(dāng)前相機(jī)焦面回到位置P1;
[0015] 8)確認(rèn)圖像是否滿足分析使用要求，若不滿足，則重復(fù)步驟7);若滿足，則跳至步 驟9);
[0016] 9)采用目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法Functionl，以行、列像元數(shù)分別為M、N的窗口 w(x, y)對(duì)步驟7)三個(gè)焦面圖像中心視場(chǎng)進(jìn)行檢測(cè)，分別獲取每幅圖像中Functionl計(jì)算結(jié)果最 大的w(x，y)作為目標(biāo)區(qū)域;結(jié)合調(diào)焦軟件的清晰度評(píng)價(jià)算法Function3計(jì)算三個(gè)焦面位置w (x，y)的清晰度，并比較計(jì)算所得清晰度大小，將當(dāng)前相機(jī)焦面調(diào)整至所成圖像最清晰所對(duì) 應(yīng)的焦面位置，記為P2;
[0017] 10)根據(jù)步驟2)-個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)L計(jì)算精調(diào)焦步數(shù)L1;
[0018] 11)以焦面p2為基準(zhǔn)，對(duì)相機(jī)進(jìn)行步數(shù)為。的精調(diào)焦，獲取絕對(duì)焦面位置在P2+2U、 P2+L!、P 2 - L!、P2 - 2L!、P2的五組圖像;調(diào)焦執(zhí)行后，當(dāng)前相機(jī)焦面回到位置P2;
[0019] 12)確認(rèn)圖像是否滿足分析使用要求，若不滿足，則重復(fù)步驟11);若滿足，則跳至 步驟13);
[0020 ] 13)采用目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法Func t i on 1，以行、列像元數(shù)分別為Μ、N的窗口 w (X， y)對(duì)步驟11)五個(gè)焦面圖像中心視場(chǎng)進(jìn)行檢測(cè)，分別獲取每幅圖像中Functionl計(jì)算結(jié)果最 大的w(x，y)作為目標(biāo)區(qū)域;結(jié)合調(diào)焦軟件的清晰度評(píng)價(jià)算法Function3計(jì)算五個(gè)焦面位置w (x，y)的清晰度，并比較計(jì)算所得清晰度大小，清晰度最大的圖像所對(duì)應(yīng)的焦面位置為最佳 焦面位置P 3;
[0021] 14)將相機(jī)的焦面位置調(diào)整至最佳焦面位置P3,完成在軌調(diào)焦。
[0022] 步驟2)所述的相機(jī)半焦深△的表達(dá)式為：
[0023] 2Δ =4AF2〇
[0024] 步驟2)所述的一個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)L的表達(dá)式為：
[0026]步驟10)精調(diào)焦步數(shù)U的表達(dá)式為：
[0028]其中，L為一個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)。
[0029]所述的目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法Functionl的表達(dá)式為：
[0030] Functionl = fi Χ?2；
[0031 ]其中，f#Pf2分別為圖像w(x，y)的平均灰度梯度和邊緣占全圖的比例，其表達(dá)式分 別為：
[0034] 其中，M、N為圖像w(x，y)的行、列像元數(shù)，*表示卷積運(yùn)算。
[0035] 所述的離焦評(píng)價(jià)算法Function〗的表達(dá)式為：
[0037]其中，F(xiàn)(v，u)為w(i，j)的傅里葉變換，其表達(dá)式為：
[0039] 其中，M、N為圖像w(x，y)的行、列像元數(shù)，C0F為F(v，u)2的最大值。
[0040] 步驟5)中所述粗調(diào)焦時(shí)五個(gè)焦面與最佳焦面的理論偏差S的表達(dá)式為：
[0042] 其中，d為像元尺寸，η為放大倍數(shù)，f〇為Function2出現(xiàn)第一個(gè)極小值時(shí)對(duì)應(yīng)的頻 率值。
[0043] 所述的清晰度評(píng)價(jià)算法Function3的表達(dá)式為：
[0044] Function3 = (μχ X edgex+yy X edgey )/2 ；
[0045] 其中，edgex和edgey分別為行、列方向的平均邊緣寬度，μ4Ρμγ為行、列方向邊緣寬 度的權(quán)值，其表達(dá)式分別為：

[0052]其中，Μ、N為圖像w (x，y)的行、列像元數(shù)，*表示卷積運(yùn)算。
[0053]本發(fā)明的有益效果：
[0054] (1)本發(fā)明的在軌調(diào)焦方法準(zhǔn)確度高，縮短調(diào)焦周期，滿足正常成像，側(cè)擺成像等 不同成像模式；
[0055] (2)本發(fā)明提出的清晰度評(píng)價(jià)算法弱化了主觀評(píng)價(jià)的不確定性，客觀性強(qiáng)，提高了 方法的穩(wěn)定性；
[0056] (3)本發(fā)明的在軌調(diào)焦速度滿足在軌測(cè)試需求，具備在軌測(cè)試階段的實(shí)時(shí)性調(diào)整 功能，適應(yīng)多種成像條件；
[0057] (4)步驟5)、9)、13)通過(guò)目標(biāo)自動(dòng)篩選算法可以自動(dòng)選出若干個(gè)符合調(diào)焦要求的 地物目標(biāo)區(qū)域并計(jì)算判讀結(jié)果，加快了調(diào)焦速度。
【附圖說(shuō)明】
[0058]圖1為一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法流程圖；
【具體實(shí)施方式】
[0059] 表1為相機(jī)調(diào)焦所需參數(shù)；
[0060] 如圖1所示，本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：
[0061] 1)確認(rèn)相機(jī)在軌成像參數(shù)調(diào)整到位，并獲取相機(jī)的中心波長(zhǎng)、相對(duì)孔徑、調(diào)焦步 距、調(diào)焦放大倍數(shù)、像元尺寸、調(diào)焦范圍等參數(shù)，如表1所示；
[0062] 表 1
[0064] 2)根據(jù)步驟1)得到的中心波長(zhǎng)λ、相對(duì)孔徑的倒數(shù)F、調(diào)焦步距1、調(diào)焦放大倍數(shù)n， 計(jì)算相機(jī)半焦深A(yù)和一個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)L，具體計(jì)算公式為：
[0065] 2Δ =4AF2；
[0067] 式中，△為半焦深，單位為Μ?;λ為中心波長(zhǎng)，單位為ym;F為相機(jī)相對(duì)孔徑的倒數(shù);L 為一個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù);1為調(diào)焦步距，單位為ym; η為調(diào)焦放大倍數(shù)；
[0068] 3)以初始焦面位置Ρο為基準(zhǔn)，對(duì)相機(jī)進(jìn)行步數(shù)為2L的粗調(diào)焦，獲取絕對(duì)焦面位置 在Po+4L、Po+2L、Ρο - 2L、Ρο-4L、Ρο的五組圖像;調(diào)焦執(zhí)行后，焦面回到初始焦面位置Ρο;
[0069] 4)確認(rèn)圖像是否滿足分析使用要求，即要求圖像具有城鎮(zhèn)、農(nóng)田、樹(shù)林等地物目標(biāo) 且云蓋率〈20%，若不滿足，則重復(fù)步驟3);若滿足，則跳至步驟5);
[0070] 5)分別對(duì)步驟3)得到的五個(gè)焦面位置的圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法 Func t i on 1以行、列像元數(shù)分別為Μ、Ν的窗口 w (X，y)對(duì)步驟4)中五個(gè)焦面圖像中心視場(chǎng)進(jìn)行 檢測(cè)，分別獲取每幅圖像中Functionl計(jì)算結(jié)果最大的w(x，y)作為目標(biāo)區(qū)域。結(jié)合調(diào)焦軟件 的離焦評(píng)價(jià)算法Function〗計(jì)算五個(gè)焦面位置w(x，y)的頻域零點(diǎn)f〇,從而得到這五個(gè)焦面 位置與最佳焦面位置的理論偏差S，分別記為So+2，So+i，So-i，S〇-2，So;
[0071 ]目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法Functionl獲得的方法步驟具體如下：
[0072] a)用w(i, j)表示一幅MXN的檢測(cè)窗口；
[0073] b)設(shè)計(jì)一個(gè)可獲取調(diào)焦所需目標(biāo)場(chǎng)景的自動(dòng)篩選算法Functionl，其表達(dá)式為：
[0074] Functionl = fi Χ?2；
[0075] 其中，f#Pf2分別為圖像w(x，y)的平均灰度梯度和邊緣占全圖的比例，其表達(dá)式分 別為：
[0078] 其中，M、N為圖像w(x，y)的行、列像元數(shù)，*表示卷積運(yùn)算。
[0079] 對(duì)離焦評(píng)價(jià)算法Function〗獲得的方法步驟具體如下：
[0080] a)用w(i，j)表不一幅MXN的調(diào)焦目標(biāo)場(chǎng)景圖像；
[0081 ] b)設(shè)個(gè)獲取頻域零點(diǎn)的評(píng)價(jià)算法Function2，F(xiàn)unction2為歸一化的相對(duì)功率 譜函數(shù)，其表達(dá)式為：
[0083]其中，F(xiàn)(v，u)為w(i，j)的傅里葉變換，其表達(dá)式為：
[0085] 其中，M、N為圖像w(x，y)的行、列像元數(shù)，C0F為F(v，u)2的最大值。
[0086] 6)根據(jù)偏差計(jì)算結(jié)果確定調(diào)焦步數(shù)及調(diào)焦方向，通過(guò)步驟5)獲得的五個(gè)焦面位置 與最佳焦面位置的理論偏差S確定理論最佳焦面位置，記為Pi，將當(dāng)前相機(jī)焦面調(diào)整至Pi;
[0087] 7)以位置Pi為基準(zhǔn)，對(duì)相機(jī)進(jìn)行步數(shù)為L(zhǎng)的調(diào)焦，獲取絕對(duì)焦面位置- P!的三幅圖像;調(diào)焦執(zhí)行后，當(dāng)前相機(jī)焦面回到位置p1;
[0088] 8)確認(rèn)圖像是否滿足分析使用要求，若不滿足，則重復(fù)步驟7);若滿足，則跳至步 驟9);
[0089] 9)采用目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法Functionl以行、列像元數(shù)分別為M、N的窗口 w(x，y) 對(duì)步驟7)三個(gè)焦面圖像中心視場(chǎng)進(jìn)行檢測(cè)，分別獲取每幅圖像中Functionl計(jì)算結(jié)果最大 的w(x，y)作為目標(biāo)區(qū)域。結(jié)合調(diào)焦軟件的清晰度評(píng)價(jià)算法Function3計(jì)算三個(gè)焦面位置w (x，y)的清晰度，并比較計(jì)算所得清晰度大小，將當(dāng)前相機(jī)焦面調(diào)整至所成圖像最清晰所對(duì) 應(yīng)的焦面位置，記為P2;
[0090] 對(duì)清晰度評(píng)價(jià)算法Function3獲得的方法步驟具體如下：
[0091 ] a)用w(i，j)表不一幅M*N的調(diào)焦目標(biāo)場(chǎng)景圖像；
[0092] b)設(shè)計(jì)一個(gè)獲取圖像邊緣寬度的評(píng)價(jià)函數(shù)Functi〇n3作為精調(diào)焦清晰度評(píng)價(jià)算 法，其表達(dá)式為：
[0093] Function3 = (μχ X edgex+yy X edgey )/2 ；
[0094]其中，edgex和edgey分別為行、列方向的平均邊緣寬度，μ χ和μγ為行、列方向邊緣寬 度的權(quán)值，其表達(dá)式分別為：
[0101] 其中，Μ、Ν為圖像w (X，y)的行、列像元數(shù)，*表示卷積運(yùn)算。
[0102] 10)根據(jù)步驟2)-個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)L計(jì)算精調(diào)焦步數(shù)1^，具體計(jì)算公式為：
[0104] 其中，L為一個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)。
[0105] 11)以粗調(diào)焦最佳焦面P2為基準(zhǔn)，對(duì)相機(jī)進(jìn)行步數(shù)為。的精調(diào)焦，獲取絕對(duì)焦面位 置在P 2+2Li、P2+Li、P2 - Li、P2 - 2U、P2的五組圖像;調(diào)焦執(zhí)行后，當(dāng)前相機(jī)焦面回到位置P2;
[0106] 12)確認(rèn)圖像是否滿足分析使用要求，若不滿足，則重復(fù)步驟11);若滿足，則跳至 步驟13);
[0107] 13)采用目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法Functionl以行、列像元數(shù)分別為M、N的窗口 w(x, y)對(duì)步驟11)五個(gè)焦面圖像中心視場(chǎng)進(jìn)行檢測(cè)，分別獲取每幅圖像中Functionl計(jì)算結(jié)果最 大的w(x，y)作為目標(biāo)區(qū)域。結(jié)合調(diào)焦軟件的清晰度評(píng)價(jià)算法Function3計(jì)算五個(gè)焦面位置w (x，y)的清晰度，并比較計(jì)算所得清晰度大小，清晰度最大的圖像所對(duì)應(yīng)的焦面位置為最佳 焦面位置P3;
[0108] 14)將相機(jī)的焦面位置調(diào)整至最佳焦面位置P3,完成在軌調(diào)焦。
[0109] 本發(fā)明說(shuō)明書中未作詳細(xì)描述的內(nèi)容屬本領(lǐng)于技術(shù)人員的公知技術(shù)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，其特征在于步驟如下： 1) 確認(rèn)相機(jī)在軌成像參數(shù)調(diào)整到位，并獲取相機(jī)的中心波長(zhǎng)、相對(duì)孔徑、調(diào)焦步距、調(diào) 焦放大倍數(shù)、像元尺寸、調(diào)焦范圍； 2) 根據(jù)步驟1)得到的中心波長(zhǎng)λ、相對(duì)孔徑的倒數(shù)F、調(diào)焦步距1、調(diào)焦放大倍數(shù)n，計(jì)算 相機(jī)半焦深A(yù)和一個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)L; 3) 以初始焦面位置Po為基準(zhǔn)，對(duì)相機(jī)進(jìn)行步數(shù)為2L的粗調(diào)焦，獲取絕對(duì)焦面位置在P0+ 4L、Po+2L、Po - 2L、Po - 4L、Po的五組圖像;調(diào)焦執(zhí)行后，焦面回到初始焦面位置Po; 4) 確認(rèn)圖像是否滿足分析使用要求，即要求圖像具有城鎮(zhèn)、農(nóng)田、樹(shù)林等地物目標(biāo)且云 蓋率〈20 %，若不滿足，則重復(fù)步驟3);若滿足，則跳至步驟5); 5) 分別對(duì)步驟3)得到的五個(gè)焦面位置的圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法 Funct ion 1，以行、列像元數(shù)分別為M、N的窗口 w(X，y)對(duì)步驟4)中五個(gè)焦面圖像中心視場(chǎng)進(jìn) 行檢測(cè)，分別獲取每幅圖像中Functionl計(jì)算結(jié)果最大的w(x，y)作為目標(biāo)區(qū)域;結(jié)合調(diào)焦軟 件的離焦評(píng)價(jià)算法Function〗計(jì)算五個(gè)焦面位置w(x，y)的頻域零點(diǎn)f〇,從而得到這五個(gè)焦 面位置與最佳焦面位置的理論偏差S，分別記為So+2，So+i，So-ι，So-2，So; 6) 根據(jù)偏差計(jì)算結(jié)果確定調(diào)焦步數(shù)及調(diào)焦方向，通過(guò)步驟5)獲得的五個(gè)焦面位置與最 佳焦面位置的理論偏差S確定理論最佳焦面位置，記為P 1，將當(dāng)前相機(jī)焦面調(diào)整至P1; 7) 以位置P1為基準(zhǔn)，對(duì)相機(jī)進(jìn)行步數(shù)為L(zhǎng)的調(diào)焦，獲取絕對(duì)焦面位置 三幅圖像;調(diào)焦執(zhí)行后，當(dāng)前相機(jī)焦面回到位置P 1; 8) 確認(rèn)圖像是否滿足分析使用要求，若不滿足，則重復(fù)步驟7);若滿足，則跳至步驟9); 9) 采用目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法Functionl，以行、列像元數(shù)分別為M、N的窗口 w(x，y)對(duì) 步驟7)三個(gè)焦面圖像中心視場(chǎng)進(jìn)行檢測(cè)，分別獲取每幅圖像中Functionl計(jì)算結(jié)果最大的w (x，y)作為目標(biāo)區(qū)域;結(jié)合調(diào)焦軟件的清晰度評(píng)價(jià)算法Function3計(jì)算三個(gè)焦面位置w(x，y) 的清晰度，并比較計(jì)算所得清晰度大小，將當(dāng)前相機(jī)焦面調(diào)整至所成圖像最清晰所對(duì)應(yīng)的 焦面位置，記為P 2; 10) 根據(jù)步驟2)-個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)L計(jì)算精調(diào)焦步數(shù)L1; 11) 以焦面P2為基準(zhǔn)，對(duì)相機(jī)進(jìn)行步數(shù)為1^的精調(diào)焦，獲取絕對(duì)焦面位置在Ρ2+2Ι^、Ρ 2+ L1J2-Li、P2 -2Li、P2的五組圖像;調(diào)焦執(zhí)行后，當(dāng)前相機(jī)焦面回到位置P2; 12) 確認(rèn)圖像是否滿足分析使用要求，若不滿足，則重復(fù)步驟11);若滿足，則跳至步驟 13)； 13) 采用目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法Function 1，以行、列像元數(shù)分別為M、N的窗口 w(X，y)對(duì) 步驟11)五個(gè)焦面圖像中心視場(chǎng)進(jìn)行檢測(cè)，分別獲取每幅圖像中Functionl計(jì)算結(jié)果最大的 w(x，y)作為目標(biāo)區(qū)域;結(jié)合調(diào)焦軟件的清晰度評(píng)價(jià)算法Function3計(jì)算五個(gè)焦面位置w(x, y)的清晰度，并比較計(jì)算所得清晰度大小，清晰度最大的圖像所對(duì)應(yīng)的焦面位置為最佳焦 面位置P3; 14) 將相機(jī)的焦面位置調(diào)整至最佳焦面位置P3,完成在軌調(diào)焦。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，其特 征在于:步驟2)所述的相機(jī)半焦深△的表達(dá)式為： 2Δ =4AF2〇3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，其特 征在于:步驟2)所述的一個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)L的表達(dá)式為：4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，其特 征在于:步驟10)精調(diào)焦步數(shù)L1的表達(dá)式為：其中，L為一個(gè)焦深對(duì)應(yīng)的調(diào)焦步數(shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，其特 征在于:所述的目標(biāo)場(chǎng)景自動(dòng)篩選算法Functionl的表達(dá)式為： Functionl = fi X f2 ； 其中，fdPf2分別為圖像w(x，y)的平均灰度梯度和邊緣占全圖的比例，其表達(dá)式分別 為：其中，M、N為圖像w (X，y)的行、列像元數(shù)，*表示卷積運(yùn)算。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，其特 征在于:所述的離焦評(píng)價(jià)算法Function〗的表達(dá)式為：其中，M、N為圖像w(x，y)的行、列像元數(shù)，COF為F(v，u)2的最大值。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，其特 征亦干，擊驟M中所沭耜調(diào)隹時(shí)五個(gè)焦面與最佳焦面的理論偏差S的表達(dá)式為：其中，d為像元尺寸，η為放大倍數(shù)，f〇為Function2出現(xiàn)第一個(gè)極小值時(shí)對(duì)應(yīng)的頻率值。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)地觀測(cè)星載可見(jiàn)光傳輸型相機(jī)的在軌調(diào)焦方法，其特 征在于:所述的清晰度評(píng)價(jià)算法Function3的表達(dá)式為： Function3= (μχΧ edgex+yy X edgey)/2 ； 其中，edgex和edgey分別為行、列方向的平均邊緣寬度，μχ和μ γ為行、列方向邊緣寬度的 權(quán)值，其表達(dá)式分別為：其中，M、N為圖像w (X，y)的行、列像元數(shù)，*表示卷積運(yùn)算。
【文檔編號(hào)】H04N5/232GK106027911SQ201610545633
【公開(kāi)日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年7月12日
【發(fā)明人】李方琦, 譚偉, 齊文雯, 何紅艷, 邢坤, 劉薇, 高慧婷, 張智, 江澄, 曹世翔
【申請(qǐng)人】北京空間機(jī)電研究所