星上高分辨率TDICCD相机图像实时预处理研究
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摘要
空间光学遥感成像，一直是光学遥感领域中的研究热点，以其高分辨率、宽视场、高可靠性等优点占据了空间成像领域的主导地位。电耦合器件ChargeCoupled Device（CCD）为空间光学成像奠定了物质基础。近年来，CCD空间光学成像系统设计主要致力于光学设计、机械结构、电路处理上，对图像的实时处理研究内容不多。因此，从图像处理的角度重新考虑空间光学成像，通过图像的实时处理，获得质量更高、性能更好的图像就变得十分必要。
本文主要针对星上TDICCD成像电子学系统的图像实时预处理技术进行研究和讨论，并针对当前工程实践中存在的各种图像问题进行了分析和讨论。在空间高分辨率、宽视场的成像系统中，针对像元响应非均匀性、图像通道串扰、系统噪声、图像模糊、动态范围低等问题进行星上实时简化处理。
论文第一章主要介绍了国内外空间成像技术的发展，以及图像处理技术在空间成像领域中的应用现状；第二章主要介绍了星上TDICCD成像系统的设计结构及相关技术，对比了几种不同系统的设计结构与性能，讨论了影响相机成像性能的主要因素，提出了通过图像实时处理的方式提高系统成像性能的设想。
第三章主要从图像星上实时去噪角度，研究并设计星上图像实时处理的方法。分析对比了当前常用的图像中值去噪处理方法，设计了基于行统计特性的星上图像实时中值滤波方法。结合图像空间域和变换域特性，设计了基于行的空间域分区加权的图像实时滤波处理；这种变换结构能够适应星上成像系统结构，优化系统设计。
第四章主要针对TDICCD相机成像特点，设计了基于图像实时增强和图像实时非均匀性校正的处理方式。从图像增强角度，提出了基于行的分段自适应的图像拉伸算法；在图像非均匀性校正中，对TDICCD像元校正参数进行了自适应调整，增强了图像非均匀性像元校正的适应能力，并对算法的性能进行了分析。
第五章主要研究了不同算法在FPGA系统中的实现方式，以及对系统资源和性能的要求。将算法简化以适应星上实时处理的要求，研究了算法在实现过程中的代价和性能，对误差和仿真效果进行了验证。
第六章主要论述了算法在实际系统中的使用和测试结果，对比了理论和实践的差异，讨论了图像处理前后的图像性能指标。第七章对本文的工作做出了总结和展望。
本文将相关图像处理算法改进后，转换为基于行图像的实时信号处理方法，对图像进行实时图像增强、图像滤波、像元校正等操作，提高图像的性能，改善图像视觉效果。
本文主要完成了以下几项创新性工作：（1）设计了TDICCD相机成像过程中在不同增益和偏置参数下对像元校正参数的线性修正模型，提高了像元校正的适应性，减少了像元校正参数的存储容量。
（2）首次提出并设计了基于行的自适应图像灰度拉伸操作、提高了图像的对比度和动态范围，改善了图像的视觉效果，增强了低动态范围下图像信息的提取能力，提高了成像系统的分辨能力。
（3）首次提出并设计了基于行图像特征统计的星上自适应伪中值滤波设计，有效去除低水平椒盐噪声的同时，更好的保护了图像的细节。
（4）提出了基于像素特征分类的图像反锐化增强和噪声抑制方法，降低了实时图像的噪声水平及锐化图像对噪声的敏感性，提高了增强效果。
星上图像实时预处理是一个很有意义的研究领域。将图像处理技术经过变换后应用于星上实时处理，是对设计者的挑战和尝试。这不仅是因为星上图像处理的环境特殊，意义重要。更重要的是在数据源端实现图像处理，从根本上解决了空间图像获取过程中存在的实际问题，为获得更加准确的图像信息提供了保障。
Optics imaging in space is the hot research topic in the area of optic sensing. Ittakes the most important role in space imaging because of its high resolution, wideview field, and high reliability. CCD (charged coupled device) is the basis of theoptics imaging in space. Recent years, the research on optics imaging is focused onthe optics lens, mechanics structures, the control architectures and the PCB or circuits.It doesn't give enough emphasis on the image processing. So it is necessary that wereview the image quality of optics imaging system in space in the point of imagingreal-time process in software, and get higher quality and performances images.
This paper focuses on the image real-time process and discusses the techniquesof TDICCD image pre-processing. It analyzes the actual imaging problems in spaceprojects, and gives some advice and processing methods. The existing questions thatcan be resolved by digital image processing in the wide field and high resolutionimaging system are the follows: image dis-match in mosaic CCDs, the pixel responsenon-uniformity, the cross-talk between high frequency signals, noisy of system, imageblur by motions, low dynamic range of imaging system and so on.
Chapter1introduces the development of imaging techniques in space, and theimage processing techniques in this real-time processing area.
Chapter2introduces the architecture of the TDICCD imaging system, and somerelated techniques. It compares different design architectures and their performances.It discusses the factors that impact the imaging performances, and give theillustrations that enhance the imaging ability by image processing.
Chapter3depicts the real-time denoise methods in space. It analyzes thecommon ways of dealing with the CCD noise by hardware and software, andcompares the costs and performances of different algorithms. It designs the methodsof wavelet denoise and mid-value denoise by lines. Considering the difficulty betweenthe space region and the frequency region transition, it changes the denoisy method inspace narrow laps on the basis of segment divided, and gives the real-time filterprocess methods. The new method and its hardware architecture adjust the imagingsystem, optimize the system design, and redefine the standard of judging the real-timeprocess system performances.
Chapter4designs a few methods of the image real-time enhancements andimage PRNU correction methods according to the imaging characters. It provides theself-adjustable image enhancement algorithms by line segment divided. On the basisof pixel correction, it gets the module of adjustable algorithm at different parametersof gains and clamps. Finally, it compares the different performances of the algorithms
Chapter5researches on the implement methods of the algorithms, it gives thedemands of the FPGA resources and performances. It simplify the algorithms andimplements them. Finally, it gives the costs and merits and verifies the errors ofcalculation and simulations.
Chapter6discusses the experiments and test results, it compares the theory andactual differences, give the system indexes of imaging process added. Chapter7givesthe conclusions and the illustrations.
This paper develops some image process algorithms, and changes them to lineprocess. Finally, it implements the image enhancement, image filter, image correction,improves the image view effect.
The main new tasks in the paper are as follows:
（1）Design the linear adjustment module of the pixel rectifies parameters to theTDICCD camera at different gains and clamps. Minimize the parameters stored andenhance the ability of the pixel correction.
（2）Give the image gray value stretch method based on line transferring that canbe self adjustable and implement it. It improves the image contrast and dynamic range,generates a good image view effect. It enhances the detail description ability, and getsa good resolution of the imaging system.
（3）It designs the psy-mid-value filter based on the statics of line transferring.When denoising the pulse noisy image, it keeps the image in better detail.
（4）Designs the image enhancement methods and the denoising methods by theline and image characters training. It decreases the image noise level and reduce thesensitivity of the image to the noise, improves the view effect.
The space image real-time processing is a very important and challenge area inthe image processing area. When we use the common methods to the real-time andbased-on-architecture of the image data systems, they are more or less limited by theresource or the processing time or the others factors. It is a difficult task for thehardware designers. When we are dealing with the real-time image data, we don'tknow what we want to do, what we should do is to keep the image information asmuch as its initial data, but we want it a good picture. This operation can improve theimage performance at the source of the system image data and can get more accurateinformation of the scenes.
本文主要针对星上TDICCD成像电子学系统的图像实时预处理技术进行研究和讨论，并针对当前工程实践中存在的各种图像问题进行了分析和讨论。在空间高分辨率、宽视场的成像系统中，针对像元响应非均匀性、图像通道串扰、系统噪声、图像模糊、动态范围低等问题进行星上实时简化处理。
论文第一章主要介绍了国内外空间成像技术的发展，以及图像处理技术在空间成像领域中的应用现状；第二章主要介绍了星上TDICCD成像系统的设计结构及相关技术，对比了几种不同系统的设计结构与性能，讨论了影响相机成像性能的主要因素，提出了通过图像实时处理的方式提高系统成像性能的设想。
第三章主要从图像星上实时去噪角度，研究并设计星上图像实时处理的方法。分析对比了当前常用的图像中值去噪处理方法，设计了基于行统计特性的星上图像实时中值滤波方法。结合图像空间域和变换域特性，设计了基于行的空间域分区加权的图像实时滤波处理；这种变换结构能够适应星上成像系统结构，优化系统设计。
第四章主要针对TDICCD相机成像特点，设计了基于图像实时增强和图像实时非均匀性校正的处理方式。从图像增强角度，提出了基于行的分段自适应的图像拉伸算法；在图像非均匀性校正中，对TDICCD像元校正参数进行了自适应调整，增强了图像非均匀性像元校正的适应能力，并对算法的性能进行了分析。
第五章主要研究了不同算法在FPGA系统中的实现方式，以及对系统资源和性能的要求。将算法简化以适应星上实时处理的要求，研究了算法在实现过程中的代价和性能，对误差和仿真效果进行了验证。
第六章主要论述了算法在实际系统中的使用和测试结果，对比了理论和实践的差异，讨论了图像处理前后的图像性能指标。第七章对本文的工作做出了总结和展望。
本文将相关图像处理算法改进后，转换为基于行图像的实时信号处理方法，对图像进行实时图像增强、图像滤波、像元校正等操作，提高图像的性能，改善图像视觉效果。
本文主要完成了以下几项创新性工作：（1）设计了TDICCD相机成像过程中在不同增益和偏置参数下对像元校正参数的线性修正模型，提高了像元校正的适应性，减少了像元校正参数的存储容量。
（2）首次提出并设计了基于行的自适应图像灰度拉伸操作、提高了图像的对比度和动态范围，改善了图像的视觉效果，增强了低动态范围下图像信息的提取能力，提高了成像系统的分辨能力。
（3）首次提出并设计了基于行图像特征统计的星上自适应伪中值滤波设计，有效去除低水平椒盐噪声的同时，更好的保护了图像的细节。
（4）提出了基于像素特征分类的图像反锐化增强和噪声抑制方法，降低了实时图像的噪声水平及锐化图像对噪声的敏感性，提高了增强效果。
星上图像实时预处理是一个很有意义的研究领域。将图像处理技术经过变换后应用于星上实时处理，是对设计者的挑战和尝试。这不仅是因为星上图像处理的环境特殊，意义重要。更重要的是在数据源端实现图像处理，从根本上解决了空间图像获取过程中存在的实际问题，为获得更加准确的图像信息提供了保障。
Optics imaging in space is the hot research topic in the area of optic sensing. Ittakes the most important role in space imaging because of its high resolution, wideview field, and high reliability. CCD (charged coupled device) is the basis of theoptics imaging in space. Recent years, the research on optics imaging is focused onthe optics lens, mechanics structures, the control architectures and the PCB or circuits.It doesn't give enough emphasis on the image processing. So it is necessary that wereview the image quality of optics imaging system in space in the point of imagingreal-time process in software, and get higher quality and performances images.
This paper focuses on the image real-time process and discusses the techniquesof TDICCD image pre-processing. It analyzes the actual imaging problems in spaceprojects, and gives some advice and processing methods. The existing questions thatcan be resolved by digital image processing in the wide field and high resolutionimaging system are the follows: image dis-match in mosaic CCDs, the pixel responsenon-uniformity, the cross-talk between high frequency signals, noisy of system, imageblur by motions, low dynamic range of imaging system and so on.
Chapter1introduces the development of imaging techniques in space, and theimage processing techniques in this real-time processing area.
Chapter2introduces the architecture of the TDICCD imaging system, and somerelated techniques. It compares different design architectures and their performances.It discusses the factors that impact the imaging performances, and give theillustrations that enhance the imaging ability by image processing.
Chapter3depicts the real-time denoise methods in space. It analyzes thecommon ways of dealing with the CCD noise by hardware and software, andcompares the costs and performances of different algorithms. It designs the methodsof wavelet denoise and mid-value denoise by lines. Considering the difficulty betweenthe space region and the frequency region transition, it changes the denoisy method inspace narrow laps on the basis of segment divided, and gives the real-time filterprocess methods. The new method and its hardware architecture adjust the imagingsystem, optimize the system design, and redefine the standard of judging the real-timeprocess system performances.
Chapter4designs a few methods of the image real-time enhancements andimage PRNU correction methods according to the imaging characters. It provides theself-adjustable image enhancement algorithms by line segment divided. On the basisof pixel correction, it gets the module of adjustable algorithm at different parametersof gains and clamps. Finally, it compares the different performances of the algorithms
Chapter5researches on the implement methods of the algorithms, it gives thedemands of the FPGA resources and performances. It simplify the algorithms andimplements them. Finally, it gives the costs and merits and verifies the errors ofcalculation and simulations.
Chapter6discusses the experiments and test results, it compares the theory andactual differences, give the system indexes of imaging process added. Chapter7givesthe conclusions and the illustrations.
This paper develops some image process algorithms, and changes them to lineprocess. Finally, it implements the image enhancement, image filter, image correction,improves the image view effect.
The main new tasks in the paper are as follows:
（1）Design the linear adjustment module of the pixel rectifies parameters to theTDICCD camera at different gains and clamps. Minimize the parameters stored andenhance the ability of the pixel correction.
（2）Give the image gray value stretch method based on line transferring that canbe self adjustable and implement it. It improves the image contrast and dynamic range,generates a good image view effect. It enhances the detail description ability, and getsa good resolution of the imaging system.
（3）It designs the psy-mid-value filter based on the statics of line transferring.When denoising the pulse noisy image, it keeps the image in better detail.
（4）Designs the image enhancement methods and the denoising methods by theline and image characters training. It decreases the image noise level and reduce thesensitivity of the image to the noise, improves the view effect.
The space image real-time processing is a very important and challenge area inthe image processing area. When we use the common methods to the real-time andbased-on-architecture of the image data systems, they are more or less limited by theresource or the processing time or the others factors. It is a difficult task for thehardware designers. When we are dealing with the real-time image data, we don'tknow what we want to do, what we should do is to keep the image information asmuch as its initial data, but we want it a good picture. This operation can improve theimage performance at the source of the system image data and can get more accurateinformation of the scenes.
引文
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