两步解法用于求解线阵CCD影像外方位元素

在线阵CCD影像外方位元素的求解过程中,外方位元素之间的相关性,导致法方程病态,最小二乘估计值误差较大。本文在分析以往解决方法的基础上,提出采用两步解法求解线阵CCD影像的外方位元素。该算法的实质是选择一个比单位矩阵更合适的正则化矩阵。试验结果表明该算法能有效地克服线阵CCD影像外方位元素间的相关性,定位精度较高,定向点精度在1个像素内,检查点精度在1.5个像素内。     

民用数码相机可量测化的探讨

通过对民用数码相机获取数码影像产生的误差来源进行分析,提出利用数码相机获取数码影像,并对其相机畸变差进行纠正,达到可量测化的目的,探讨低成本、多途径获取可量测化立体像对的可能性及方法。     

黄、东海区总悬浮泥沙对HY-1 CCD数据叶绿素浓度反演的影响

悬浮泥沙含量对叶绿素浓度遥感反演具有一定的抑制作用,我国近岸水体受其影响更为严重.利用国家卫星海洋应用中心组织的2003年春季大规模黄、东海区海上试验获得的较高精度实测数据,详细分析了该海区各站点总悬浮泥沙含量、叶绿素浓度与遥感反射率之间的关系,确立了悬浮泥沙含量对叶绿素浓度反演的影响方式,从而获得了不同悬浮泥沙含量条件下,HY-1卫星CCD等效波段的叶绿素浓度反演模式.分析结果表明,将总悬浮泥沙含量小于6 mg/L定义为中低混浊度水体,把大于6 mg/L定义为中高混浊度水体,然后通过选择不同的悬浮泥沙修正指数分别建模,相关性能够达到实用反演的要求.建模的精度分别为中低混浊度水体,相关性R2= 0.919,平均相对误差= 0.277;中高混浊度水体,相关性R2= 0.877,平均相对误差=0.564.中高混浊度水体叶绿素浓度的反演误差较大,主要体现在低叶绿素浓度区(Cchl<1 mg/m3),表明利用CCD数据反演中高混浊度水体低值叶绿素浓度模式还有待于进一步完善.     

星载相机轨道末期成像模型及图像复原算法

通过对光学卫星轨道末期成像面临的像移失配的研究,从能量的观点出发建立了TDI CCD (时间延迟积分电荷耦合器件)推扫成像通用模型(GMPI),基于该模型提出了一种像移失配工况下的非常规遥感成像方式,引入了信号滤波器的表示方法,将GMPI模型简化成为易于计算的TDI CCD推扫成像滤波器模型（FMPI）,对轨道末期遥感图像混叠效应进行了定量分析,并给出了基于成像机理及成像参数的图像恢复处理方法。通过实际成像实验获取了像移速度失配下的图像并通过图像恢复算法进行处理,得到了比半盲式复原算法更好的图像恢复效果。     

基于近景摄影测量的海上打桩定位方法研究

介绍利用一个经过标定的CCD相机和一个测距仪,根据近景摄影测量理论进行海上打桩时的桩位定位模型.先利用Roben边缘检测算子和Hough变换,实时处理CCD相机采集的图像,提取桩边缘直线,利用CCD相机的内外方位元素,测距仪坐标及其量测值,再根据不同的打桩类型(仰桩、俯桩和直桩),建立求解桩中心坐标的数学模型,最后利用桩中心初值和牛顿下山法实时解算并获取设计高程面内的桩中心工程坐标,通过现场测试以及观测数据的计算,验证此方法的正确性.     

基于系统模型的CCD图像MTF补偿及误差分析

航天线阵推扫CCD图像在获取、传输过程中存在图像模糊的现象,而MTF是评价CCD图像质量的最可靠指标。为了改善图像质量,通过分析影响MTF的主要因素,提出基于系统模型的MTF补偿方法:首先建立系统模型,提出模型参数的估计方法,然后结合约束最小二乘算法复原图像。在仿真实验中,模拟图像的模糊和加噪过程,利用MTF模型复原图像,并评价MTF补偿图像质量,定量分析模型参数估计误差对图像复原结果的影响。实验结果表明:基于系统模型的MTF补偿方法能够有效而简便地复原图像,提高图像质量。     

TDA9965在面阵CCD相机视频信号处理中的应用

为了在大面阵CCD信号处理电路中获得高质量的图像信号,就必须对电路中的噪声进行适当的处理。针对面阵CCD输出噪声的特点,提出了基于CCD信号处理芯片TDA9965的面阵CCD相机视频信号处理方案。TDA9965内置了视频信号处理电路的功能模块,只要正确设计其外围工作电路,就能完成视频信号处理功能。最后,简单总结了视频信号处理外围电路设计中应注意的问题。     

CCD相机读出噪声、电荷转移效率的测试和归算的改进方法

简单地介绍了CCD相机的读出噪声、电荷转移效率(CTE)的常用测试和归算方法,指出了其中的不足之处。在此基础上,提出了改进的噪声和CTE的测试和归算方法。也就是,读出噪声的测量以过扫描区的方差为基础来进行。而在CTE的归算时,先采用人-机交互方式确定一条适当的初始转移直线(X射线的单像元事件线)和相应的区间,在此区间中进行的第一次线性拟合得到一条较准确的转移直线,以后根据前一次的结果自动选取区间并进行线性拟合。以此方式就可以归算出较为精确的CTE数据。