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CBERS-1红外遥感器MTF在实验室条件下与遥感图像质量评价参数的相关建模研究

作者：汪静 Publish: 2004-9-9 Hits:-

【中文题名】

CBERS-1红外遥感器MTF在实验室条件下与遥感图像质量评价参数的相关建模研究

【英文题名】

【学科专业】

计算机软件与理论

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2004-9-9

【中关键词】

MTF,调制传递函数,图像质量评价参数,CBERS-1,红外遥感器,

【英关键词】

MTF,quality evaluation parameters,CBERS-1,infrared remote sensor,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>探测仪器及系统>>

【论文摘要】

MTF(Module Transfer Function)调制传递函数，在物理光学理论中，是光学系统成像性能的评价指标。MTF的高低直接关系到遥感器研制过程的成本高低和成像质量的好坏。另一方面，随着卫星遥感器在轨运行时间的增长，其性能会逐渐退化，MTF也会逐渐下降。所以，对于整个遥感器的主要物理参数MTF退化特性的监测，遥感器研制单位、遥感应用部门均非常关注。目前，研究集中在如何从卫星遥感图像上直接测量MTF，但该方法还有许多难点，使这一技术成为完全成熟的技术还有许多工作需要去做。由于地面接收的图像是遥感器成像的产物，所以从理论上看，在轨运行的MTF的性能变化就应该能从地面获得的遥感图像了解到，描述遥感图像的质量评价参数则反映了遥感图像质量的变化。因此，本文提出另外一种设想，即建立MTF与遥感图像质量评价参数的关系模型，通过遥感图像质量评价参数的变化来反演遥感器MTF的变化。本文以CBERS-1的02星红外遥感器为例，在实验室条件下模拟遥感器在轨运行的成像过程并获得图像数据，从若干遥感图像质量评价参数中选择合适的图像参数，建立实验室条件下光学系统指标MTF和图像的质量评价参数的数学...

【论文题纲】

摘要	3-4
ABSTRACT	4-11
第1章绪论	11-18
1.1 课题的背景和意义	11-12
1.2 国内外的研究情况	12-13
1.3 数学建模的基本思想及其过程	13-15
1.3.1 引言	13-14
1.3.2 数学模型	14
1.3.3 数学建模	14
1.3.4 数学建模的几个过程	14-15
1.4 SPSS统计分析软件介绍	15-16
1.4.1 概述	15
1.4.2 SPSS的特点和功能	15-16
1.5 本文内容	16-18
第2章 MTF原理和图像质量评价参数介绍	18-25
2.1 MTF的物理意义	18-20
2.2 图像质量评价参数介绍	20-24
2.2.1 方差	20-21
2.2.2 基于灰度共生矩阵的图像参数	21-22
2.2.2.1 灰度共生矩阵	21
2.2.2.2 对比度	21-22
2.2.2.3 熵	22
2.2.2.4 角二阶矩	22
2.2.3 细节信号能量	22-23
2.2.4 边缘信号能量	23
2.2.5 清晰度	23-24
2.3 本章小结	24-25
第3章数据获取及预备性分析	25-42
3.1 数据获取	25-27
3.1.1 获取MTF数据	25-26
3.1.2 获取图像质量评价参数数据	26-27
3.1.3 图像参数数据归一化	27
3.2 数据预处理	27-28
3.2.1 检查数据是否有误	27
3.2.2 考查数据分布特征	27-28
3.2.2.1 Q-Q正态概率图	27-28
3.2.2.2 Lillifors方法	28
3.3 用SPSS软件考察数据的正态分布	28-41
3.3.1 考察MTF观测值及其分布	28-29
3.3.2 考察图像参数数据及其分布	29-41
3.3.2.1 方差	29-31
3.3.2.2 对比度	31-32
3.3.2.3 熵	32-34
3.3.2.4 角二阶矩	34-36
3.3.2.5 细节信号能量	36-38
3.3.2.6 边缘信号能量	38-39
3.3.2.7 清晰度	39-41
3.4 本章小结	41-42
第4章 MTF和图像参数的相关分析研究	42-51
4.1 相关分析的概念	42-43
4.2 MTF和图像参数的相关分析	43-50
4.2.1 MTF和方差的相关分析	43-44
4.2.2 MTF和对比度的相关分析	44-45
4.2.3 MTF和熵的相关分析	45-46
4.2.4 MTF和角二阶矩的相关分析	46-47
4.2.5 MTF和细节信号能量的相关分析	47-48
4.2.6 MTF和边缘信号能量的相关分析	48-49
4.2.7 MTF和清晰度的相关分析	49-50
4.3 本章小结	50-51
第5章实验室条件下MTF与单一图像参数关系的建模研究以及模型验证	51-69
5.1 回归分析的概念和特点	51
5.1.1 回归分析的概念	51
5.1.2 回归分析的特点	51
5.2 曲线估计	51-53
5.2.1 曲线估计的概念	51
5.2.2 SPSS中提供的回归曲线方程	51-52
5.2.3 数据要求	52
5.2.4 对曲线拟合模型的验证	52-53
5.3 非线性回归分析	53-55
5.3.1 预备性分析	53
5.3.2 模型函数的确定	53-55
5.3.2.1 期望函数	53
5.3.2.2 随机扰动项	53
5.3.2.3 初始值	53-54
5.3.2.4 收敛	54
5.3.2.5 模型的验证和评估	54-55
5.4 运用SPSS软件完成MTF与图像参数的单一建模	55-68
5.4.1 建模准备	55-57
5.4.2 MTF与对比度	57-59
5.4.2.1 MTF与对比度均值的曲线估计	57
5.4.2.2 非线性拟合过程	57-59
5.4.2.3 MTF与对比度均值的拟合结果	59
5.4.3 MTF与细节信号能量	59-63
5.4.3.1 MTF与细节信号能量均值的曲线估计	59-60
5.4.3.2 非线性拟合过程	60-62
5.4.3.3 MTF与细节信号能量均值的拟合结果	62-63
5.4.4 MTF与边缘信号能量	63-65
5.4.4.1 MTF与边缘信号能量均值的曲线估计	63
5.4.4.2 非线性拟合过程	63-65
5.4.4.3 MTF与边缘信号能量均值的拟合结果	65
5.4.5 MTF与清晰度	65-68
5.4.5.1 MTF与清晰度的曲线估计	65-66
5.4.5.2 非线性拟合过程	66-68
5.4.5.3 MTF与清晰度的拟合结果	68
5.5 本章小结	68-69
第6章实验室条件下MTF与图像参数关系的综合建模研究以及模型验证	69-79
6.1 概述	69
6.2 主成分分析介绍	69-71
6.2.1 主成分分析法的一般数学模型	69-70
6.2.2 主成分分析中几个重要的统计量	70-71
6.2.2.1 特征方程的根	70-71
6.2.2.2 各成分之贡献率	71
6.2.2.3 累计贡献率	71
6.2.2.4 特征向量	71
6.3 主成分分析过程	71-74
6.3.1 图像参数之间的相关性分析	71-72
6.3.2 主成分分析	72-74
6.4 MTF与主成分提取的因素1的建模过程	74-77
6.4.1 MTF与因素1的曲线估计	74-75
6.4.2 非线性拟合	75-77
6.5 MTF与与因素1的拟合结果	77
6.6 MTF的加权表达式	77-78
6.7 本章小结	78-79
第七章结束语	79-80
7.1 继续修正实验室模型	79
7.2 整合出外景条件下的模型	79-80
致谢	80-81
参考文献	81-84
附录A硕士期间参与的科研项目	84-85
附录B硕士期间发表的论文	85-91

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389276



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