高分辨率光学视频卫星帧间几何关系子像素级精确建模与反演方法

Compared with the conventional remote sensing satellites, high-resolution optical video satellites can acquire video data containing more dynamic information. Subpixel accuracy modeling and inversion of interframe geometry is the key to guarantee the geometric quality of video stabilization. Aiming at the complicated interframe geometry caused by many error sources and the serious ill-posed adjustment model caused by high correlation of interframe geometric parameters, the interframe relative error sources and their propagation mechanism are theoretically analyzed. The methods for the establishment of the interframe geometric model considering the relative error correction and the steady and robust determination of all the interframe geometric parameters are then studied. Through the research of this project, the problem that the conventional interframe geometric models, such as the shift, similarity transformation, and affine transformation models, cannot precisely describe the complicated video satellite interframe geometry can be solved. Subpixel accuracy modeling and inversion of interframe geometry can be achieved, which can provide the theoretical basis and technical support for highly precise video stabilization of high-resolution optical video satellites.

高分辨率光学视频卫星可以获取比传统遥感卫星更多动态信息的视频数据，而帧间几何关系子像素级精确建模与反演是保证视频稳像几何质量的关键。针对误差源众多导致帧间几何关系复杂、帧间几何参数高度相关导致平差模型严重病态的问题，本项目在全面分析卫星视频帧间相对误差源及其传播机理的理论基础上，研究顾及相对误差修正的帧间几何模型构建方法及基于参考帧图像的帧间几何参数整体精确反演方法。通过本项目研究，可以解决传统平移、相似变换、仿射变换等帧间几何模型难以精确描述卫星视频帧间复杂几何关系的难题，实现帧间几何关系子像素级精确建模与反演，从而为高分辨率光学视频卫星高精度视频稳像处理提供理论基础与技术支撑。

光学视频卫星帧间几何关系子像素级精确建模与反演是保证视频稳像几何质量的关键。本项目针对光学视频卫星帧间几何关系精确建模的难点问题，主要研究了帧间相对误差分析、帧间几何关系精确建模和帧间几何参数精确反演三个方面的内容。. 通过三年的研究工作，本项目取得了如下主要研究成果：1）在全面分析卫星视频帧间相对误差源及其传播机理的理论基础上，提出了一种基于有理函数模型的光学视频卫星在轨几何定标方法，可以有效消除相机内参数误差对帧间几何精度的影响；2）以视频序列影像中相邻两帧的前一帧为主帧、后一帧为辅帧，构建了一种基于视频帧定向模型的帧间几何模型，并通过辅帧定向参数的运动补偿，实现了视频序列帧间几何关系精确建模；3）充分利用卫星视频帧的定向参数信息，提出了一种带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法，可以在提升视频稳像精度的同时，生成带有地理编码的流畅视频数据，获得的视频稳像精度优于0.3像素；4）研制了一套光学卫星视频稳像原型系统，已集成至珞珈三号视频卫星数据地面预处理系统中。. 本项目共发表学术论文6篇，其中SCI论文5篇；培养博士生4名；申请国家发明专利5项，其中已授权2项；登记软件著作权1项。