Source: http://opticjourn.ru/vipuski/1578-opticheskij-zhurnal-tom-84-08-2017.html
Timestamp: 2019-04-18 19:20:04+00:00

Document:
In order to measure the sub-pixel image shifts of the remote sensing camera which induced by the vibration, the scrolling, the orbit regulation of the satellite, and so on, the photoelectric hybrid joint transform correlator is used. The adjacent two frames of the sequential remote sensing images are correlated by the joint transform correlator, and the joint power spectrum is processed by the Laplace transform to get the sharp shrinking cross-correlation peaks, then the coordinate of which is searched by the centroid method, and the image shifts can be measured accurately. In this paper, the measurement principle of the image shifts based on the joint transform correlator is given firstly, then the shifted image sequence is obtained by interpolation and down sampling, and the measurement results are simulated. Lastly, considering the relationship between the components of the joint transform correlator, the experiment platform is built and the image shifts is measured. The results shown that, the image shifts can be measured accurately, and the measurement error is less than 0.075 pixel.
Keywords: optical correlator, image shifts, sub-pixel, laplace transform, measurement.
Для того, чтобы измерять с субпиксельной точностью в камере дистанционного зондирования сдвиги изображения, вызванные вибрациями, вращениями, изменением высоты носителя и т.п., используется фотоэлектрический гибридный коррелятор (ФГК).
В гибридном корреляторе осуществляется когерентное сложение двух последовательных кадров изображений дистанционного зондирования, после чего с помощью линзы Фурье формируется двумерный спектр мощности, регистрируемый с помощью ПЗС-камеры. Далее в компьютере осуществляется преобразование Лапласа спектра и обратное преобразование Фурье для резкого сокращения пиков взаимной корреляции, после чего координата каждого пика вычисляется методом центроида, что в конечном итоге позволяет точно измерить сдвиг изображения.
В данной статье сначала описывается принцип измерения сдвигов изображения на основе ФГК, затем последовательность сдвинутых изображений интерполируется и подвергается выборке, а результаты измерений моделируются. Наконец, принимая во внимание соотношение между компонентами ФГК, строится экспериментальная платформа и измеряются получающиеся сдвиги изображения. Результаты показали, что сдвиги изображения могут точно измеряться с погрешностью менее 0,075 пиксела.
Ключевые слова: оптический коррелятор, сдвиг изображения, субпиксел, преобразование Лапласа, измерение.
1. Gong Dun, Wang Hong, Tian Tieyin. Temperature effect on imaging performance of three-line CCD satellite camera and temperature indicators affirmed // Acta Opt. Sinica. 2010. V. 30. Is. 7. P. 2017–2021.
2. Chen D.Y., Zhou R.K., Li Y.C. Studies on the satellite TDICCD camera of kinetics modeling for interface jitter and resonance dot scanning // Acta Photonica Sinica. 2004. V. 33. Is. 12. P. 1508–1512.
3. Chiu C.W., Chan P.C., Wu D.Y. Optimal design of magnetically actuated optical image stabilizer mechanism for cameras in mobile phones via genetic algorithm // IEEE Trans Magn. 2007. V. 43. Is. 6. P. 2582–2584.
4. Chni H., Kim J., Song M., Kim W., Park N. Effects of motion of an imaging system and optical image stabilizer on the modulation transfer function // Opt. Express. 2008. V. 16. Is. 25. P. 21132–21141.
5. Thomas B. , Miffre A., David G., Cariou J.P., Rairoux P. Remote sensing of trace gases with optical correlation spectroscopy and lidar: Theoretical and numerical approach // Applied Physics B: Lasers and Optics. 2012. V. 108. Is. 3. P. 689–702.
6. Thomas B., David G., Anselmo C., Cariou J.P., Miffre A., Rairoux P. Remote sensing of atmospheric gases with optical correlation spectroscopy and lidar: First experimental results on water vapor profile measurements // Applied Physics B: Lasers and Optics. 2013. V. 113. Is. 2. P. 265–275.
7. Elbouz M. , Alfalou A., Brosseau C., Yahia N., Alam M. Assessing the performance of a motion tracking system based on optical joint transform correlation // Opt. Comm. 2015. V. 349. P. 65–82.
8. Dehayle J., Pinnli J.C. Multiscale image filtering and segmentation by means of adaptive neighborhood mathematical morphology // IEEE International Conference on Image Processing. 2005. P. 537–540.
9. Shi F.Y., Wu Y.T. Decomposition of binary morphological structuring elements based nn genetic algorithms // Computer Vision and Image Understanding. 2005. V. 99. Is. 2. P. 29–302.
10. Lin Yuchi, Cui Yangping, Huang Yingun. Study nn edge detection and target recognition in complex background // Opt. and Prec. Eng. 2006. V. 14. Is. 3. P. 509–512.
11. Widjaja J. Wavelet filter for improving detection performance of compression-based joint transform correlator // Appl. Opt. 2010. V. 49. Is. 30. P. 5768–5776.
12. Jin Ma, Tan Tian. Target tracking method based nn joint transform correlation // Appl. Opt. 2012. V. 33. Is. 5. P. 904–908.
13. Yi H.W., Li Y.C., He T.B., Li X., Zhao H. Sub-pixel image motion measurement of space camera based on JTC-CDMA // Infrared and Laser Engineering. 2012. V. 4. Is. 6. P. 1635–1640.
14. Sun Hui, Zhang Shumei. Computation model and error budget for image motion of aerial imaging system // Opt. and Precision Eng. 2012. V. 20. Is. 11. P. 2492–2499.
15. Dai C.Y., Ge P., Li Q., Feng H.J., Xu Z.H. Image displacement measurement using double phase-encoding joint transform correlator // Acta Optica Sinica. 2011. V. 31. Is. 7. P. 0712004.1–7.
16. Liu H.Q., Xu S.Y., Wang D., Yan D.J., Li W.X. Space camera image motion measurement based on images from time delayed integration sensors overlapped area // Acta Optica Sinica. 2014. V. 34. Is. 2. P. 0212001.1–6.

References: V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V.