基于三维空间滤波的过采样微波遥感数据的超分辨率图像重建方法研究

高分辨率微波遥感图像对观测中小尺度的天气状况至关重要，针对FY-3微波成像仪在10.6GHz频点的遥感图像分辨率低（50*80km）的问题，本研究利用FY-3微波成像仪的过采样数据（过采样率=5=波束足迹大小/采样间隔），拟开展基于三维空间滤波的过采样微波遥感数据的超分辨率图像重建方法研究。首先，利用过采样微波遥感数据低频抽取得到的图像序列的空间重复性，在三维空间内对图像序列的噪声进行能量和空间分布的双重统计，同时设计合适的三维空间滤波器对受到噪声污染的点进行强抑制、对未受噪声污染的点进行零抑制；考虑卫星遥感资料的形变，建立合理的形变模型，形成符合FY-3微波成像仪圆锥扫描的基于三维空间滤波的过采样微波遥感数据的超分辨率图像重建算法，通过图像重建，有望得到空间分辨率<20km的低噪声微波遥感图像；最后建立基于三维空间滤波的过采样微波遥感数据的超分辨率图像重建算法理论框架，扩大算法的适应性。

受微波遥感的频率和星载微波遥感仪器天线口经的限制，微波遥感图像的空间分辨率很低，我国新一代的极轨气象卫星FY-3号搭载的微波成像仪在10.6GHz频点的空间分辨率只有50*80k。针对FY-3微波成像仪在10.6GHz频点的过采样特征，本课题研究建立复杂的微波成像仪过采样模型，在微波遥感数据处理中采用超分辨率图像重建算法，从图像序列中重建得到超分辨率的微波遥感图像，能够达到<20km的空间分辨率。首先根据FY-3A星微波成像仪的工作参数，初步建立了微波成像仪的工作模型，模型要考虑卫星轨道、扫描时序以及450圆锥扫描等因素引起的采样点地面投影矩阵变化和信息重叠率。以POCS方法为具体处理算法编写了相关处理软件，对FY-3A微波成像仪遥感图像进行了处理。结果显示10.6GHz频点的原始图像经过超分辨率重建后，对图像细节的分辨已经和同轨的23GHz频点图像比较接近：明确显示了超分辨率图像重建的效果。针对在前期研究中发现重建对噪声会放大的事实，提出了利用图像序列的特点在三维空间对噪声进行滤波，即在平面图像的2维空间外利用图像序列提供的第三维信息进行滤波。根据三维空间滤波的思想，编写图像处理软件应用三维空间滤波算法对具有散粒噪声的图像进行了处理。通过实验得到结论，在散粒噪声存在的条件下，超分辨率图像重建仍然可以提高图像的空间分辨率，但是在图像重建的过程中散粒噪声得到了放大，而传统的中值滤波只能抑制部分散粒噪声，不能有效地滤除“波纹”形状的散粒噪声，同时也使图像发生了平滑；而项目提出的利用基于图像序列的中值滤波法，处理过的重建图像中“波纹”形状的噪声得到了很好的滤除，也没有使图像平滑。基金委根据项目申请书设立了青年基金课题“基于三维空间滤波的过采样微波遥感数据的超分辨率图像重建方法研究”，基金号40905013。经过研究工作，目前得到的成果基本完成了项目申请的目标。研究期间共发表5篇与项目相关的文章，包括2篇SCI、1篇EI、1篇中文核心，以及1篇会议文章，涉及内容主要是本项目支持研究的微波图像超分辨率重建、三维空间滤波以及图像质量评价等内容。本课题研究小组还培养了一名博士研究生（已毕业）和一名硕士研究生（在读）。在基金委支持下，本项目课题小组不仅初步完成了项目的研究目标，还培养了两名研究生，团队全体成员的科研能力得到了提高，在此一并感谢基金委给予的支持。