对卫星相机在轨点扩散函数(Point Spread Function,PSF)及调制传递函数Modulation Transfer Function,MTF)进行测量具有十分重要的理论和实际工程应用的意义。卫星相机在轨状态与地面静态相比,工作环境等条件有较大的变化,因此在轨PSF/MTF不能使用静态PSF/MTF来代替,必须通过实际获得的遥感图像进行提取。点光源法、周期靶标法、脉冲法及倾斜刃边法等是典型的从遥感图像中提取成像时刻的PSF/MTF的方法。其中,倾斜刃边法对高分辨率系统的空间响应有较高的准确性,同时对靶标的要求不如点光源法严格,因而广泛应用于国内外对高分辨率遥感系统的在轨PSF/MTF测量中。然而,卫星相机只能根据刃边靶标布设的时间和位置进行检测,不能满足长期跟踪卫星相机性能与实时在轨PSF/MTF的获取的要求,而这正是卫星相机在轨PSF/MTF监测希望达成的效果。设若倾斜刃边法能够突破靶标的限制,通过合适的自然地物目标影像就能够得到较高精度的在轨MTF测量结果,就能够对卫星相机在轨MTF进行连续的检测和实时实地MTF的获取,对卫星相机长期在轨运行性能跟踪和图像实时复原有重要意义。在倾斜刃边法的基础上,对其关键步骤边缘扩散函数(Edge Spread Function,ESF)提取方法进行研究。在MSG(Modified SG)方法的基础上进行改进,提出一种自适应SG(Self-Adaptive SG Method,SASG)方法。通过仿真实验并结合在实际遥感图像中的使用效果,验证了SASG方法的有效性。对比典型的三次样条方法(Spline Method),三次样条-SG组合方法(SplineSG Method)实验结果与Spline方法基本一致,而SASG方法有更强的抗条带噪声干扰能力。此外,SASG从算法复杂程度上相比Spline与SplineSG更为简便。因此,SASG方法有一定的实用性。结合国内外对倾斜刃边法另一关键算法亚像素边缘探测算法的研究,以Fermi函数探测方法为精度最高的探测方法,完成对倾斜刃边法关键算法的优化研究。在对倾斜刃边法进行优化的基础上,通过仿真实验研究适用倾斜刃边法的地物影像需要满足的条件,从而为倾斜刃边法摆脱靶标限制打下基础。对于刃边倾角、刃边尺寸以及噪声分布等图像条件对算法准确度影响的分析,以Nyquist频率处的MTF值(NyquistMTF)、PSF的半高宽度(Full Width at Half Maximum,FWHM)等参数为统计量形成定量的分析结果。仿真实验结果表明,地物影像倾角在6°~10°时,FWHM的计算精度在±1%以内,不确定度在2%以内;Nyquist MTF的计算精度在±5%以内,不确定度在2%以内,满足对算法准确度的要求。其中,结合精度与不确定度的考虑,8°可以作为准确度最高的倾角。图像有效尺寸随倾角变化而变化,以8°倾角为基础,要求刃边高度至少20pixel左右,刃边宽度则需要尽量大的亮暗均匀区域。为保证算法精度,信噪比应该不低于40dB。研究表明,NyquistMTF对于FWHM的变化非常敏感,因此,在不要求具体数值时,可以仅根据FWHM对成像系统性能做出定性分析。此外,由于卫星侧摆角范围在0°~40°之内,大侧摆对卫星相机采样分辨率的影响不能忽略,因此,刃边边缘灰度分布将发生变化,从而对倾斜刃边法结果产生影响。通过仿真方法及实际遥感图像的应用,分析采样分辨率变化对倾斜刃边法算法准确度的影响。实验结果表明,对同一刃边地物目标,当地面采样间隔(Ground Sampling Distance,GSD)增加时,地物影像尺寸减小,倾斜刃边法FWHM估计结果下降,PSF与MTF提取值偏高,在图像复原中引产生振铃与模糊等。