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基于小波域自然影像统计特性的无参考遥感影像质量评价
  • ISSN号:1009-5896
  • 期刊名称:《电子与信息学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]武汉大学电子信息学院,武汉430079, [2]武汉大学计算机学院,武汉430079, [3]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079
  • 相关基金:国家863计划项目(2008AA1212014); 国家自然科学基金(41001286); 湖北省重点自然科学基金(2009CDA141)资助课题
中文摘要:

遥感影像的获取往往受到模糊和噪声的共同影响,使得遥感影像的降质难以归到某一单一降质方式,从而给遥感影像的评价带来困难。在遥感影像小波域统计特性,即子带系数均值呈近似线性关系的基础上,通过对噪声、模糊对影像此线性关系的影响方式及破坏程度的定量分析,来判定影像的噪声和模糊强度,最后,利用二者的加权和作为遥感影像的最终质量评价指标。实验表明,与峰值信噪比指标PSNR相比,该文指标与结构相似性指标SSIM具有更好的一致性,对噪声影像、模糊影像以及同时存在噪声和模糊的遥感影像能够进行有效的、准确的评价。

英文摘要:

Remote sensing images are most likely affected by both blur and noise,which makes the quality of them are difficult to obtain for they can not come down to one certain distortion type.Based on the natural scene statistical feature of natural image,the means of wavelet subbands coefficient amplitudes decrease approximately linearly with scale index.This linear feature can be destroyed by both noise and blurness in different ways,according to the quantitative analysis of the destroyed degree,both blur strength and noise strength of an image can be obtained.Finally,the weighted sum of them are considered as the eventual quality index of the remote sensing image.The experiment shows that,compare with the Peak Signal-Noise Rate(PSNR) index,the proposed index has better consistence with the Structure SIMilarity(SSIM) index,and can make an effective and correct evaluation of noise image,blur image or image with both noise and blur.

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期刊信息
  • 《电子与信息学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院电子学研究所 国家自然科学基金委员会信息科学部
  • 主编:朱敏慧
  • 地址:北京市北四环西路19号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jeit@mail.ie.ac.cn
  • 电话:010-58887066
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-5896
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4494/TN
  • 邮发代号:2-179
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24739