卫星遥感图像数据压缩质量评价研究

针对高保真高速数据压缩算法的卫星应用,采用客观参数评价和主观评价相结合的方法,对卫星遥感图像数据压缩质量评价进行了较系统的研究。通过四次试验实践表明,主观评价具有相当的客观性,是目前遥感图像数据压缩质量评价中最基本、最有效的方法,科学合理地设计主观评价至关重要;客观参数评价是有益的参考方法,在改善某一压缩方法时,峰值信噪比(PSNR)是个较好的衡量标准;主观评价和客观评价有较好的一致性,主要体现在PSNR、相似度(XSD)和全图局域最大误差(LME)等客观评价参数上。     

生成对抗网络复原图像的质量测评方法研究

针对提高基于生成式对抗网络的复原图像可信度的需求,提出一种基于多方向差异哈希(MDhash)算法的复原图像质量测评方法。该方法基于像素域,根据相邻像素之间灰度值的差异计算图像的哈希值。通过组合横向、纵向、斜向上、斜向下四个方向的Hash值得到多方向差异哈希值,实现图像的准确表征。通过计算四个方向上复原图像与参考图像的MDhash值之间的汉明距离,度量复原图像与原始图像的相似性。最后,基于公开数据集对所提评价指标与主观评分值的相关性进行验证。实验结果表明,本方法可实现对复原图像质量的准确量化评估,与对比方法结构相似度(SSIM)相比,MDhash方法与人的主观评价结果具有更高的相关系数,相关系数为0.9819。     

基于多尺度失真感知特征的重定向图像质量评估

在不同宽高比显示设备上的图像观看体验通常受到图像重定向操作方法的影响。为了提高重定向图像主观感知与客观评估之间的一致性,提出了基于多尺度失真感知特征（MSDA）的客观重定向图像质量评估（RIQA）方法。语义失真和细节失真经常出现在图像的不同尺度上,因此从图像的不同尺度中提取失真感知特征。提出了一个描述原始图像和重定向图像之间的宽高比相似度（ARS）的精确度量。此外,使用视觉注意力融合图来模拟人类视觉系统对图像的主观关注度。在2个基准数据库上的实验结果表明,所提出的MSDA方法的肯德尔排名相关系数（KRCC）、皮尔逊线性相关系数（PLCC）和斯皮尔曼秩次相关系数（SRCC）指标分别比对比方法中最优方法提高4.1%、1.8%和4.5%。      

基于NN与SVM的图像质量评价模型

为了有效地评价图像质量,利用峰值信噪比(PSNR,Pear Signal to Noise Ratio)和结构相似度(SSIM,Structure Similarity)作为图像质量的描述参数,给出"野点"的定义,提出"野点预测"并基于神经网络(NN,Neural Network)与支持向量机(SVM,Support Vector Machines)建立新的质量评价模型:神经网络用来获取质量评价映射函数,支持向量机实现样本分类.采用UTexas图像库数据进行仿真试验,质量评价模型预测图像质量的单调性比PSNR提高7.42% ,质量评价模型预测结果的均方误差平方根比PSNR提高36.06％,模型性能测试中"野点"的数目相对减少,模型性能得以提高.试验结果表明该模型的输出能有效地反映图像的主观质量.      

基于Logistic回归麻雀算法的图像分割

针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法。所提算法先引入小孔成像反向学习策略对发现者的位置进行更新,提升寻优位置的多样性;其次受Logistic模型的启发,提出一种新的自适应因子对安全阈值进行动态控制,平衡所提算法的全局搜索与局部开发的能力。通过与其他算法在6个基准函数上进行仿真对比,结果表明：所提算法的收敛精度与速度均优于其他算法。在工程应用上,用所提算法优化K-means聚类算法进行图像分割,峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）及特征相似性（FSIM）3种度量指标验证了其良好的分割性能。     

基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价

研究遥感图像融合性能的客观评价问题,分析当前遥感图像融合效果评估方法特点的基础上,提出一种新的遥感图像融合效果评估方法——基于奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition)的方法.利用源图像与融合结果图像的奇异值差异,测量它们之间能量信息失真情况,从而进行融合算法的评估.仿真实验从两方面入手,当融合源图像中含有SAR(Synthetic Aperlure Radar)图像时,对比Piella和Xydeas评估方法较为有效;另一方面,对多类型传感器、不同方法的像素级融合结果进行评估,与主观评价结果对比具有较高的一致性.这种客观评估方法能够较好地反映多类遥感图像融合的质量,是一种实现简单、高效、较为通用的遥感图像融合效果评估方法.      

基于收缩场学习的Retinex低照度图像增强

为增强低照度图像和抑制噪声，提出了一种通过学习收缩场（SF）改进Retinex分解的图像增强方法。首先，构造新的目标函数，在正则项中引入2组不同的高阶滤波器分别约束未知的反射图和照明图。高阶滤波器可以学习到多种激活模式，有利于在恢复反射图的同时抑制噪声污染。然后，在优化目标函数时通过求解收缩场更新隐变量，参数化的压缩函数可以自适应地调整相应滤波器在反射图和照明图上的响应。最后，在每个级联内更新照明图之前，嵌入一个辅助的收缩场，以抑制噪声和不良伪影的传播，从而更精确地估计照明图。实验结果表明，所提方法取得的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）均高于当前最新的低照度图像增强方法。      

基于深度表征学习的紫外极光卵图像聚类

极光受太阳风驱动的地磁亚暴等大尺度动力学影响，其形态及演化因不同的太阳风-磁层-电离层耦合作用可能表现不同。目前，极光卵及其形态的归类大多依据极光演化理论作主观定性分析，没有明确的分类标准，故难以借助统计分析方法和有监督分类模型开展客观定量研究。建立了基于深度表征学习的紫外极光卵图像聚类模型（MoCo-GMM），并利用空间环境参数设计了评估模型物理合理性的方法，在大规模POLAR卫星紫外极光卵图像数据上进行了实验，聚类结果不仅具有良好的簇内凝聚性和簇间分散性，且具备一定的物理可解释性，有效实现了基于图像的极光卵及其形态的客观归类。     

基于非线性直方图变换的对比度畸变图像校正

在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。      

基于人眼视觉的结构相似度图像质量评价方法

分析了数字图像中亮度、纹理细节、空间位置等因素对人眼视觉特性的影响,建立了数学模型,将人眼视觉特性与图像的结构相似度结合起来,提出一种符合人眼视觉特性的图像质量评价新方法.该方法将图像划分成大小相等的分块,计算出各分块的亮度影响因子、纹理细节影响因子和空间位置影响因子,经过归一化处理得到每个分块的权值,用加权平均的结构相似度作为图像质量的评价指标.实验证明该方法能够区别图像中不同区域的图像特征,符合人眼视觉特性,与主观评价结果一致.      

基于彩色三要素的无参考对比度失真图像质量评价方法

图像质量评价是图像处理领域中基本且具有挑战性的问题。对比度失真对图像质量的感知影响较大，目前针对对比度失真图像的无参考图像质量评价研究相对较少。基于此，提出了基于彩色三要素的无参考对比度失真图像质量评价方法，利用彩色三要素的亮度、色调和饱和度3个参数实现了对比度失真图像的质量评价方法。在亮度方面，提取矩特征及图像直方图与均匀分布之间的Kullback-Leibler散度特征。在色调和饱和度方面，分别在HSV空间的H和S通道中提取颜色加权局部二值模式(LBP)直方图特征。利用AdaBoosting BP神经网络训练预测模型。在5个标准图像数据库中进行广泛的实验分析和交叉验证，结果表明，所提方法与现有的对比度失真图像质量评价方法相比，性能有明显的提升。      

基于单帧图像质量加权的视频质量评价模型

利用人眼视觉特性与视频序列时空相关特性,提出了基于视频序列内单帧图像质量加权的视频质量评价模型.其中,单帧图像质量利用峰值信噪比和结构相似性度量作为图像质量的描述参数,采用神经网络(NN,Neural Network)与支持向量机(SVM,Support Vector Machines)建立图像质量评价模型;视频序列质量由序列内单帧图像质量加权衡量,加权因子描述了视频序列内运动及场景变化的剧烈程度.仿真实验结果表明,该模型的输出能有效地反映图像的主观质量.模型预测出的单帧图像质量和视频序列质量的单调性相比PSNR分别提高7.42%和10.47%,均方根误差相比则提高了36.06％和10.48%.      

An object-level strategy for pan-sharpening quality assessment of high-resolution satellite imagery

Current satellite imaging systems offer a trade-off between high spatial and high spectral resolution providing panchromatic images at a higher spatial resolution and multispectral images at a lower spatial resolution but rich in spectral information while a wide range of applications need the highest level of this information, simultaneously. Image fusion techniques as means of enhancing the information content of initial panchromatic and multispectral images produce new images, titled pan-sharpened, which inherent the advantages of the initial images. Considering the impact of fusion accuracy on the quality of corresponding applications, it is necessary to evaluate the quality of these processed images. During the last decade, a lot of quality evaluation metrics have been proposed which are mostly inspired by traditional image quality metrics. These methods are mostly based on applying quality metrics at the pixel level and evaluating final quality value based on averaging of obtained metric values through the whole image. However, obtained results clearly show that the behaviour of image fusion quality is inconsistent amongst different image objects. In this article, by applying image fusion quality metrics (IFQMs) to image objects, an object-level strategy for quality assessment of the image fusion process is proposed. The proposed strategy is applied to different satellite imagery covering residential and agricultural areas. Experimental results show higher capabilities of object-level quality assessment strategy in the quality assessment of the fusion process. Evaluating fusion quality at the object level provides the potential of fusion quality assessment for each individual image object in compliance with different parameters such as the type of objects and the effective size of objects in data set.     

一种空间视觉测量子系统用半导体 激光器驱动电路设计

针对面阵静态红外地球敏感器的现场标定,提出基于规则小孔平面靶标的现场标定方法.将小孔平面靶标固定放置于面源黑体前方,在光学视场测量空间内,多次调整红外地球敏感器的摆放位置,以采集多幅不同位置、不同角度的红外靶标光点图像.使用等高层最小二乘椭圆拟合方法精确提取靶标红外光点的中心坐标,获得特征点信息.利用红外靶标图像和图像特征点计算面阵静态红外地球敏感器光学系统的焦距和主点坐标.试验结果表明,该标定方法简单灵活有效,便于调试现场操作.目前,该方法已在面阵静态红外地球敏感器研究中得到应用.     

圆度误差目标函数特性的研究

建立了基于半径测量法的圆度误差最小区域评定法无约束最优化数学模型,对目标函数的特性进行了深入研究,基于现代凸函数理论严格地证明了所建立的目标函数是二维欧式空间R2中的连续、不可微的凸函数,因而它的全局极小值是唯一的。任何最优化算法,只要它收敛,均可用于求解该目标函数并得到可靠的最小区域圆度误差值。给出了实例。