一种基于陡度的遥感图像质量评价方法

    公开(公告)号:CN104867154A

    公开(公告)日:2015-08-26

    申请号:CN201510288896.2

    申请日:2015-05-29

    CPC classification number: G06T7/0002 G06T2207/30168

    Abstract: 本发明公开了一种基于陡度的遥感图像质量评价方法,属于遥感图像质量评价技术领域。本发明包括以下步骤:(1)对输入的遥感图像提取质量因子陡度;(2)对图像进行最小距离分类,计算图像的类间距和类别比例;(3)构建分类精度字典得到基于陡度的遥感图像质量评价模型系数;(4)根据基于陡度的遥感图像质量评价模型,计算图像的质量评价指标kappa系数。本发明采用kappa系数评价分类精度,对于提取的各种图像质量因子,分别分析其与kappa系数的相关性,找出与kappa系数高度相关的图像质量因子,进一步深入研究二者的关系,进而建立其评价模型,具有全新的理论意义和重要的实际应用价值。

    一种基于特征分布的遥感图像质量评价方法

    公开(公告)号:CN104881867A

    公开(公告)日:2015-09-02

    申请号:CN201510243039.0

    申请日:2015-05-13

    CPC classification number: G06T7/0002 G06T7/45 G06T2207/10032

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征分布的遥感图像质量评价方法,包括以下步骤:对输入的遥感图像中每一类别采样,提取灰度及特征;计算特征样本中每类的均值与方差,作为基于高斯模型的EM估计(GMM估计)的初始值,进行高斯混合模型GMM估计;依据GMM估计得到的各个类别特征的方差以及权重,通过构造的基于kappa系数的质量评价模型,计算出表征遥感图像质量的kappa系数。本发明在评价遥感图像质量评价时,充分利用了遥感图像的图像特征,并利用图像分类的方法对评价方法进行验证,因此能够有效的对图像质量做出客观的评价。本发明提出的固定均值高斯混合模型GMM,收敛性更好。

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