遥感影像压缩质量评价的研究及应用

针对目前在测绘行业尚没有一套相对完善的遥感影像压缩质量评价方案,提出了基于遥感影像的应用要求,围绕遥感影像压缩的主、客观质量评价,从多个角度研究了遥感影像压缩质量评价指标,并进行了相关试验.试验结果认为,如果资源3号卫星采用改进的SPIHT压缩算法,可以接受的压缩比不应超过4:1.     

一种新型的遥感影像压缩质量评价指标

针对遥感影像的特性,提出了一个用于压缩质量评价的多维结构模型,该结构模型由影像特征畸变、纹理畸变和相关性损失三个"维"组成,在此基础上提出一种新的构像质量综合性评价指标。实验证明,该指标与传统的PSNR指标相比,与主观评价结果具有较好的吻合性。     

《光学遥感影像压缩质量评价》出版

正[本刊讯]由翟亮、唐新明所著的《光学遥感影像压缩质量评价》一书,已于2011年9月由测绘出版社出版。该书在介绍和讨论了现有光学遥感影像有损压缩的质量评价方法、技术及其应用的基础上,提出了面向光学遥感影像压缩主观质量评价的模糊综合评判方法;发展了针对重建影像构像质量的影像特征分析方法、影像对     

基于BP神经网络的遥感影像压缩质量评价动态模型

采用BP算法,根据评价指标建立遥感影像压缩质量等级评价模型,达到了利用客观质量测度参数实现主观质量评价的目的,并可动态改进模型,实验结果证明了该模型的有效性。     

一种高分遥感影像物体分割质量评价方法

影像分割是面向对象影像分析的重要环节,影像分割结果质量影响着后续的影像信息提取。对影像分割结果进行评价并从不同的分割结果中选出最优分割结果十分重要。本文综合考虑与参考对象相交的所有分割对象的影响,提出了一种高分遥感影像物体分割质量评价方法。该方法用ESI和CDI两个指标来定量评价影像物体分割结果质量,并用ESI和CDI指标组合,确定影像物体的最优分割结果。将该方法应用于GeoEye-1高分遥感影像物体分割结果质量评价,试验结果证明了该评价方法的有效性。     

高空间分辨率遥感影像最优分割结果自动确定方法EI北大核心CSCD

针对现有方法普遍存在不能充分顾及遥感影像多波段光谱信息,以及忽视遥感影像中地理要素的多尺度特性等问题,提出一种自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果的非监督评价方法。该方法基于信息熵生成光谱信息离散度,利用光谱信息离散度构建能表达分割对象内部光谱均质性指标和分割对象与其相邻分割对象间光谱异质性指标。基于构建的光谱均质性和光谱异质性指标,采用“粗估计+精确定”的策略,逐步得到一个多级优化后的影像最优分割结果。本文在3个不同下垫面影像区域进行试验。结果表明,该方法能有效地实现自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果,与现有方法相比,本文方法确定出的影像最优分割结果质量更高,与参考分割结果更加贴近。     

遥感影像融合质量评价方法研究

在多源遥感影像融合中,融合技术的千差万别使得融合方法对影像质量起着关键作用。如何准确地评价融合质量是影像融合的一个重要组成部分。本文通过主观评价和客观评价法对遥感影像融合的质量进行了探讨,利用Matlab系统分析了遥感影像融合中的评价指标,对PCA、IHS和Brovey融合法进行了对比分析。     

浅议基于遥感解译的用地项目卫星监测方法

本文重点对基于遥感影像解译判读的卫星监测方法和遥感影像质量参数评价两个方面进行了探讨和研究,提出了实现遥感影像质量评价和用地变化情况的动态监测方法。     

面向图像分类的遥感影像综合评价方法研究

本文首先简要介绍了模糊综合评价法的基本原理和过程,然后根据图像分类的理论基础,分析图像分类对遥感影像质量的要求,并确定影响分类精度的各项质量要素,构建了综合评价指标体系和评语等级论域。然后通过对大量的不同质量遥感影像的单指标评价实验,确定了遥感影像综合评价模型的隶属函数、权数向量和合成算子;最后通过开发的面向分类遥感影像质量评价程序验证质量评价模型的合理性和实用性。     

高分光学遥感影像全参照质量评价指标对比研究

影像质量评价对遥感影像处理起着非常重要的作用。本文在论述当前常用全参照遥感影像质量评价指标的基础上,选用IKONOS,TM,SPOT,QuickBird四幅光学影像作为实验原数据,首先对各影像添加不同程度的高斯白噪声和降质重采样处理,然后以原数据作为全参照进行统计对比分析,验证信息熵、清晰度、均方误差、峰值信噪比、结构相似度5个常用影像质量评价指标的可靠性。通过对实验结果的分析与总结,得出了一些有益结论,可为光学遥感影像的选取与处理提供参考。     

基于支持向量机的遥感影像辐射质量评价方法

当代摄影测量与遥感技术的迅速发展,已经步入大数据时代,如何对获得的海量数字影像的辐射质量进行评价是一个值得重视的问题。本文从信息量、清晰度、灰度分布3个方面选择了10个评价指标作为影像特征,利用支持向量机监督学习的方法对以资源三号为例的遥感影像的辐射质量进行评价及结果分析。试验结果表明,本文方法得到的评价结果与人工评价结果较为一致,准确度较高,并且自动化程度高,可应用于遥感影像的辐射质量评价。     

基于规则库的高分辨率遥感影像质量评价

针对高分辨率遥感影像质量评价缺少客观、全面、定量方法的问题,提出了一种基于规则库的高分辨率遥感影像质量评价方法,构建了灰度统计特征、纹理特征、影像清晰程度等3个指标项及综合质量评价模型,并采用12景高分辨率遥感影像进行了实验验证。结果表明,该方法可准确评价高分辨率遥感影像的质量,实现了高分辨率遥感影像质量评价的主客观一致性。     

一种基于小波域的分形遥感影像压缩方法

解决大数据量遥感影像传输和存储问题的方案之一,是对遥感影像进行高保真快速压缩。通过对遥感影像进行小波变换产生子带频域之间的相似性,再利用分形方法对具有相似性的相邻高频子带进行编码,由高一级的子影像构造低一级的子影像,然后采用分形迭代解码和小坡变换的逆变换重建影像。实验结果表明,该方法在一定程度上能够提高压缩比,在压缩时间上比传统的分形方法有明显的缩短,并且压缩后影像信息的损失量较少,影像恢复的质量较好。     

遥感影像融合方法的精度评价

目前,高分辨率全色遥感影像和低空间分辨率的多光谱遥感影像融合是影像融合技术应用的主流.EN-VI 4.4遥感影像处理软件影像融合处理的工具--SPEAR提供了PCA变换、Gram-Schmid变换、Brovey变换和HSV变换4种专门用于全色与多光谱遥感影像融合的算法.以ETM+全色与多光谱遥感影像融合为例,选择熵、偏差和相关系数3个定量指标,对采用4种融合方法得到的影像进行评价.经综合评价和比较,实验的4种影像融合算法中,Gram-Schmidt变换效果最好.     

利用哈夫曼树的遥感影像无损压缩方法

针对哈夫曼(Huffman)编码在遥感影像的压缩中鲜有研究这一情况,该文通过设计Huffman编码程序,对TM遥感影像单波段灰度图、分类图及以随机图作为对比进行了压缩测试,并对解码文件进行了直方图分析。结果表明,TM遥感影像7个波段在平滑缩放与非平滑缩放方式下的平均压缩效率为11.44%、36.72%;在5、10、15分类情况下的平均压缩效率分别为75.51%、63.60%和54.73%;随机图的直方图呈离散型均匀,压缩意义不大。因此,基于Huffman树的无损压缩编码可适用于遥感影像的压缩,具有一定的应用价值。     

遥感影像空间尺度上推方法的评价

首先分析了几种常用的影像质量评价指标在遥感数据空间尺度上推方法评价中的不足,同时提出了已有的关于空间尺度上推方法在评价思路上的不妥之处.引入了空间分辨率和SSIM(structural SIMilarity)2个遥感影像质量评价指标,给出了新的评价思路,并在此基础上对5种遥感数据空间尺度转换方法进行了评价.在本实验中,空间分辨率和SSIM 2个遥感影像质量评价指标一致表明,Bilinear和Bicubic方法的结果影像能够更好地接近目标空间尺度下的影像特征.实验表明,依据新的评价思路,采用空间分辨率和SSIM 2个评价指标进行空间尺度上推方法表现出较强的有效性和优越性.     

RS影像融合效果评价

近年来多源遥感影像融合技术发展迅速,融合方法研究日趋完善,然而融合影像效果评价始终没有统一标准。在系统分析传统评价指标的基础上,从光谱保真度、高频信息融入度两个方面对融合影像的评价进行综合分析,并在这两个方面建立了光谱信息指数与高频信息指数两个指标,然后对其进行综合建立信息量指数,从而在信息量方面加以评价,从而形成一套完整的评价体系。最后应用融合实例对创建的评价体系进行了验证。     

数学形态学在遥感影像云层识别中的应用

针对传统遥感影像质量评价中云层覆盖量无法定量评价的问题,文章提出采用利用边缘信息的阈值分割结合数学形态学方法来提取遥感影像云层覆盖范围。利用边缘信息的阈值分割方法能够有效利用影像自身信息来改善分割结果,再结合形态学方法,进而能消除道路、房屋等大部分噪声信息,最终实现遥感影像上不同特征云层覆盖范围的自动提取。基于浙江全省高分辨率遥感影像的实验结果表明:该方法能够快速有效地识别出遥感影像上云层覆盖范围,研究结果对于遥感影像云层覆盖的自动评价具有参考价值。     

遥感影像质量评价方法综述

为了更好地评价遥感影像的质量,本文对常用的遥感影像质量评价方法进行了综述.首先描述影像的主观评价方法,给出科学、稳定的主观评价值;然后对客观评价方法分类介绍;最后总结了当前影像质量评价方法存在的不足,可为遥感影像质量的评价与处理提供参考.     

国产高分辨率遥感影像辐射质量改善方法研究

受制于光学器件的性能与观测环境的影响,国产高分辨率遥感影像通常存在条带噪声、光谱分辨率低、纹理不清晰等问题,给后续的自动化影像产品生产及目标解译工作带来极大的不利。本研究先后从去除条带噪声、对比度增强、边缘增强三个方面,对遥感影像进行质量改善,使遥感影像更好地为地理信息公众服务。以高分二号全色影像为实验数据,目视和定量评价结果均证实了本文算法的有效性。