基于结构相似度的无参考遥感图像质量评价

摘要：

在深入研究遥感图像与普通图像差别的基础上,对结构相似度算法进行改进,提出了一种新的无参考遥感图像质量评价方法.首先,采用非下采样轮廓波变换进行多尺度分解,将子图像进行K-means边缘检测及细化融合,最终得到边缘区域.采用一阶偏导有限差分计算遥感图像的梯度幅值,设置两个阈值,将满足区间的像素提取出来得到纹理区域.然后,使用边缘计算对比度分量,纹理计算结构相似度分量,对SSIM进行改进得到ET_SSIM方法.最后,采用“再降质”的方式构造出参考图像,将边缘纹理区域与平滑区域分开评价,ET_SSIM对边缘纹理区域评价,SSIM对平滑区域评价,根据人眼对边缘纹理及平滑区域的不同重视程度加权求平均,得到最终结果VSSIM.实验结果证明,本文方法VSSIM与主观评价值的线性相关度相对于MSE、PSNR、SSIM、GSSIM、BLIINDS-Ⅱ方法分别提高了22.2％,6.2％,0.8％,0.2％,1.3％.

关键词：遥感图像、无参考质量评价、NSCT变换、结构相似度

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：108-114