基于边缘特征的遥感图像质量评价方法研究

发布时间：2017-04-21 12:08

  本文关键词：基于边缘特征的遥感图像质量评价方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：遥感图像在获取过程中易受成像系统的平台震动、目标与传感器间相对运动等因素影响,使得图像中存在一定程度的模糊和噪声,造成遥感图像质量下降。遥感图像质量的优劣直接影响图像的后续处理与应用。因此,研究遥感图像质量评价方法具有重要的应用价值。本文主要研究面向目标识别的基于边缘特征的遥感图像质量评价方法。该方法根据人眼视觉特性,选用多种边缘特征描述子,通过特征匹配构建图像质量评价指标,并通过加权求和得到图像质量综合评价指标,进而实现遥感图像质量评价。在具有大量同类目标遥感图像的情况下,可将该方法与神经网络相结合,构建遥感图像质量评价模型,提高遥感图像质量评价效率。本文的主要研究工作及创新点如下:1.研究人类视觉系统的生理结构和视觉感知特性,分析总结人类视觉系统与边缘特征的关系。从理论上论证基于边缘特征进行遥感图像质量评价的可行性。2.研究遥感图像预处理与边缘检测方法。分析遥感图像特点,选取合适的图像增强方法进行图像增强,突出图像边缘。研究典型边缘检测算子,针对其检测结果中存在较多伪边缘的问题,提出改进的边缘检测方法。该方法将图像边缘作为图像前景,非边缘作为图像背景,通过同时引入高低阈值,利用图像分割和去伪边处理实现边缘检测。该方法提高了边缘检测结果的准确性,具有抗噪性强,伪边缘少的特点。实验结果验证了改进的边缘检测方法的检测结果优于Canny边缘检测结果。3.深入研究遥感图像边缘特征描述方法。针对本文研究背景,从鲁棒性和可区分性两方面考虑,选择形状上下文、边缘特征比率、加权梯度、平行直线对长宽比作为图像特征描述子。深入研究基于平方梯度表征图像质量的方法和基于点锐度表征图像质量的方法,并指出基于平方梯度表征图像质量的方法存在抗噪性差的问题,基于点锐度表征图像质量的方法存在灵敏度低的问题。为解决上述问题,本文提出了基于加权梯度表征图像质量的方法,该方法结合了平方梯度法和点锐度法的优势,具有单峰性强、抗噪性好、灵敏度高的特点。实验结果验证了改进方法的优越性。4.研究基于边缘特征的遥感图像质量评价方法。基于边缘特征的遥感图像质量评价方法主要是通过特征匹配构建遥感图像质量评价指标,并通过加权求和得到遥感图像质量综合评价指标,进而实现遥感图像质量评价。当具备大量遥感图像时,可将该方法与神经网络相结合,构建遥感图像质量评价模型,提高遥感图像质量评价效率。通过仿真实验验证了基于边缘特征的遥感图像质量评价方法具有抗噪性强、灵敏度高的特点,不仅可以有效评价由单一降质因素产生的遥感图像的质量,而且对由多种降质因素产生的遥感图像具有良好的质量评价性能,其结果与主观评价结果相一致。此外,通过对结合BP-GA神经网络的遥感图像质量评价方法进行仿真实验,验证了该方法可大大提高遥感图像质量评价效率,具有高效性。
【关键词】：遥感图像 质量评价 边缘特征
【学位授予单位】：中国科学院国家空间科学中心
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 绪论13-23
• 1.1 研究背景与意义13
• 1.2 国内外研究现状13-18
• 1.2.1 图像质量主观评价方法14-15
• 1.2.2 图像质量客观评价方法15-18
• 1.3 本文主要研究内容及结构安排18-23
• 第2章 人类视觉系统与边缘特征23-31
• 2.1 人类视觉系统生理结构23-24
• 2.2 人类视觉系统视觉感知特性24-27
• 2.2.1 亮度自适应24-25
• 2.2.2 对比度敏感函数25-26
• 2.2.3 掩盖效应26
• 2.2.4 多通道分解26-27
• 2.2.5 视觉注意27
• 2.3 人类视觉系统与边缘特征的关系27-29
• 2.4 本章小结29-31
• 第3章 遥感图像预处理与边缘检测31-39
• 3.1 遥感图像增强31-32
• 3.2 边缘检测32-36
• 3.3 仿真实验与结果分析36-38
• 3.3.1 实验平台36-37
• 3.3.2 实验结果与分析37-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第4章 遥感图像边缘特征描述39-55
• 4.1 边缘特征描述子的选择39-40
• 4.2 形状上下文40-42
• 4.3 边缘特征比率42-43
• 4.4 加权梯度43-45
• 4.5 平行直线对长宽比45-48
• 4.6 仿真实验与结果分析48-54
• 4.6.1 形状上下文48-49
• 4.6.2 边缘特征比率49
• 4.6.3 加权梯度49-52
• 4.6.4 平行直线对长宽比52-54
• 4.7 本章小结54-55
• 第5章 基于边缘特征的遥感图像质量评价55-73
• 5.1 基于边缘特征的遥感图像质量评价方法总体研究方案55-57
• 5.2 基于边缘特征的遥感图像质量评价方法57-60
• 5.3 结合BP-GA神经网络的遥感图像质量评价方法60-66
• 5.3.1 结合BP-GA神经网络的遥感图像质量评价模型的构建61-66
• 5.3.2 基于BP-GA神经网络的遥感图像质量评价模型的评价66
• 5.4 仿真实验与结果分析66-72
• 5.4.1 基于边缘特征的遥感图像质量评价方法有效性验证实验66-70
• 5.4.2 结合BP-GA神经网络的遥感图像质量评价方法高效性验证实验70-72
• 5.5 本章小结72-73
• 第6章 结论与展望73-75
• 6.1 结论73-74
• 6.2 展望74-75
• 参考文献75-81
• 致谢81-83
• 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果83

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李伟;;遥感图像中的道路提取[J];自动化博览;2006年05期

2 李传龙;李颖;马龙;;一种新的遥感图像海岸线检测方法[J];计算机仿真;2010年08期

3 张学良;肖鹏峰;冯学智;;基于图像内容层次表征的遥感图像分割方法[J];中国图象图形学报;2012年01期

4 秦其明;遥感图像自动解译面临的问题与解决的途径[J];测绘科学;2000年02期

5 陈小琪;现代计算机印前制版技术在遥感图像印制中的应用研究——以《长江经济带可持续发展地图集》为例[J];地球信息科学;2000年02期

6 邓湘金,彭海良;一种基于遥感图像的机场检测方法[J];测试技术学报;2002年02期

7 余杰千,方涛,陈雍业;一种有效的遥感图像无缝分割方法[J];计算机应用;2003年12期

8 吴为禄;遥感图像中的云层消除处理[J];铁路航测;2003年01期

9 于辉,徐军;彩色遥感图像目标提取方法研究[J];遥感技术与应用;2003年06期

10 黄勇杰,王树国,刘俊义,陈东;遥感图像去云算法研究[J];仪器仪表学报;2003年S2期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 张凤春;董增寿;刘明君;;基于局部方差均衡的遥感图像增强方法[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集（2）[C];2008年

2 邓冰;林宗坚;彭晓东;;遥感图像信息度量的原理与方法[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年

3 江兴方;江鸿;何贤强;;遥感图像两种半自动拼接方法的研究[A];全国农业遥感技术研讨会论文集[C];2009年

4 罗睿;张永生;范永弘;邓雪清;;遥感图像基于内容查询的研究与实践[A];第十三届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2001年

5 陈东;庞怡杰;黄勇杰;;大倾斜航空遥感图像快速自动镶嵌技术[A];图像 仿真 信息技术——第二届联合学术会议论文集[C];2002年

6 黄勇杰;王树国;刘俊义;陈东;;遥感图像去云算法研究[A];首届信息获取与处理学术会议论文集[C];2003年

7 谢建春;赵荣椿;;遥感图像中的军用机场识别算法研究[A];信号与信息处理技术第三届信号与信息处理全国联合学术会议论文集[C];2004年

8 陈姚;王金亮;李石华;;遥感图像中云层遮挡影响消除处理方法研究述评[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

9 张磊;朱磊;;遥感图像中直线目标的检测[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年

10 邱磊;李国辉;衡祥安;;一种基于交互学习的遥感图像挖掘方法[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议（HHME2005）论文集[C];2005年

中国重要报纸全文数据库 前5条

1 蒋建科邋孙宏金 陈树琛;传回清晰遥感图像[N];人民日报;2008年

2 记者 郑千里;北京地区有了航空遥感图像[N];科技日报;2000年

3 本报通讯员;煤航遥感院获美国快鸟遥感图像西部代理权[N];中煤地质报;2005年

4 王石;印度通过“快鸟”影像发现古墓地[N];中国测绘报;2010年

5 记者 马彦平 张桂敏;澳大利亚钾矿钻探启动[N];农资导报;2011年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 江兴方;遥感图像去云方法的研究及其应用[D];南京理工大学;2007年

2 滕鑫鹏;遥感图像道路提取研究[D];江苏大学;2014年

3 刘春红;超光谱遥感图像降维及分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2005年

4 刘哲;基于信息融合的遥感图像处理方法研究[D];西北工业大学;2002年

5 强赞霞;遥感图像的融合及应用[D];华中科技大学;2005年

6 杜根远;海量遥感图像内容检索关键技术研究[D];成都理工大学;2011年

7 陶午沙;基于结构模型的遥感图像军事阵地目标特征分析及其识别技术研究[D];国防科学技术大学;2004年

8 林剑;基于模糊理论的遥感图像分割方法研究[D];中南大学;2003年

9 薛丽霞;基于对象云的遥感图像模糊边缘检测研究[D];西南交通大学;2007年

10 罗睿;遥感图像信息系统的设计与分析[D];解放军信息工程大学;2001年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 邱磊;基于内容的遥感图像挖掘方法研究[D];国防科学技术大学;2005年

2 陈浩;高分辨遥感图像灾区建筑检测[D];南京理工大学;2015年

3 朱然;大数据量复杂背景下桥梁水坝目标快速识别[D];电子科技大学;2015年

4 王静静;基于NSCT和Shearlet变换的遥感图像增强研究[D];新疆大学;2014年

5 柴宏磊;基于知识的遥感图像港口目标识别[D];电子科技大学;2015年

6 冯一鸣;基于遥感图像中港口目标的分割算法研究与实现[D];西安电子科技大学;2014年

7 吴云坤;遥感图像变化检测技术研究[D];国防科学技术大学;2013年

8 王旭;无参考遥感图像质量综合评价算法研究[D];西安电子科技大学;2015年

9 宋玉梅;基于遥感图像的内河航道识别研究[D];重庆交通大学;2015年

10 张少辉;基于刃边法的遥感图像重建方法研究[D];西安电子科技大学;2014年

  本文关键词：基于边缘特征的遥感图像质量评价方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：320302