针对模糊效应的卫星图像质量评价模型研究

为了实现景象匹配制导应用中对图像数据源质量的客观评价,针对卫星图像的模糊效应,研究了影响图像质量的清晰度评价指标,通过分析比较其对图像匹配过程的影响,挑选出有效指标作为评价因子;通过对大量实验数据特性的统计,结合线性回归分析,提出了基于假设检验的权值拟合算法,完成了各指标贡献率(即权值)的求解;进而建立了面向匹配制导应用的图像质量评价模型。实验表明,该模型具有良好的单调性和稳健性,在匹配制导中能对图像质量进行有效评定,对把握卫星基准图像源质量具有重要现实意义。

基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法

针对传统暗通道先验去雾算法易产生明亮区域失真、去雾图像整体偏暗等问题,提出一种基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法。首先,划分出图像的明亮区域与非明亮区域;其次,利用双通道先验算法准确估计出大气光值;接下来,将暗通道先验的透射率作为非明亮区域的透射率,在明亮区域单独构建透射率,将二者融合细化,得到带有参数的透射率;最后,通过构造参数驱动图像质量评价模型,迭代选取最优的无雾图像。实验结果表明,算法去雾效果良好,可以有效地抑制Halo效应,避免区域的失真,改善复原图像的综合质量。

基于应用效果的图像质量评价方法建模研究

迄今的图像质量评价大多从图像本身的参数进行评价,或是从成像系统的调制传递函数来评价。然而从应用的角度来看,对图像质量的一般性评价还不能完全解决图像质量与图像应用效果的关系问题。如何针对有限的应用类型或应用目标来考虑图像质量参数,对于图像质量评价方法的研究是很有意义的。对此进行了论述。