專利名稱：一種對星載光學遙感圖像壓縮質量進行評價的方法
一種對星載光學遙感圖像壓縮質s^fm介的方法
駄領域
本發(fā)明屬于衛(wèi)星遙感圖像處理與分析領域，尤其涉及一種對星載光學遙感
圖像壓縮質Si^Ti刊介的方法。 背景駄
為了有效降低數(shù)據(jù)傳輸帶寬或碼速率，緩解地面接收站的壓力， 數(shù)據(jù)壓縮技術被廣泛應用于遙感衛(wèi)星領域，特別是幾乎所有的高分辨 率遙感衛(wèi)星均采用了有損壓縮技術。雖然遙感圖像壓縮能帶來傳輸和 存儲效率的提高，但不能以過多損失圖像的質量為代價，必須使壓縮 造成的圖像質量損失控制在遙感圖像應用可接受的范圍內。因此，必 須提出合理的遙感圖像壓縮質量評價方法。
目前，壓縮領域的研究主要集中在壓縮算法的編碼性能上，對圖 像壓縮質量的評價方法研究較少，特別地，針對遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)壓縮質 量評價，研究更少。本發(fā)明針對星載光學遙感圖像壓縮質量評價進行。
現(xiàn)有技術方案1如下
1) 圖像獲取
國外中高分辨率衛(wèi)星(如SPOT5、 IKONOS等)的圖像和航空影 像(75cm)。
2) 評價方法
(1) 主觀評價方法 主觀評價方法就是讓觀察者根據(jù)一些事先規(guī)定的評價尺度或自己
的經(jīng)驗，對測試圖像按視覺效果提出質量判斷，并給出質量分數(shù)，對所 有觀察者給出的分數(shù)進行平均，所得的結果即為圖像的主觀質量評價。
(2) 客觀評價方法
>峰值信噪比i^W <formula>formula see original document page 7</formula>1
=0 /=0
(13) _
其中，M,iV分別為圖像每行和每列的元素數(shù)，0&'5^-1， 瓜力為原始圖像在O',力點的M值； 2)灰度方差
灰度方差反映了圖像灰度的層次信息，其計算公式為
(7 =
1
A/—1 AM
(14)
)=0 /=0
其中，M,JV分別為圖像每行和每列的元素數(shù)，OS^iV-1， l^ysM-1， 瓜力為原始圖像在("力點的 值，//為圖像的灰度均值；
3) 信噪比
信噪比是圖像中的有用信息與噪聲信號的比值。LSD^為局域方 差極大值。
，=///#SDmax (15)
4) 對比度
圖像對比度是基于灰度共生矩陣的評價圖像紋理的參數(shù)，它反映
了圖像中的目標與背景相比可辨認的清晰程度，計算公式為
L-l L-l丄-1 A
(16)
其中，i二)卜"rm)的定義見式(28)
5) 角二階矩
圖像角二階矩是灰度共生矩陣的二次統(tǒng)計量， 的和，也稱為能量，是圖像灰度分布均勻性的度:
丄-
/ = ZI>2(")
=0 乂 = 0
具體為像素值平方 l。其計算公式為
(17)
kU0的定義見式(28)
6) 信息熵
熵值是圖像所具有信息量的度量，紋理的復雜度越高就意味著圖 像信息量越大，其熵值也越大，這正是圖像質量所最需要表征的。其 計算公式，
H = -|^")log2jp") (18) 其中"p(Xi)為灰度等于Xi的概率密度。
7) 邊緣信號
8邊緣是圖像關于形狀特征和細節(jié)的重要信息。用45° ， 135°兩 個斜線方向上的歸一化邊緣算子A、 ^分別對圖像進行巻積計算，相 加后得到圖像邊緣e(x,力，即
e(x，力+ = (19)
°"， = ，, vZ》2(") ,. 、
定義MxiV"" 為邊緣^，力的平均能量。
現(xiàn)有技術的缺點
1) 現(xiàn)有技術一主要存在以下缺點
>模擬圖像的獲取存在一定的問題。國外中高分辨率衛(wèi)星幾乎均 采用了星上實時壓縮技術，其圖像均為解壓圖像，直方圖可能 不連續(xù)。而未經(jīng)壓縮的遙感圖像，其直方圖應是連續(xù)的。因此， 用解壓后的衛(wèi)星圖像，作為壓縮圖像質量評價的模擬原始圖像， 是不合理的。 >模擬圖像的特性和數(shù)量未做深入的研究。 >主觀評價方法對參評人員的身份和數(shù)目未做深入的研究。 >圖像的顯示(放大倍率、增強方法)方式?jīng)]有相應研究。 >客觀評價方法過于單調，不能構成對圖像壓縮質量的全面評價。
2) 現(xiàn)有技術二主要存在以下缺點
>現(xiàn)有技術二中提到的評價方法是通用的圖像質量評價方法，針 對性不強。
這些評價方法只是針對于圖像紋理細節(jié)方面的評價，而壓縮對圖 像質量的影響，不僅限于對圖像紋理細節(jié)的影響。

發(fā)明內容
本發(fā)明所要解決的技術問題，星t^學遙感圖像壓縮質sa行全面系統(tǒng) 的ifi介。
本發(fā)明創(chuàng)造性地提出了如何科學生鵬縮質Si平價的模擬圖像的方法。將
航片進行數(shù)字化掃描，所得圖像直方圖連續(xù)；并且結合niM傳，皆性，生成 的模擬圖像的動態(tài)范圍、噪聲特性、量化比特數(shù)等與真實的週盡量一致，因
9而可以作為壓縮質sm介的模擬圖像。
本發(fā)明對獲取的模擬圖像的特性和數(shù)量做了詳盡描述。模擬圖像具有4 性，充分反映遙感圖像的地域特征、地物類型和成像時相割言息。
本發(fā)明之主觀刑介對參評人員的身份做了明確規(guī)定，即參評人員均為訓練
有素的遙感圖像判讀專家，并規(guī)定了參評專家的最少數(shù)目；明確指出了主觀評
價的尺度。
本發(fā)明之客觀刑介創(chuàng)造性地/Ai:方圖的動態(tài)范圍、圖像的紋理細節(jié)、應用 影響和圖像的相互關系四個方面對圖像壓縮質sa行全面、系統(tǒng)、有針對性地iW。
本發(fā)明的技術方案如下
一種對星載光學遙感圖像壓縮質KS^i刊介的方法，其牛寺征在于包括如下
'-獲取模擬原始圖像；
獲取壓縮后的圖像；
分別分析模擬原始圖像和經(jīng)壓縮后再解壓的圖像的動態(tài)范圍，其中包掛十
算圖像的低端、中端、高端被值以及圖像的標準方差和被均值；
分別分析模擬原始圖像和^E縮后再解壓的圖像的紋理細節(jié)，其中包掛十
算圖像的分塊標準方差、信噪特性、信窗、熵值、角二附巨、對比度、ii^信號; 分析壓縮乂寸圖f象的應用影響，其中包括計算經(jīng)壓縮后再角軍壓的圖像的幾何
畸變；
分析模擬原始圖像和經(jīng)壓縮后再解壓的圖像的相互關系，其中包^i十算圖 像的差值圖像、直方圖相關禾號、峰值信噪比^廁、圖像相關系數(shù)、綜射刊介 因子；
綜合以J^t模擬原始圖像和會M縮后再解壓的圖^S行的各項分析結^t 后，對圖像壓縮質SS行客觀刑介。
戶，模擬原始圖像的獲取可以通過航片掃描間接獲取，或者用與星上傳 感器技術指標相同或相近的機載傳感器的圖像作為模擬原始圖像；
并且戶;f^模擬原始圖像的數(shù)目不少于10幅。
戶脫圖像的低端、中端、高端總值分別定義為累計直方圖面積為為5%， 50%和95%所對應的被值；
戶，圖像的 均值的計算公式為M承7V^S (20);
其中，風W分別為圖像每行和每歹啲元素數(shù)，0s"7V-1， l勺'^M-l， 瓜力為原始圖像在(")點的被值； 戶，P像的標準方差的計算公式為
/~~^ A/-AM
『fes""2 (21) °
其中，風^分別為圖像每行和每列的元素數(shù)，0《"W-1， iq'《M-1, /(z',力為原始圖像在(O')點的 值，a為圖像的灰度均值；
戶皿圖像的分±央標準方差的計算方法如下以nt的窗口作為分±央單位求
取標準方差，其中n為整數(shù)，最后計算^^塊圖像標準方差的平均值作為圖像
標準方差；
戶;M峰值信噪比PSNR的計算公式如下
尸纖=-lOlog,。 MSi7(255x 255) (22) 其中MSE為均方iMM，由下式計算
其中M，iV分另偽圖像每行和每列的元素數(shù)，/(z',力為原始圖像在(U)點的
被值，g("')為解壓圖像在("力點的被值； 0M圖像相M數(shù)的計算方法如下
設圖像匹配的目標窗口^矩陣為^=^力'=/,2，. . . ，m,vW,2...，"，'
其中m與"是G的行列數(shù)，取值為奇數(shù)。與G相應的灰度函數(shù)為^，^, fx," EZ)。搜索區(qū)被矩陣為G'二(^力W，2，. . ， A W，2, . . ，/,'其中A與/ 是( '的行列數(shù)，取值為奇數(shù)；與G湘應的被函數(shù)為g丫x，A
采用圖像相絲數(shù)作為圖像匹配的匹配測度，相絲數(shù)是標準化的協(xié)方差 函數(shù)，定義為
= iSxy / ^S^aS妙 (23)
其中，i是兩幅影像圖像窗口之間的協(xié)方差函數(shù)，&、 ^則分別為兩幅影像上圖像窗口內的方差；
由離散^ 對相^^數(shù)的估計為
=1 >i
i匕l(fā) ./=1
(24)
i、"'，、"，
h—ZZgu 其中 ,1^^
對上式進行優(yōu)化后得到
sv，c - 〉: 〉:
畫
=1 >1
V
Z2>2"— Z》
乂=1
附M
=1 )=1
X^g2o--
細
=1 7=1
(25)
在以上式中，(b力為搜索區(qū)的待匹配窗口中心坐標。若/ (^/V〉y9(b力
則、"為搜索區(qū)圖像相對于目標區(qū)圖像位移的行、列參數(shù)。對于
一維相關，有^=0;
戶誠^i刊介因子的計算方法如下
^^ifi介因子為峰f直信噪比戶57VK與相^^數(shù)/ 的乘積尸SM * p 。
在戶誠客觀i刊介結果的基礎上再結合主觀刑介的結果以對圖像壓縮質影1
'合
出全面的刑介。
戶;Mi觀刑介尺度包括輻射精度、清晰度、紋理、幾何特性、色調；
在剤做程中進一步采用相對尺度判據(jù)，用其粥介一組圖f樹應原始圖像
的相對質量；i^刑介結果g為平均意見的分數(shù)，由以下公式表示
c =
;=i /=1
(26)
其中，I為判讀人員的人數(shù)，應多于10人，J為圖像的數(shù)量，""代表第z'名 判讀人員對第7'幅圖像的打分，當采用10力，財，^?。?， 2， ...10;判讀人員在評判圖像質量時，可放大圖像觀看細節(jié)，還可采用圖像增強方 式考察信息的微小變化。
本發(fā)明技術方案帶來了如下有益效果2005年7月，航天504所和中國資 源衛(wèi)Mi^用中心在西安組織召開了 "資源一號衛(wèi)星02B星(CBERS-02B) HR 相機和環(huán)徵戯1A/B星(HJ-1 A/B ISM) CCD相機圖像f^壓縮質Sifj介" 專項評審與研討會，i啊介方，用本發(fā)明技術方案。專家評審發(fā)現(xiàn)CCD相機8: 1的壓縮對圖像的處理和應用影響很大。衛(wèi)星研制部門及時更新方案，采用4: l的壓縮算法。2006年2月iKf 一^i刊介，專家一致認為新壓縮方案不僅 滿足廣，感用戶的應用要求，同時也《^ 下傳的要求。本發(fā)明促成了 HM A/B週CCD相機壓縮方案的鵬和完善，即從8: l的壓縮比降低至4: 1， 為進一步保證圖像質M到積極作用。此發(fā)明技術能全面刑介壓縮圖像質量的 影響，有利于在分辨率和壓縮比之間達成和諧的統(tǒng)一，劍合理設計星上實時 壓縮方案具有很強的指導意義。質Mi啊介的質量因子可以廣泛推廣。截至目前， 這一發(fā)明成果大量推廣到衛(wèi)星在軌測試的質am介，MTFC圖像補償?shù)馁|Si平 價等。


圖1是城市圖像。 圖2是農(nóng)田圖像。
圖3分前后和M偶壓縮的效果比較 具鵬駄式
在本部分中將給出本發(fā)明的實施例，并予以詳細描述，以便更好地說明本 發(fā)明特點和功能，使得本發(fā)明更易于瓛牟，而不是用來限定本發(fā)明的傲戶范圍。
首先介紹一下總共生矩陣、基于相關系數(shù)的圖像匹配、基于最小二乘法 的圖像匹配。
灰度共生矩陣
13從總值為i的像素點出發(fā)，距離為(IXDy)的另一個像素點出現(xiàn)^g值 為j，定義這2個 值在整個圖像中發(fā)生的概率，^^爾為頻度即為M共生矩
陣，用數(shù)學表示則為<formula>formula see original document page 14</formula> (27 )
其中"，力為二維圖像的行、列號，x = 0,l,"'M-1， y-0,l,…iV一i; "'=O，l，' 丄—1 ，當圖像采用8比特量化時丄=256 ; ^取值為Dx， Dy的歐氏距離，實際應用中一般取值為l，即相鄰元素；
^為方向， 一般取值O。， 45°， 90°， 135。等4個方向。
^^用以上方法，就將"力的空間坐標轉化為(Q')的"^XT的描述，這
一m可以理解為像素對或被級對的直方圖，要求像素對的距離不變，像素 的灰度差不變。
根據(jù)上述定義，所構成的灰度共生矩陣是一，合，集合中的一個元素 P(/，/，^)為第/行，第y'列矩p車元素，標所有在^方向上，相鄰間隔為5的像
素， 一個為總"直，另一個為灰度7'值得相鄰點對數(shù)。
可以看出，灰度共生矩陣反映了圖^ 關于方向，相鄰間隔，變化幅度 的ti^信息，可以作為分析圖《錢元和排列結構的信息。 一幅衛(wèi)星圖像在確定 了方向和距離后，也就確定了其共生矩陣。其重要特點是以，角線為對稱軸，
兩iW稱。若該共生矩陣的主要謝;M中在矩陣的對角線附近，就說明該方向
上被變化的頻數(shù)較低，不同地物反差不甚明顯，紋理相對粗糙；若頓角線 數(shù)值基本為零，麵主要集中臟下角和右上角，就說明此方向上被變化較 為劇烈，紋理細致。
為了禾U用被共生矩陣所掛共的圖f^t方向，間隔和變化幅度的信息， 在共生矩陣的基礎上抽取的紋理特征，稱為二次統(tǒng)itS。為了使二次統(tǒng)計量的 ^fe^清晰簡單，可作正規(guī)化處理如下
<formula>formula see original document page 14</formula> (28)
R為正規(guī)化常數(shù)，含義為相鄰點對的組合數(shù)，在^=0°， 3=1，圖像大小為，N時，P(ij)的元素之和為2N(N-1)，正規(guī)化處理后，其元素之和為l。 基于相關系數(shù)的圖像匹配
若圖像匹配的目標窗口^t矩陣為G二(gi,j)i4,2,. . . ^m; j=l,2...化 m與n是G的行列數(shù)， 一般瞎況下取奇數(shù)。與G相應的灰度函數(shù)為g(x^y)， y)印。搜索區(qū)總矩陣為G',g'i,j)i-l，2,. . . ，k; j=l,2.…，1; k與l是G' 的行列數(shù)， 一般情況下也取奇數(shù)。與G'相應的灰度函數(shù)為gXx,y)， (&y)eD'。
圖像匹配的匹配測獻艮多，相^^數(shù)是最常^頓的一種匹配測度。相絲 數(shù)是標準化的協(xié)方差函數(shù)，定義為
P = S砂/ V^Ay
其中，^是兩幅影像圖像窗口之間的協(xié)方差函數(shù)，&、 &
像上圖像窗口內的方差。從式(l)不難知道，相關系數(shù)W"。 由離散灰度i^對相關系數(shù)的估計為
(29)
為兩幅影<formula>formula see original document page 15</formula>
考慮妾1J計算工作量，相關系數(shù)的優(yōu)化公式為
<formula>formula see original document page 15</formula>
(5)
(c力為搜索區(qū)的待匹配窗口中心坐標。若p(cO,rO)〉p(c力(c^O，i^r0)，則cO，
rO為搜索區(qū)圖像相對于目標區(qū)圖像位移的行、列參數(shù)。對于一維相關，有fO。基于最小二乘法的圖像匹配 兩個二維圖^^間的變形，不僅僅存在著相對銜立，而且還存在著圖形變 形，為了簡化處理，假設壓縮只使圖像在7jC平和垂直方向發(fā)生偏移而不存在旋 轉?；谧钚《朔ǖ膱D像匹配需要迭代求解，直到結果滿意為止。假設原始 圖像為^"，力，對應的隨機噪聲為"A力；解壓縮圖像為&"力，對應的隨機 噪聲為"2"力；g2(",力相對于A"，力發(fā)生的零次幾何變形為"，6，貝IJ:
g, 0,力+ a (x,力=g2 O + ", ^ + 6) + "2 0,力 (33)
為解求相對位移""，必，對公式(1)進行線性化,聽方程為 v = C一 + C2c/6 - (34)
其中C^&， 由于在數(shù)字圖像匹配中，總均按照規(guī)貝啊格的
離散陣列，且3^樣間隔為常數(shù)A，故偏導可用差分代替。
g, -g/(/,J) = +[g2(/ + l,I/)-g2(/-l,l/)]
g, = + —g2(/，j —1)〗 "k、
2 (36)
初值"=0， "0，觀測值Ag是相應像元的被差。
逐個像元(在目標區(qū)內)^z:^方程
"CZ-Z (37) 其中1 = [& 必]，C = [C, C2]， Z = Ag
從而i-(c^)"(c^) (38)
在以上內容的基礎上，在下面給出本發(fā)明的具體實施例 一、模擬圖像的獲取 1)圖像特性
遙感圖像的獲取應有代表性，應充分反映遙感圖像的地域特征和
地物類型，成像時相等信息。地物類型應該涵蓋的地物包含城市， 山地，沿海地帶，沙漠，湖泊，植被等。成像時相應該涵蓋赤道至北 緯60度的范圍。
由于需要評價壓縮前后圖像質量的變化，因此所選圖像不能經(jīng)過壓縮。若難以獲取未經(jīng)壓縮的原始圖像，可以通過航片掃描間接獲取。
隨鵬間靜llfg。 。9)
例如，對航攝比例尺為1: 25000的航片進行數(shù)字化掃描，掃描分 辨率為100微米，就可得到空間分辨率為2.5m的圖像。
2)圖像數(shù)目
模擬圖像數(shù)目不小于10幅，有條件時圖像數(shù)量超過20幅。
二、遙感圖像壓縮質量評價方法 (1)主觀評價方法
判斷圖像質量的一種方法是主觀評價，在電視領域常用的評價尺度 有兩種，即品質尺度和妨礙尺度。前者由一些未受過訓練的、對圖像 質量評價不內行的觀測者判斷，此時得到的圖像質量代表平均觀測者 的一般感覺；而后者則由訓練有素的專家來進行。這些人在圖像處理 方面是有經(jīng)驗的，能夠在圖像質量方面提出嚴格的判斷。專家觀測者 往往具有注意細小程度圖像質量下降的能力，而這些正是外行的觀測 者所缺乏的。由于遙感圖像不僅用于目視解譯，也用于計算機解譯和 各種目的用途，因此采用電視領域妨礙尺度的評價尺度，聘請遙感圖 像判讀專家進行遙感解壓圖像的評價較為恰當。
為了保證統(tǒng)計上的可靠性，在主觀質量測試中通常至少應有10名 評判者。專家在評價圖像質量時，需要放大圖像觀看細節(jié)(通常放大 為原圖的200%倍)；同時也需要采用圖像增強方式考察信息的微小變 化。
本發(fā)明的主觀評價尺度包括下面幾個方面->輻射精度
輻射精度是反映圖像輻射狀態(tài)的指標，同一地區(qū)的不同圖像，灰 度分布范圍越大，則表明圖像信息越豐富；由于不同地物的電磁輻射 (反射或發(fā)射)強度不同，在影像上構成了灰階的等級，灰階代表了 由最暗到最亮之間不同亮度的層次級別。 一般在目視判讀時，影像上 的中間層級越多，所能夠呈現(xiàn)的畫面效果也就越細膩。
17>清晰度
圖像的清晰度表示圖像內部邊緣的清晰程度，若圖像質量較好， 將反映為圖像的邊緣清晰，邊緣相鄰像素的灰度差異較大，易于人眼
的判識；若圖像質量不好，將反映為圖像的邊緣模糊，邊緣相鄰像素
的灰度差異較小，不易于人眼的判識。 >紋理
也叫影像結構，是指與色調配合看上去平滑或粗糙的紋理的粗細 程度，即圖像上目標物表面的質感。草場及牧場看上去平滑，成材的 老樹林看上去很粗糙。海灘的紋理能反映沙粒結構的粗細，沙漠中的 紋理可表現(xiàn)沙丘的形狀以及主要風系的風向。評價一幅衛(wèi)星圖像質量 優(yōu)劣與否，首先應該從其包含的信息量出發(fā)。不同衛(wèi)星獲取的同一幅 遙感圖像上的同一種地物，若紋理粗糙，說明該圖像包含信息少。若 圖像上充滿了細紋理，說明包含了更多的信息。 >幾何特性
幾何特性指目標物在影像上所呈現(xiàn)的幾何圖形，在遙感影像上能 看到的是目標物的頂部或平面形狀。地物在影像上的形狀受空間分辨 率、比例尺、投影性質等影響。如果地物產(chǎn)生變形，說明產(chǎn)生了幾何 畸變。
>色調
色調指影像上黑白深淺的程度，是地物電磁輻射能量大小或地物波 譜特征的綜合反映。色調用灰階(灰度)表示，同一地物在不同波段的
圖像上會有很大差別；同一波段的影像由于成像時間和季節(jié)的差異， 地物光譜反射或輻射量不同。即使同一地區(qū)同一地物的色調也會不同。 同一波段、同一時相的影像，可以觀察兩種傳感器的光譜響應是否一 致。
在評價過程中進一步采用相對尺度判據(jù)，用其評價一組圖像對應原 始圖像的相對質量。主觀評價結果表示為平均意見的分數(shù)，由以下公 式表示
——f=l 乂=1
C= (40) 其中，""代表第f'名判讀人員對第7幅圖像的打分，當采用10分制時，、取1， 2， ... 10。
(2)客觀評價方法 1)圖像的動態(tài)范圍 >低端、中端、高端灰度值
圖像的低端、中端、高端灰度值分別定義為累計直方圖面積為5%， 50%和95%所對應的灰度值。 >標準方差
這一參數(shù)反映了圖像灰度層次的豐富程度，從直方圖角度來說，它 反映了直方圖的大致分布寬度。在圖像比較分析中，圖像的方差較大， 說明圖像灰度層次豐富，在目視效果中，地物更加易于識別和分類， 圖像質f較為琿想。其計算公式為
本發(fā)明技術方案中用到的灰度均值算法與現(xiàn)有技術方案二中 提到的灰度均值相同。
2)圖像的紋理細節(jié) >分塊標準方差
此處定義的圖像分塊標準方差與圖像動態(tài)范圍一節(jié)中標準方差的 定義完全一致，但在具體操作時有所不同。即采用分塊思想，以11*0 (n為3、 5、 7、 9或其它整數(shù))的窗口為單位求取標準方差，最后計 算各分塊圖像標準方差的平均值作為圖像標準方差。分塊標準方差可 以體現(xiàn)圖像局部紋理灰度層次的豐富程度。 >信噪特性
可以使用比特分割分析圖像的信噪特性。所謂比特分割就是將圖 像數(shù)據(jù)分成不同的比特位，依此取出某一比特位上的值(0或1)形成 二值圖像。大量研究及實驗表明，通常每像素為8bit的灰度圖像掃描 數(shù)據(jù)中，低位的兩個比特基本屬于噪聲信號。 >信息熵值
本發(fā)明技術方案中用到的信息熵值算法與現(xiàn)有技術方案二中提到的信息熵值算法相同。 >角二階矩
本發(fā)明技術方案中用到的角二階矩算法與現(xiàn)有技術方案二中提到 -的角二階矩算法相同。 >對比度
本發(fā)明技術方案中用到的對比度算法與現(xiàn)有技術方案二中提到的 對比度算法相同。 >邊緣信號
本發(fā)明技術方案中用到的邊緣信號算法與現(xiàn)有技術方案二中提到 的邊緣信號算法相同。
3) 應用影響
>幾何畸變
解壓后的圖像與原始圖像可能發(fā)生幾何位置的偏移，可以使用不 同算法得到該偏移值。參考前面對基于相關系數(shù)的圖像匹配的說明，
使用相關系數(shù)法可以獲取整像元級意義上的幾何位置偏移；參考前面 對基于最小二乘法的圖像匹配的說明，使用最小二乘法可以獲取子像 元級意義上的幾何位置偏移。為了保證匹配精度，可以在圖像上選取 若干控制點獲得位置偏移的程度；也可以在圖像上等間隔布設網(wǎng)格點， 當網(wǎng)格點符合匹配要求時，可以參與位置偏移的計算。
4) 圖像的相互關系
關聯(lián)的圖像指標是通過解壓后圖像與原始圖像進行比較獲取的。 從獲取的途徑看可以分為兩類按照像素逐一比較(大多為減法)法 和基于相關系數(shù)的匹配法。 >差值圖像
差值圖像代表解壓后的圖像與原始圖像的差別，見下式所示-
差值圖像的—年—i勻值
差值圖像的最大遣"
￡>z#—max = max(A/(Z,力) (44 )
>直方圖相關程度直方圖相關程度，反映解壓后的圖像與原始圖像的直方圖接近的 程度。圖像直方圖是用于表達圖像灰度值分布情況的統(tǒng)計圖表，其橫 坐標是灰度值，縱坐標是出現(xiàn)這一灰度值的數(shù)目，即為取不同灰度值 的面積或像素在整幅圖像上所占的比例。假設原始、解壓縮后圖像的 灰度概率密度函數(shù)分別為/^)和《④，其中* ("0，1,2…《-1，當采用 8比特量化時，《=256)為灰度級別。則直方圖的相關系數(shù)^為
>峰值信噪比尸SVi
本發(fā)明技術方案中用到的峰值信噪比PSW 算法與現(xiàn)有技術方案一 中提到的峰值信噪比PSW 相同。 >圖像相關
圖像匹配在測繪遙感領域得到廣泛的應用，為圖像融合、超分辨 率技術、自動幾何校正及自動生成數(shù)字地面模型(DEM)等應用提供 基礎。不同的圖像匹配算法采用不同的測度，目前較多使用相關函數(shù) 測度、協(xié)方差函數(shù)測度、相關系數(shù)測度、差平方和測度及差絕對值和 測度。相關系數(shù)是灰度線性變換的不變量(證明從略)，可以有效消 除由于成像時間造成的圖像之間亮度與對比度的不同影響，能夠較好 用于自動幾何校正的匹配過程。圖像的相關系數(shù)p是標準化的協(xié)方差
函數(shù)，詳細定義見附錄2所示。
>綜合評價因子
綜合評價因子^^w^^p為峰值信噪比與相關系數(shù)的乘積。不同圖像 的冗余度不同，即使采用相同的壓縮方法和壓縮比，壓縮效果可能會 差異較大。在壓縮方法和壓縮比相同的情況下，對于紋理較豐富的圖
像，峰值信噪比較低、相關系數(shù)較高；而對于紋理較單一的圖像，峰 值信噪比較高、相關系數(shù)較低。
大量實驗證明，綜合評價因子能較為穩(wěn)定地反映壓縮前后圖像質 量的變化。
舉例說明
21圖1 (a)和圖2 (a)分別為城市和農(nóng)田的遙感圖像。與圖2 (a)相比，圖l (a)紋理較豐富。將兩者用SPIHT算法進行8: l壓縮，解壓圖像分別為圖1 (b)和圖2 (b)。
經(jīng)計算得出，城市圖像的峰值信噪比PSiVi 為35.61必，壓縮前后圖像的相關系數(shù)^為0.91，綜合評價因子^^^V為32.55^;農(nóng)田圖像的峰值信噪比P^Vi 為37.81必，壓縮前后圖像的相關系數(shù)^為0.86，綜合評價因子PS^ V為32.38必。城市圖像的PSA^大于農(nóng)田圖像的PSA^，而^小于農(nóng)田圖像的P，但綜合評價因子^S^^P十分接近。說明V是比和^更穩(wěn)定的圖像壓縮質量評價因子。
5)衛(wèi)星的具體數(shù)傳方式對圖像質量的影響對于衛(wèi)星下傳圖像，在衛(wèi)星內部傳輸可能采用若干方案，其中分奇偶壓縮和分前后壓縮兩種方案被普遍采用。分奇偶壓縮是指將每片CCD數(shù)據(jù)分奇偶兩路并行輸出、壓縮再合并下傳；分前后壓縮是指將每片CCD數(shù)據(jù)分成前后兩塊數(shù)據(jù)，分別壓縮再下傳，地面系統(tǒng)完成解壓。
在環(huán)境減災1A/B星(HJ-1A/B衛(wèi)星)CCD相機圖像數(shù)據(jù)壓縮質量評價實驗工作中，得出了如下結論分奇偶壓縮易造成虛假紋理(塊狀紋理)；而分前后壓縮對紋理的損失較大，并隨著壓縮比的提高而逐步增大。
舉例說明
圖3 (a)為原始圖像，分別采用分前后和分奇偶兩種方案對原始
圖像進行8:1壓縮，解壓圖像分別如圖3 (b)和圖3 (c)所示。對比
圖3中的(a) 、 (b)和(c)三張圖可以看出，分前后壓縮對圖像紋
理的損失較大，而分奇偶壓縮引入了虛假塊狀紋理。
本發(fā)明的f驟范圍并不局限于戰(zhàn)內容，熟悉本技術領域的技術人員在本
發(fā)明揭露的技術范圍內的基礎上所做的方案的變形、變tt^者替換，都應涵蓋
在本發(fā)明保護范圍之內。
權利要求
1、一種對星載光學遙感圖像壓縮質量進行評價的方法，其特征在于包括如下步驟獲取模擬原始圖像；獲取經(jīng)壓縮后再解壓的圖像；分別分析模擬原始圖像和經(jīng)壓縮后再解壓的圖像的動態(tài)范圍，其中包括計算圖像的低端、中端、高端灰度值以及圖像的標準方差和灰度均值；分別分析模擬原始圖像和經(jīng)壓縮后再解壓的圖像的紋理細節(jié)，其中包括計算圖像的分塊標準方差、信噪特性、信息熵值、角二階矩、對比度、邊緣信號；分析壓縮對圖像的應用影響，其中包括計算圖像的幾何畸變；分析模擬原始圖像和經(jīng)壓縮后再解壓的圖像的相互關系，其中包括計算圖像的差值圖像、直方圖相關程度、峰值信噪比、圖像相關系數(shù)、綜合評價因子；綜合以上對模擬原始圖像和經(jīng)壓縮后再解壓的圖像進行的各項分析結果之后，對圖像壓縮質量進行客觀評價。
2、 如權利要求1戶，的方法，其特征在于-戶;M模擬原始圖像的獲取可以通過航片掃描間接獲取，或者用與星上傳感器技術指標相同或相近的機載傳感器的圖像作為模擬原始圖像；并且戶;f^模擬原始圖像的數(shù)目不少于10幅。
3、 如權利要求1戶，的方法，其特征在于戶腿圖像的低端、中端、高端總值分別定義為累計直方圖面積為5%， 50%和95%所對應的鄉(xiāng)直；所述圖像的 均值的計算公式為其中，M,W分別為圖像每行和每列的元素數(shù)，0"、iV-l， BAM-1， /("')為原始圖像在(W)點的M值； 所述圖像的標準方差的計算公式為其中，M,iV分另偽圖像每行和每列的元素數(shù)，O^SiV-1， l^^M-1， /"力為原始圖像在("')點的M值，為圖像的M均值。
4、 如權利要求1戶，的方法，其特征在于戶;M圖像的分i央標準方差的計算方法如下以nh的窗口作為分i央單位求 取標準方差，其中n為M，最后計算各分塊圖像標準方差的平均值作為圖像標準方差。
5、 如權利要求i戶;M的方法，其特征在于戶皿峰值信噪比PSNR的計算公式如下P纖--101ogwM^/(255x255) (3) 其中MSE為均方誤差，由下式計算其中M,iV分別為圖像每行和每列的元素數(shù)，/"/)為原始圖像在(W)點的M值，g(W)為解壓圖像在0點的M值； 戶腿圖像相^^數(shù)的計算方法如下設圖像匹配的目標窗口總矩陣為G二fe力W，2，. . . ，m,jW，2...，"； 其中w與"是G的行列數(shù)，取值為奇數(shù)；與G相應的總函數(shù)為^，"， ED;搜索區(qū)灰度矩陣為G'二D卜U. . . . . ，/， 其中&與/是(T的行列數(shù)，取值為奇數(shù)；與G湘應的被函數(shù)為g丫x，y" (^W^T;采用圖像相^^、數(shù)作為圖像匹配的匹配測度，相絲數(shù)是標準化的協(xié)方差 函數(shù)，定義為戶=Sw / (5)其中，^是兩幅影像圖像窗口之間的協(xié)方差函數(shù)，&、 ^則分別為兩幅影像上圖像窗口內的方差；由離散M數(shù)據(jù)對相關系數(shù)的估計為<formula>formula see original document page 4</formula>其中 附"ss對上式進行優(yōu)化后得到si:顯<formula>formula see original document page 4</formula>(7)在以上式中，(b"為搜索區(qū)的待匹配窗口中心坐標；若y^Q^〉/)&」 (b^喻o)，則C。， 為搜索區(qū)圖像相對于目標區(qū)圖像位移的行、列參數(shù)；對于 一維相關，有^;戶皿纟l^ifi介因子的計算方法如下綜^i刊介因子為峰值信噪比戶SW 與相M數(shù)/ 的乘積M， * p o
6、 如權利要求1-5中任意一項戶，的方法，其特征在于 在戶，客觀評價結果的基礎上再結合主觀刑介的結果以對圖像壓縮質慰合出全面的i平價。
7、 如權利要求6戶脫的方法，其特征在于戶; ^Ei憤的尺度包括輻射精度、清晰度、紋理、幾何特性、色調； 在刑/ra程中進一步采用相對尺度判據(jù)，用其i刊介一組圖像對應原始圖像b婦見ifj介結果^為平均意見的分數(shù)，由以下公式表示<formula>formula see original document page 4</formula>(8)其中，I為判讀人員的人數(shù)，應多于10人，J為圖像的數(shù)量，e"代表勢'名判讀人員對第7'幅圖像的打分，當采用10分制時，、取1， 2， ...10;判讀人員在評判圖像質量時，可放大圖4敘見看細節(jié)，還可采用圖像增強方 式考察信息的微小變化。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種對星載光學遙感圖像壓縮質量進行評價的方法。方法包括以下步驟獲取模擬原始圖像；獲取經(jīng)壓縮后再解壓的圖像；分別分析模擬原始圖像和壓縮后圖像的動態(tài)范圍；分別分析模擬原始圖像和壓縮后圖像的紋理細節(jié)；分析壓縮對圖像的應用影響；分析模擬原始圖像和壓縮后圖像的相互關系；綜合以上對模擬原始圖像和壓縮后圖像進行的各項分析結果之后，對圖像壓縮質量進行評價。本發(fā)明針對衛(wèi)星傳感器的特性生成模擬圖像，采用客觀評價為主、主觀評價為輔的綜合方法全面、系統(tǒng)、有針對性地評價圖像壓縮質量，構建了星載光學遙感圖像壓縮質量評價的完整體系。
文檔編號H04N17/00GK101478693SQ20081019179
公開日2009年7月8日 申請日期2008年12月31日 優(yōu)先權日2008年12月31日
發(fā)明者湧 曾, 赫華穎, 郭建寧 申請人:中國資源衛(wèi)星應用中心