[发明专利]一种卫星立体图像质量评价方法

说明书

本发明公开了一种卫星立体图像质量评价方法，其在训练阶段考虑了模糊和高斯噪声对失真卫星立体图像的检测准确度的影响，提取出失真卫星立体图像的结构特征矢量和纹理特征矢量构成特征矢量，然后利用支持向量回归对所有失真卫星立体图像的特征矢量进行训练，构造预测模型；在测试阶段，通过测试的失真卫星立体图像的特征矢量，并根据预测模型，预测得到测试的失真卫星立体图像的检测准确度，由于获得的特征矢量信息能较好地反映失真卫星立体图像的失真对检测准确度的变化情况，因此有效地提高了预测的检测准确度与真实的检测准确度之间的相关性，即能准确地自动评价失真卫星立体图像的质量，有效地提高了客观评价结果与主观感知之间的相关性。

技术领域

本发明涉及一种图像质量评价技术，尤其是涉及一种卫星立体图像质量评价方法。

背景技术

近些年，遥感卫星技术在国民经济各部门得到了广泛应用。遥感卫星技术带动了相关产业的发展，在土地资源、海洋资源、农业、林业、水利、地震监测、石油、天然气应用和环境等领域有着广泛的应用。同时，随着ZY1-02C、ZY-3、GF-1等高分辨率遥感卫星的成功发射，高分辨率遥感卫星立体影像的数量急剧增加，数据采集速度加快，数据更新周期变短。因此，建立高效的遥感卫星图像质量评价模型十分必要。

目前，图像质量评价的研究主要集中于自然图像上，尽管遥感传感器采集图像的技术在不断升级，但是遥感卫星图像用于各种应用中，这些遥感卫星图像质量评价还依赖遥感工作者的主观筛选，这将很难去判断遥感卫星图像在特定应用中的质量，因此，根据特定应用场景设计一种客观评价模型对遥感卫星图像进行评价，这将有效地提高遥感卫星图像评价的效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种卫星立体图像质量评价方法，其能够准确地自动评价失真卫星立体图像的质量，且其客观评价结果与主观感知之间的相关性高。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种卫星立体图像质量评价方法，其特征在于包括训练阶段和测试阶段两个过程；

所述的训练阶段过程的具体步骤为：

步骤①_1、选取N幅原始卫星立体图像及每幅原始卫星立体图像的数字表面模型(DSM)，将第u幅原始卫星立体图像记为M_u，将第u幅原始卫星立体图像的数字表面模型记为D_u；然后对每幅原始卫星立体图像进行L个不同等级的模糊失真，得到每幅原始卫星立体图像对应的L幅模糊失真的失真卫星立体图像；并对每幅原始卫星立体图像进行L个不同等级的高斯噪声失真，得到每幅原始卫星立体图像对应的L幅高斯噪声失真的失真卫星立体图像；再将每幅原始卫星立体图像对应的L幅模糊失真的失真卫星立体图像和L幅高斯噪声失真的失真卫星立体图像构成2L幅失真卫星立体图像，将第u幅原始卫星立体图像对应的第v幅失真卫星立体图像记为S_u,v；其中，N为正整数，N＞1，u为正整数，u的初始值为1，1≤u≤N，L为正整数，L＞1，v为正整数，v的初始值为1，1≤v≤2L，M_u、D_u和S_u,v的宽度均为W且高度均为H；

步骤①_2、对每幅原始卫星立体图像进行角点检测，检测得到每幅原始卫星立体图像中的所有为角点的像素点；同样，对每幅原始卫星立体图像对应的各幅失真卫星立体图像进行角点检测，检测得到每幅原始卫星立体图像对应的各幅失真卫星立体图像中的所有为角点的像素点；

步骤①_3、根据每幅原始卫星立体图像的数字表面模型，将每幅原始卫星立体图像中的每个角点判定为特征点或非特征点；同样，根据每幅原始卫星立体图像的数字表面模型，将每幅原始卫星立体图像对应的各幅失真卫星立体图像中的每个角点判定为特征点或非特征点；