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时间:2019-11-26
《基于全参考“高分二号”卫星图像融合质量评价》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第37卷第6期航天返回与遥感2016年12月SPACECRAFTRECOVERY&REMOTESENSING85基于全参考“高分二号”卫星图像融合质量评价盂凡晓陈圣波张国亮(吉林大学地球探测科学与技术学院,长春130026)摘要利用八种常用的遥感图像融合方法对中国首颗亚米级卫星一“高分二号”(GF一2)进行全色与多光谱图像融合,并对融合结果做主客观评价。为充分考虑人眼视觉系统的参与,文章选取通用图像质量(Quality,下同)评价指数、视觉信噪比模型、多尺度结构相似度、视觉信息保真度准则、信息保真度准则、噪声质量检
2、测六种经典的基于全参考图像质量客观评价模型作为长春市城区融合图像客观评价指标。结果表明:对于GF.2卫星图像融合,八种方法均在一定程度上增加了空间信息,同时保持了原始光谱信息。其中,融合效果最好的是HPF方法,Gram.Schmidt方法次之,Multiplicative、PCA、Subtractive、HCS、HighPansharp方法融合效果依次下降,Pansharp方法效果最差。关键词图像融合人类视觉系统全参考图像质量评价“高分二号”卫星中图分类号:TP751文献标志码:A文章编号:1009—8518(20
3、16)06-0085—10DOI:10.3969巧.issn.1009-8518.2016.06.010ImageFusionQualityAssessmentofGF-·2SatelliteBasedonFullRefe!renceMENGFanxiaoCHENShengboZHANGGuoliang(CollegeofGeo—explorationScienceandTechnology,JilinUniversity,Changchun130026,China)AbstractTheimagefusionso
4、fpanchromaticimageandmultispectralimageprovidedbyGF一2satellitewhichisthefirstChinesesub—metersatellite,areproducedbyusingeightimagefusionmethods,andestimatedintheobjectiveratingandsubjectiveevaluation.Inordertoconsidertheperformanceofthehumanvisualsystem,thepa
5、perchoosessixclassicalindicatorsbasedonfullreferenceimagequalityassessmentastheobjectiveevaluationindicesforChangchunurbanareafusionimages,includinguniversalimagequalityindex,visualsignal.to.noiseratio,multi—scalestructuresimilarity,visualinformationfidelitycr
6、iterion,informationfidelitycriterionandnoisequalitymeasure.TheresultsshowthateightfusionalgorithmscantosomeextentimprovethespatialinformationandkeeptheoriginalspectruminformationaswellforGF一2images.TheeffectofHPFfusionmethodisthebestandtheGramm.Schmidtfusionme
7、thodisthesecond.TheeffectsofMultiplicativefusionmethod,PCAfusionmethod,Subtractivefusionmethod,HCSfusionmethod,andHighPansharpfusionmethodaredecreasedbythementionedorder,withtheeffectofPansharpfusionmethodbeingtheworst.Keywordsimagefusion;humanvisualsystem;ful
8、lreferenceimagequalityassessment;GF一2satellite收稿日期:2016-05-03基金项目:中国地质调查局项目“航空高光谱遥感调查”(12120113072901)86航天返回与遥感2016年第37卷0引言随着遥感技术的发展,越来越多的数据产品涌人人类的视野中。而人类对数据质量(Quality,全文同)的要求也与日俱增
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