基于支持向量机的无参考遥感图像质量评价方法

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1、第35卷第6期航天返回与遥感2014年12月SPACECRAFTRECOVERY&REMOTESENSING83基于支持向量机的无参考遥感图像质量评价方法朱晓玲许妙忠丛铭（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉430079）摘要针对遥感图像主观评价方法的低效率以及常用客观评价方法无法充分考虑人眼对图像的感知特性的问题，文章提出了一种基于支持向量机的无参考遥感图像质量（quality）评价方法。首先建立遥感图像主观评价库，然后在不需要图像失真信息的基础上，利用支持向量机（SVM）将图像的失真类型分为三类，并对每类进行单项评价，再通过加权得到遥感图像的总

2、评分，最后将本文方法、信噪比与信息熵的评价结果回归到主观评价空间并进行对比。实验证明，文章所提方法能客观地评价遥感图像的质量，且优于信噪比和信息熵两种质量评价方法，其结果与人眼视觉感受相符。关键词无参考图像质量评价失真分类支持向量机人眼视觉特性遥感图像中图分类号:TP751.1文献标志码:A文章编号:1009-8518(2014)06-0083-08DOI:10.3969/j.issn.1009-8518.2014.06.011AssessmentMethodforNo-referenceRemoteSensingImageQualityBasedonSu

3、pportVectorMachineZHUXiaolingXUMiaozhongCONGMing（StateKeyLaboratoryforInformationEngineeringinSurveying,MappingandRemoteSensing,WuhanUniversity,Wuhan430079,China）AbstractInviewoflowefficiencyofsubjectiveassessmentmethodforremotesensingimageandlackoffullconsiderationofhumaneyeperce

4、ptionofcommonobjectiveassessmentmethodfortheimagefeatures,thispaperproposesano-referenceremotesensingimagequalityassessmentmethodbasedonsupportvectormachine.Firstly,asubjectiveassessmentlibraryforremotesensingimageisestablished,andthen,withoutimagedistortioninformation,weusesuppor

5、tvectormachinetoclassifyimagedistortionintothreecategories,andcomputeindividualevaluationforeachcategory.Thefinalremotesensingimagequalityisobtainedbyprobability-weightedsummation.Finally,theresultsofthemethodproposedbythepaper,thesignal-to-noiseratioandtheinformationentropyarereg

6、ressedbacktothesubjectiveassessmentspaceandcompared.Inthepaper,theproposedmethodisdemonstratedagoodobjectiveassessmentmethodofremotesensingimagequality,andthismethodissuperiortotheassessmentmethodsofsignal-to-noiseratioandtheinformationentropy,whoseconsistentwithhumanvisualexperie

7、nce.Keywordsno-referenceimagequalityassessment;distortionclassification;supportvectormachine;humanvisualperception;remotesensingimage0引言随着遥感技术的不断发展，遥感图像处理技术也得到很大的提高，遥感图像质量（quality，全文同）收稿日期：2014-03-0884航天返回与遥感2014年第35卷评价作为图像处理的基础，起着越来越重要的作用。由于遥感图像成像过程的复杂性，图像在形成、传输、接收过程中不可避免地会遭到外部干扰

8、和内部干扰，图像会存在一定程度的噪声；此外，传感器成像过程中造成的