基于規則庫的高分辨率遙感影像質量評價

李昊霖，李宏超，李 沖，朱桂海，黃瑞金

（1.國家測繪地理信息局 四川測繪產品質量監督檢驗站，四川 成都 610041；2. 鄭州測繪學校，河南 鄭州 450015；3. 四川省遙感信息測繪院，四川 成都 610100）

基于規則庫的高分辨率遙感影像質量評價

李昊霖1，李宏超2，李 沖1，朱桂海3，黃瑞金1

（1.國家測繪地理信息局 四川測繪產品質量監督檢驗站，四川 成都 610041；2. 鄭州測繪學校，河南 鄭州 450015；3. 四川省遙感信息測繪院，四川 成都 610100）

針對高分辨率遙感影像質量評價缺少客觀、全面、定量方法的問題，提出了一種基于規則庫的高分辨率遙感影像質量評價方法，構建了灰度統計特征、紋理特征、影像清晰程度等3個指標項及綜合質量評價模型，并采用12景高分辨率遙感影像進行了實驗驗證。結果表明，該方法可準確評價高分辨率遙感影像的質量，實現了高分辨率遙感影像質量評價的主客觀一致性。

高分辨率；影像質量評價；規則庫；紋理特征；灰度統計特征

隨著空間技術的不斷發展，高分辨率遙感影像已成為當前地理空間信息服務和應用的重要數據來源[1]，用戶對影像質量的要求也在不斷提高。然而，目前影像質量評價方法要么操作起來較復雜、耗時多、費用高，不適于海量數據的評價，要么僅能片面地反映影像的質量[2-4]。本文針對目前高分辨率遙感影像質量沒有合適評價方法的問題，提出一種定量、客觀的影像質量評定方法——基于規則庫的高分辨率影像質量評價。

1 基于規則庫的評價模型的建立

為了對高分辨遙感影像進行質量評價，構建了一個影像質量評價模型[5,6]，該模型為：

M = （D，I，R，W，E，S） (1)式中，D為需要進行質量評價的影像集；I為影像集的評價指標，如紋理缺失、灰度分布不均等；R為與質量評價指標相對應的規則；W為賦予規則R的權值，描述了此規則在所有規則中所占的比重；E為對規則R給出的期望值，是在影像質量評價之前針對規則給出的期望得到的結果；S為規則的評價結果[7]。

在此質量評價模型中，一個影像集可包含多個評價指標，一個評價指標對應多個規則，如圖1所示。

圖1 影像質量評價模型

從圖1可以看出，影像質量的評價是基于規則的定義，規則庫是所有最小、最基本單位的規則集合，隨時間增長而不斷完善。同時規則亦是一個指標的評價單元，因此它有2個屬性：權重和期望值，都是根據歷史經驗或標準給出[7]。根據遙感影像質量評價指標，可把高分辨率遙感影像質量評價模型實例化為圖2，規則庫中各規則的具體含義如表1所示。

圖2 影像質量評價規則庫

利用影像質量評價規則庫，即可判斷一景影像的質量。假設某個影像數據集D對應規則庫R（R1，R2，…，Rn），依據歷史經驗賦予R中規則的Ri權值為Wi，期望值為Ei，則針對某一景影像j，可根據式（3）計算出規則Ri的評價結果Sij，影像指標項及綜合質量Qj可由式（4）計算。

式中，i為規則序號；j為待評價影像序號；m為總影像數；n為規則庫中總規則數；Cij為第j張影像根據規則項i的算法直接計算得到的結果；Tij為臨時值。

表1 規則庫中各規則含義

規則庫中部分規則的計算方法如下：

1）信息容量，是基于二維直方圖定義的。二維直方圖的定義為對影像f（x，y） 統計頻數{Num(G1，G2)}，即某像素灰度為G1而其右鄰像素灰度為G2的像素的個數，并由此作出直方圖[8]。信息容量可用式（5）計算。

式中，Normlog（G1，G2）為對數峰值歸一化直方圖；max{Num（G1，G2）}為二維直方圖的頻數峰值；ω為累加約束域，是直方圖定義域內的測度，應取足夠大的區域，且在此區域中直方圖的相關性最大，使信息容量具有宏觀統計意義和真正的信息意義。

2）影像細節能量。細節能量ME是對影像中所有（2M+1）×（2M+1）區域的方差總和的平均值，能夠反映影像細節的豐富程度[9]，計算公式為[10]：

式中，σf2（x，y）是（2M+1）×（2M+1）區域的方差，計算公式為：

3）影像邊緣能量。邊緣是影像的高頻信息，但不同于噪聲信號，它是有方向性的，可通過各向異性的濾波器來提取。可用45°、135°兩個歸一化邊緣算子E1、E2分別對影像進行卷積計算消除方塊效應，相加后得到影像的邊緣e（x，y）如式（9）所示[10]。

而邊緣能量可用式（10）計算：

4）功率譜。若影像f（x，y） 的傅里葉變換為F（u，v），則影像的功率譜的計算公式為[11]：

式中，F（u，v）*為復共軛，功率譜的大小反映影像各個空間頻率分量的強度。

2 實驗與結果分析

2.1 影像選取

為了驗證本文所述高分辨率遙感影像的質量評價方法的有效性、可靠性和通用性，選取了國內高分一號、資源三號、資源一號02C三顆高分辨率遙感衛星12景不同質量的影像為實驗對象，進行影像質量評價實驗，實驗所用影像見圖3。

圖3 多源高分辨率遙感衛星影像

2.2 影像質量評價實驗與結果分析

針對選取的12景實驗影像，分別計算了其灰度統計特征、紋理特征、影像清晰程度3項指標，表2～4是各項規則根據其算法直接計算得到的結果。

表2 影像灰度統計特征質量評價結果

表3 影像紋理特征質量評價結果

表4 影像清晰程度質量評價結果

用式（2）～（4）把表2～4中各規則項的計算結果進行匯總，進而可得到各指標項值及綜合質量評價結果，如表5所示。

表5 各指標項值及綜合質量評價結果

從表5中可以明顯看出，12景影像綜合質量評價結果從好到差依次為：ZY03-1、GF01-3、GF01-1、ZY03-4、GF01-2、ZY02C-2、ZY03-2、ZY03-3、ZY02C-3、ZY02C-5、ZY02C-4和ZY02C-1。結合圖1的影像瀏覽圖可知，這12景影像的客觀評價結果與主觀評價結果是一致的，證明了本文所提方法的有效性和可靠性，且支持多源高分辨率影像的質量評價。灰度統計特征指標項的結果表明ZY02C-1、ZY02C-4灰度分布情況較差，其他各景的灰度統計值類似，符合客觀事實；對于紋理特征指標項，則是ZY03-1最好、GF01-3次之、ZY02C-1最差，評價結果和影像的紋理特征是吻合的；對于影像清晰程度指標項，也是ZY03-1最好、GF01-3次之、ZY02C-1最差，該項評價結果亦符合客觀事實。

3 結 語

本研究以高分一號、資源三號、資源一號02C衛星的12景影像為實驗對象，對其灰度統計特征、紋理特征、影像清晰程度3個指標項以及綜合質量進行了評價實驗與結果分析，結論如下：

1）利用本文所提方法得出的綜合質量評價結果，與主觀評價結果一致，且能客觀、定量地評價影像質量。因此，基于規則庫的高分辨率遙感影像質量評價方法是可以引入到高分辨遙感影像質量評價中去的。

2）本文構建的指標項，能夠準確、可靠地從紋理豐富程度、影像清晰程度和灰度分布情況3個不同方面反映影像的質量。

3）基于規則庫的高分辨率遙感影像質量評價方法，還適用于空間分辨率接近的多源高分辨遙感影像質量評價。

雖然本文較好地解決了高分辨率遙感影像質量評價的問題，但仍有需要提高和完善的研究工作，包括：

1）未建立高分率遙感影像質量等級模型，如建立能夠測定影像的質量等級，便于直觀反映影像的質量。

2）各規則項的權值設置還不夠合理，應根據相關標準或較長時間的統計結果進行設置。

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P237

B

1672-4623（2016）03-0022-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.03.008

李昊霖，碩士，主要研究方向為高分辨率遙感影像產品自動評價。

2014-12-12。

項目來源：測繪地理信息公益性行業科研專項資助項目（201512018）；四川省測繪地理信息局科技支撐資助項目（J2013ZC08）。