面向在軌處理的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究

面向在軌處理的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究摘要：遙感圖像已成為地球觀測(cè)和資源調(diào)查的重要工具。然而，在軌數(shù)據(jù)傳輸和處理中難免會(huì)出現(xiàn)各種質(zhì)量問(wèn)題，這會(huì)嚴(yán)重影響遙感圖像的后續(xù)應(yīng)用。因此，面向在軌處理的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。本文提出了一種基于物理模型的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法根據(jù)不同的應(yīng)用需求和地物特征，從圖像被動(dòng)特性、信息量和幾何正確性等方面綜合評(píng)價(jià)遙感圖像的質(zhì)量。同時(shí)，采用火星探測(cè)任務(wù)的遙感圖像實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，該方法能夠有效地評(píng)價(jià)遙感圖像的質(zhì)量，有助于提高在軌處理的遙感圖像的后續(xù)應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：遙感圖像；質(zhì)量評(píng)價(jià)；在軌處理；物理模型

引言

隨著航天技術(shù)的不斷發(fā)展和遙感衛(wèi)星系統(tǒng)數(shù)量的增加，遙感圖像已成為地球觀測(cè)、資源調(diào)查及環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域的重要數(shù)據(jù)來(lái)源。但是，在遙感圖像獲取和處理過(guò)程中，由于不可避免的硬件故障、信號(hào)干擾和傳輸誤差等因素，遙感圖像的質(zhì)量往往受到嚴(yán)重影響。而且，由于遙感圖像的大量數(shù)據(jù)和廣泛應(yīng)用，錯(cuò)誤的圖像會(huì)影響后續(xù)數(shù)據(jù)處理和管理，并可能導(dǎo)致不準(zhǔn)確的結(jié)果，因此，對(duì)遙感圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。

目前，對(duì)遙感圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)主要集中在圖像直觀可視化、特征描述和分類精度等方面。這些方法雖然能夠檢測(cè)到一些常見(jiàn)的質(zhì)量問(wèn)題，例如噪聲、模糊和邊緣失真等，但是，在面向在軌處理的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)中還存在一些挑戰(zhàn)。例如，不同應(yīng)用需求和地物特征對(duì)遙感圖像的質(zhì)量有不同的要求，這需要綜合考慮多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。此外，由于遙感圖像大量分布在地球表面，其幾何正確性也成為需要考慮的重要方面。

針對(duì)這些問(wèn)題，本文提出了一種基于物理模型的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。該方法考慮到不同場(chǎng)景、不同波段和不同攝像機(jī)參數(shù)等因素對(duì)遙感圖像質(zhì)量的影響，從圖像被動(dòng)特性、信息量和幾何正確性3個(gè)方面綜合評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量，并采用火星探測(cè)任務(wù)的遙感圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

方法

本文提出的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法基于物理模型，從圖像被動(dòng)特性、信息量和幾何正確性3個(gè)方面綜合評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量。具體而言，該方法包括以下3個(gè)方面：

1.圖像被動(dòng)特性評(píng)價(jià)。該評(píng)價(jià)方法主要考慮到遙感圖像的均勻性、亮度和色彩等特性。首先，圖像均勻性評(píng)價(jià)采用增強(qiáng)對(duì)比度的方法，即計(jì)算圖像灰度的方差和均值之比。其次，亮度評(píng)價(jià)采用直方圖均衡化的方法，即計(jì)算圖像直方圖的峰值和相對(duì)寬度。最后，顏色評(píng)價(jià)采用感知顏色距離的方法，即計(jì)算圖像顏色分布的相似度。

2.信息量評(píng)價(jià)。該評(píng)價(jià)方法主要考慮到遙感圖像的分辨率、信噪比和動(dòng)態(tài)范圍等特性。首先，分辨率評(píng)價(jià)采用小波變換的方法，即計(jì)算圖像的小波系數(shù)和熵值。其次，信噪比評(píng)價(jià)采用噪聲干擾的方法，即計(jì)算圖像的信噪比和均方根誤差。最后，動(dòng)態(tài)范圍評(píng)價(jià)采用拉伸變換的方法，即計(jì)算圖像的動(dòng)態(tài)范圍和對(duì)比度。

3.幾何正確性評(píng)價(jià)。該評(píng)價(jià)方法主要考慮到遙感圖像的位姿、畸變和匹配等特性。首先，位姿評(píng)價(jià)采用圖像變換的方法，即計(jì)算圖像與模板之間的變形程度。其次，畸變?cè)u(píng)價(jià)采用校正算法的方法，即計(jì)算圖像畸變矯正的仿射參數(shù)。最后，匹配評(píng)價(jià)采用特征點(diǎn)匹配的方法，即計(jì)算圖像與基準(zhǔn)圖像之間的匹配精度和亞像素誤差。

結(jié)果

為了驗(yàn)證本文提出的基于物理模型的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的有效性，本文采用了火星探測(cè)任務(wù)的遙感圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。具體來(lái)說(shuō)，本文選擇了MOLA高程數(shù)據(jù)和火星表面全色影像進(jìn)行評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該評(píng)價(jià)方法能夠有效地評(píng)價(jià)遙感圖像的質(zhì)量，具有較高的準(zhǔn)確性和可行性。例如，在圖像被動(dòng)特性評(píng)價(jià)方面，該方法能夠識(shí)別出火星表面不同地貌單元的特征，并能夠正確評(píng)價(jià)灰度均勻性、亮度和色彩等特性。此外，在信息量和幾何正確性評(píng)價(jià)方面，該方法也取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

結(jié)論

本文提出了一種基于物理模型的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，該方法能夠從圖像被動(dòng)特性、信息量和幾何正確性等多個(gè)方面綜合評(píng)價(jià)遙感圖像的質(zhì)量。本文選擇了火星探測(cè)任務(wù)的遙感圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，結(jié)果表明，該方法能夠有效地評(píng)價(jià)遙感圖像的質(zhì)量，并具有較高的準(zhǔn)確性和可行性。未來(lái)，本文將進(jìn)一步研究基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，以更好地應(yīng)對(duì)在軌處理的遙感圖像質(zhì)量問(wèn)題在遙感圖像處理中，保證圖像質(zhì)量的高度是非常重要的。而現(xiàn)有的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法主要集中在圖像被動(dòng)特性方面，不足以綜合評(píng)價(jià)遙感圖像的質(zhì)量。因此，本文提出了一種基于物理模型的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，通過(guò)綜合考慮圖像被動(dòng)特性、信息量和幾何正確性等多個(gè)方面的因素，對(duì)遙感圖像的質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

在實(shí)驗(yàn)中，本文選擇了火星探測(cè)任務(wù)的遙感圖像進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的評(píng)價(jià)方法能夠有效地評(píng)價(jià)遙感圖像的質(zhì)量，并具有較高的準(zhǔn)確性和可行性。具體而言，該方法能夠識(shí)別出火星表面不同地貌單元的特征，并能夠正確評(píng)價(jià)灰度均勻性、亮度和色彩等特性。在信息量和幾何正確性評(píng)價(jià)方面，該方法也取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

未來(lái)，本文將繼續(xù)研究基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，以更好地應(yīng)對(duì)在軌處理的遙感圖像質(zhì)量問(wèn)題。這也將有助于提高遙感圖像的質(zhì)量，進(jìn)一步提高遙感應(yīng)用的精度和可靠性除了基于物理模型的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，近年來(lái)還出現(xiàn)了一些基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的方法。這些方法通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)學(xué)習(xí)圖像質(zhì)量的特征和評(píng)價(jià)方法，并能夠在一定程度上自動(dòng)化遙感圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)。

其中，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法表現(xiàn)突出。以圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)PSNR（PeakSignaltoNoiseRatio）為例，一些研究者使用CNN來(lái)預(yù)測(cè)PSNR值，從而實(shí)現(xiàn)遙感圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)。這些方法基于大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過(guò)學(xué)習(xí)圖像特征與PSNR之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的自動(dòng)化。

除了PSNR以外，還有一些研究者將CNN應(yīng)用于其他圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，例如SSIM（StructuralSimilarity）和VIF（VisualInformationFidelity）等。這些方法能夠更好地評(píng)價(jià)圖像的結(jié)構(gòu)和信息內(nèi)容，但也需要更加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

需要注意的是，基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法仍處于探索階段，其準(zhǔn)確性和可靠性仍有待進(jìn)一步改善和驗(yàn)證。同時(shí)，這些方法也需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，對(duì)實(shí)際應(yīng)用的限制較大。

綜上所述，遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)是遙感應(yīng)用中的重要問(wèn)題，需要綜合考慮圖像被動(dòng)特性、信息量和幾何正確性等方面的因素?；谖锢砟Ｐ偷脑u(píng)價(jià)方法能夠較好地評(píng)價(jià)遙感圖像的質(zhì)量，而基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的方法則有望實(shí)現(xiàn)遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的自動(dòng)化。未來(lái)，我們需要繼續(xù)探索和發(fā)展更加準(zhǔn)確、可靠和高效的遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，以推動(dòng)遙感技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展在實(shí)際的遙感應(yīng)用中，遙感圖像除了需要進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，還需要進(jìn)行一系列的圖像處理和分析。例如，遙感圖像中可能存在云、陰影、大氣干擾、背景雜波等干擾因素，需要進(jìn)行去除或者校正；同時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的地物提取、分類等分析，還需要對(duì)遙感圖像進(jìn)行增強(qiáng)、分割、配準(zhǔn)等處理。

對(duì)于這些遙感圖像處理任務(wù)，傳統(tǒng)方法主要基于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的算法和技術(shù)，例如濾波、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)處理、紋理分析、特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)等。這些方法具有一定的普適性和可靠性，但也存在著對(duì)特定任務(wù)和場(chǎng)景的限制，對(duì)參數(shù)的選擇和調(diào)整要求較高，難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和可擴(kuò)展性。

近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像處理方法也逐漸成為研究熱點(diǎn)。一些研究者嘗試將CNN等深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于遙感圖像去云、去陰影、圖像增強(qiáng)、地物分類等任務(wù)中，實(shí)現(xiàn)了較好的效果。這些方法通過(guò)學(xué)習(xí)大量的圖像數(shù)據(jù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征和變換，以及對(duì)特定任務(wù)的適應(yīng)性，具有較好的魯棒性和自適應(yīng)性。

例如，一些研究者使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）來(lái)進(jìn)行遙感圖像增強(qiáng)，能夠在保持圖像自然度的同時(shí)增強(qiáng)圖像的對(duì)比度和細(xì)節(jié)；另一些研究者利用FCN（FullyConvolutionalNetwork）來(lái)實(shí)現(xiàn)遙感圖像的語(yǔ)義分割，能夠有效識(shí)別和分割出各種地物、水域和道路等目標(biāo)。同時(shí)，還有一些研究者探索將遙感圖像處理任務(wù)和遙感模型反演等任務(wù)相結(jié)合，利用深度學(xué)習(xí)方法提高模型反演的精度和效率。

需要注意的是，基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像處理方法也需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，同時(shí)也需要考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、參數(shù)選擇和調(diào)整等多方面因素。未來(lái)，需要繼續(xù)研究和探索更加普適、可靠和高效的基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像處理方法，以滿足遙感應(yīng)用的多樣化和高要求。同時(shí)，還需要關(guān)注深度學(xué)習(xí)算法的可解釋性和可靠性等瓶頸問(wèn)題，保障遙感技術(shù)的可靠和可持續(xù)發(fā)展基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像處理方法具有