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  • 基于遥感图像解译度的图像分级评价研究、评价和预估

    我国遥感影像判读分级标准的假设 卫星影像质量评价中的主要问题是注意对空间分辨率(Space Resolution)、调制传递函数(MTF)和信号等单个物理参数的分析信噪比 (SNR)。评价和预测忽略了判读专家视角基于判读度的分析、评价和预测,制约了人们对图像的判读、判读和应用,影响了遥感器的设计。图像可解释性的图像分级评价研究在国内尚属空白。因此,研究基于可解释性的图像质量预测与评价,建立符合我国国情的遥感图像可解释性分级标准,使遥感卫星具有最大的性价比,为用户提供经济、可靠、合格的产品,缩短卫星开发周期,降低成本,方便用户使用。本文从解读用户应用的角度,简要介绍了影像解读分级标准的概念。本文分析了国外特别是美国的《国家图像解读度分级标准》,研究了建立中文图像解读度分级标准的技术方法,初步提出了建立中国图像解读度分级的设想。标准。关键词:图像,解平移度图像解译度是什么图像分辨率,N IIR S1。引言 卫星图像质量的好坏直接影响到用户的实际应用。一些国家已经开发出基于解释的图像质量预测和评估方法和系统。

    未来随着遥感影像分辨率的不断提高和遥感影像信息源的不断丰富,遥感影像应用的深度和广度将被用户进一步开发。会越来越高。 1. 1. 传统空间分辨率 在我国,对遥感影像质量评价普遍接受的传统指标是影像传感器的简单物理参数,如空间分辨率(resolution)、成像的调制传递函数(m)等。关联。 Odulatio ntrain sferfunction) (MTF)、信噪比 EL (SNR) 等。当用户要求图像质量与判读有直接关系时,这些物理参数的不足就会显现出来。比如用空间分辨率作为评价图像质量的指标,它的缺点是:(1)空间分辨率和图像判读能力没有直接关系,关系不明确,不能直接告诉我们看到什么例如在图像上无法判断用户是否能找到或识别车辆、船舶等目标。同时,即使空间分辨率相同,传感器不同,获取的解释效果图像不会相同;根据不同的角度,获取的图像的解译效果也不同。(2)研究证明,空间分辨率随地物的对比度而变化,对比度越大地物的空间分辨率越高。

    ( 3)在地面测量空间分辨率需要大量的人力物力,测量结果不具有代表性。(4)空间分辨率只与截止频率有关。空间分辨率值是系统的MTF曲线和sensor TM(Threshold Model)曲线的交点,并不能完全反映整个成像系统的性能。(5)在遥感应用中,空间分辨率的概念模糊,它指的是基于胶片的系统中的GRD(Ground dResolve d Distance)和光电系统中的GSD(Ground dSamp)。空间分辨率包含很多35个不确定的含义: 空间分辨率:resol vin gpower (RP),在实验室由标准的三线目标(tri-bar-target)确定,它是指可以分辨的最小的一组目标的标记,它是一个整数。地面分辨率:地面分辨率:地面(GR),地面领域中的对象(非三线目标(Tri-bar-targ et ))测量。・地面分辨率距离:地面分辨率(GRD)一般,GRD:√衬衫GsD〜GsD。

    图像解译度是什么_子宫超声标准图像解_用画图像的方法解方程组

    Both: G SD: G R D ~ G R D ( 6) 目前大部分成像和侦察系统都是光电系统,常用的测量空间分辨率的参数是G SD,而G S D没有考虑大气模糊、运动模糊和系统MTF,不是最适合反映图像清晰度的参数。将遥感影像质量与用户解译任务直接关联起来的优势,虽然影像解译分级最初是应用于航拍照片的分级,但目前的应用范围已经扩展到航空航天和数字成像领域。使用图像解释来评估图像质量的方法包括: 1.1.1. 在整个成像链中,NIIRS 可用于对整个成像链中的所有信息进行反评价。影响图像判读的单个或多个因素,如:波长范围、大气效应、光学镜头和配置、CCD MTF、数据量化比特、图像位移效应、地面处理、传输分布等因素。

    1。 2. 2. 确定图像的地面分辨率(GRD)不需要专门的测试目标,需要专门的测试目标,不需要测量图像的NIIRS,可以节省大量的制作和维护成本测试目标。特别是,一旦获得卫星图像,就可以评估其NIIRS水平,从而获得卫星的侦察有效性。 1. 2. 3. 高精度普通可见光图像的NIIRS分类标准差为0。 6、其他图像(如红外和雷达图像)的分类标准差略高,不同图像判读专家评价的NIIRS值(0.4以内)的相关性为95%。 1. 2. 4. 图像的 NIIRS 水平可以在卫星设计之前或期间通过图像质量方程 (IQE) 进行估计。 1. 3 美国国家图像可解释性评级标准(NIIRS)的不足之处 在美国,虽然NIIRS已广泛应用于遥感侦察,但其不足之处也很明显,包括:(1)不适合实验室测量. (2)需要经过训练有素的口译员培训,才能确定NIIRS级别。2.国外发展概况国际上,一些国家已经制定了基于判读度的图像质量预测评价评价方法和体系。

    在“美国政府图像分辨率评估和报告标准委员会”或 ting 标准(IRARS)委员会)中,第一个“国家图像可解释性分级标准”(ageryInterpretabilityRatingScale))于 1974 年发布,并进行了重大修订并于 1991 年更新,并在 1994 年进行了小幅修订。该标准目前是美国航空侦察委员会定义和测量图像质量和相机系统性能的主要标准。新版NIIR S与原来的NIIR S相比,更新了仪器参数:修正了Bug;为非军事人员申请增加了非军事(文化)类别。 《国家图像解释分级标准.NIIRS)) 用于评估从各种相机系统获得的图像,并给出面向任务的评估尺度,表示给定图像可解释性的数值水平,直接提供图像质量和图像可解释性,以及指明使用的图像可解释性范围。

    它已被图像分析专家、图像应用专家和遥感器设计专家用作标准。它将图像从 0-9 分为 10 个级别。 0 是最差的,9 是最高的。 NIIRS 为评估图像解释或潜在信息的程度提供了一个通用框架,并使用 NIIRS 来衡量图像解释的程度。目标图像的空间信息越详细,解释度越高,解释度越高。等级越高。美国图像委员会制定NIIRS的初衷是为了军事应用,主要基于区分军事设施的能力。大多数判别规则有6条规则,其中有5条与作战军事命令相关,包括:空军、电子部队、地面部队、导弹部队和海军。第六条规则以文化规则为例,见表 1。 表 1. 文化 NI IR 表 表 1。 Example Criterion (Culture) per N IIR S Level N IIR S 0 另一种 U 尺寸 UO 图像质量下降、模糊、解释度太低或分辨率太低。 1 发现中型港口设施 2 发现大型建筑物 3 发现火车或铁路线上的火车。 4 识别各个车厢、轨道、控制塔和交叉口。 5 识别各个托架类型。 6 识别汽车,例如轿车或卡车。 7 识别铁路节点。

    8 识别车辆的挡风玻璃刷。 9 在铁路上发现一个尖峰。目前,美国已经制定了除可见光NIIRS之外的红外、雷达和多光谱图像的NIIRS。自1978年以来,北约制定了自己的“图像解释性分级标准”(IIRS-Image Interpretability37Ratingscale),其中部分采用美国1974年版的NIRS。近年来,由于北约制定的标准与美国1994版的NIRS不一致,北约考虑用美国1994版的NIRS替代IIRS。 3. 建立我国图像可解释性分级标准的技术方法 中国是遥感应用大国,有很多研究和: I: = 努力了解图像的适用性,指定所需的图像质量,协助设计和评价新的成像系统。从应用角度看,有必要研究基于图像解读程度的评价方法,初步建立符合我国国情的图像分级标准。参考国外技术方法,结合我国国情,技术实现思路如图1所示。 4 结论与展望 图1. 基于解释的图像质量评价技术实施路线图 相关标准图像解译度是什么,虽然我们目前还没有一个全面的了解相关情况,我们的实际工作和科学研究越来越需要密切关注我国当前国情,跟踪国际先进水平,制定我国自己的图像解读度分类标准。

    对于这项工作,作者建议从以下几个方面进行:(1)加强研究。中国既是发展中国家又是遥感应用大国,这是不可能的,也没有实力复制美国或北约的相关标准,需要根据国情进行相关研究,包括图像判读度的分类标准本身和图像质量方程(General Image-Quality Equation)。 n: GIQE) 研究。 (2)从简单开始,循序渐进,逐步丰富和完善相关标准。首先提出可见光遥感影像解释度分类标准:然后建立可见光遥感影像解释度等级随后制定了可见光遥感影像分类标准(革命性样本),并由相关权威部门正式审核、批准并发布,最终将适用范围扩展到红外、雷达、高光谱等领域。 KenRich.LarryMaver.Acompariso nooftwoc o mmmona erialreconn a issan c eim a g e qua lityme a sur es. SP IEV 01.2829, 242-254.2.JohnM.Irvine.Nation alImageryInterpretabilityRatingScales (NIRS):Overview dMetho d o log gy. SPIEV 01.3128, 9 3-10 3.3.L.A.Maver, C.D.Erdman, K.Riehl.ImageInter cales. ISSN 0097-0966X/95/2601-0117, 1995, 117-120.4.Imag equalality and d f/Pforremo te sening systems,光学E工程 V 0 1.38,第 7 期,1999 年 7 月。 5. Jon C. Leachtenauer、William mMalila、John Irvine、Linda Colburn。 GENERALIMAGAGE-QUALITYEQUATION: GIQE,APPLIEDOPTICS/V01。 36,第 32 号,1997 年 11 月,8322-8328。 6. Compar r e m o te sen sing systems Optica lityme t rics for r e m o te sen sing systems Op t ic al Engine Erin gV 01. 40, No. 4 , April 2001.39

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