论文研究-遥感图像光照一致性定量评价.pdf

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高分辨率图像比对法是图像质量评价中简单而又行之有效的方法,其前提是两幅用于比较的高低分辨率图像具有良好的一致性,但实际情况往往很难满足这些一致性要求。为了使不能满足光照一致性的图像也能用于卫星在轨参数监测,需要进行光照一致性校正。针对如何定量评价多幅遥感图像的光照一致性问题,提出了一种定量评价方法。该方法根据Retinex原理,将图像分解为光照分量和反射分量,然后比较光照分量直方图的相似度,将这一相似度约束在0~1之间,称为光照一致性系数。实验结果表明,这种方法评价的结果与主观感受相一致,能够量化图像的光照一致性。
3496· 计算机应用研究 第31卷 物,空间分辨率3.5m。实验将从图像个数和大小两方面来验高.与光照一致性系数的定量评价结果相同。图3中,第三列 证光照一致性系数的准确性。 显示图像的直方图,其屮红色曲线表示第一列相应图像的直方 单尺度 Retino对单幅图像的校正α果较好,不能使多幅图,蓝色曲线表示第二列相应图像的直方图(见电子版)。从 图像的光照达到致。小波直方图方法适用于图像间的光照直方图可以看出,p值越高,图像的直方图重合部分越多,而图 校正,小波直方图均衡化方汏的过程是,小波变换将图像分解像直方图重合部分越多,光照致性越高,因此可以得到结论 为估计系数和细节系数,对估计系数进行直方图均德化操作,p值越髙,图像光照一致性越高,即p值可以评价图像的光照 同时细节系数乘以一个大于1的常数,将修止过的系数经过小一致性。图4~6中定量评价结是与主观感受也都相符合。然 波逆变换得到光照一致的图像。基丁梯度域的动态范围压缩后进行纵向比较,图3是两幅图像为一组,图4是3幅图像为 方法是在梯度域用一个局部梯度函数对梯度场进行操作,压制 组,从视觉效果来看,图3(a)和图4(a)的光照差异都很大 较大的梯度,增强较小的梯度,以期在压缩图像整体効态范围然而前者的一致性系欻铰髙,这与现实情况相符合,图像数量 的同时増强图像细节处的对比度,操作后对梯度场进行重建,越少,越容易达到一致。囚此,实验证明光照一致性系数定量 得到增强图像。在上述方法的框架下,对梯度场处理釆用了直评价结果与主观视觉感受相符合,并且图像数量较少时,一致 方图均襖化的方法,得到图像的光照一致性较好。 性系数相对来说会略高。 3.1图像个数不同 为∫验证本文提出的光照一致性系数的有效性,这里给出 了多组不同图像个数的实验结果。图3~6分别是2、345幅 图像为一组时的实验结果。图像纵向排列,第一列为原始图 像,后面三列为校正后的图像,并且给出了相应的光照一致性 系数 10000 (a)原始图像 )小波直方图()单尺度 Relies(基于梯度域 (D=0.8221 衡化p=0.8736)(-06856) 方法(p-07362 20 图54幅图像的实验结果 a原始图像(b)小波直方图均德化()单尺度 Retinex(d)基于梯度域的方法 验证了光照一致性系数的有效性后.可以由光照一致性系 n=0.9587) 图32幅图像的实验结果 数的大小来比较各种光照一致性校正方法的优劣。如图7所 示,横坐标1表示2幅图像为一组的情况,横坐标2表示3幅 图像为一组的情况.横坐标3表示4幅图像为一组的情况。纵 坐标对应着5组实验图像的平均光照一致性系数。红色线表 示原始图像,蓝色线表示小波直方图均衡化方法,绿色线表示 单尺度 retinex方法,黑色线表示基于梯度域方法(见电子 版)。横坐标为I的红盗绿黑四个菱形分別表示原始图像、小 波直方图均衡化方法、单尺度 Retinex方法和基于梯度域方法 两个图像为一组的5组图像的平均p值。由图中可以看出,小 波直方图均衡化方法在每个点的值都是最高,对图像光照一致 性的校正效果最好;其次是基于梯度域的方法,但是在4幅图 像为一组的情况下,该方法低于原始图像的P值。 3.2图像大小不同 a)原始图像 b)小波直方图c单尺度 Retinex d)基于梯度域 p=0.65304)均衡化(p=0.77)(p=0.775)的方法(p 0.8818) 图像的光照情氿应不受图像大小的影响,理想情况下当图 图43幅图像的实验结果 像大小改变后,光照一致性系数的评价结果应该是不变的。为 首先横向比较,图3(d)的一致性系数最高,图3(a)的一了使实验结果具有统计意义,能够说明光照一致性系数不受图 鈫性系数最低。从视觉效果来看,图3(a)原始图像的明暗差像大小的影响,图8给岀了20组图像(由图像个数分别为2、 距较大;(b)的山脉阴影处铰暗;(c)(d)光照一致性程度较34、5的四组组成,每组各5幅)的实验结果 第11期 张国际,等:遙感图像光照一致性定量评价 3497 0.95 0.75 65 0246810121416182002468101214161820 图鯈序号 图像序号 (a)原始图像的20组实验结果(b)小波直方图均衡化的20组实验结果 065= 02468101214161820065 02468101214161820 图像序号 图像序弓 ()单尺度 Retinex的20组实验结果(d)基于梯度域方法的20组实验结果 图8图像缩小一倍后与原图像光照一致性差异的比较 (差异的均值为0.0252,标准差为0.0286) 参考文献 [1]II In-flight MTF compensation for CBERS-02 WFI imager[ J. International Journal of Remote Sensing, 2009, 30(4): 829-839 [2]程剪.人脸识别中光照不变量湜取算法研究[D].南京:南京理 (a)原始图像 d)小波百方图()单尺度 Reliuex(d)基于棉度域 大学,2010:17-18 (P=0.808)衡化(p=0.8810)y=0.9393 的方法(p=0.864) [3 SHI Yi-hua. Adaptive illumination correction considering ordinal cha 图65幅图像的实验结果 acteristics[C]//Proc of the th International Conference on Wireless 0.94 Communication Networking and Mobile Camputing 2013: 1-4 -①.小波直方图均衡化 [4 SHI Yi-hua, YANC Jin-feng, WL Ren-biao. Reducing illumination -◇·基于棉度域的方法 hased on nonlinear gamma correction[ C_//Proc of IEEE International 世O.881 Conference on Image Processing. 2007: 529-532 86 L5 JOBSON D J, RAIIMAN Z, WOODELL G A Properties and perform- anee of a center/ surround Retinex[ J|. IEEE Trans on Image Pro- 0.82 essIng,1997,6(3):451-462. 22.53 图像幅数 [6]孟天佑,汪云甲.谵慼图像理想均衡化及图像质量定量评价[J]. 图720组图像及其校正后图像的平均p值 中国图象图形学报,2012,17(5):729739. 图8中的四幅图分别表示原始图像和种校正方法的图7 ERKANLI S, RAIIMAN ZU. A wavelet based enhancement technique for non-uniform and uniform-dark images[ C//Proc of the 10th Inter- 像大小为512×512和256×256的光照一致性系数。其中实 national Conference on Intelligent System Design and Applications 线表示大小为512×512的图像,虚线表示大小为256×256的 2010:855-860 图像。图中横坐标表示图像序号,纵坐祘表示光照一致性系[8]陈雾.基于 Retin∝x的图像增徴箅法硏究[D].南京:南京理工大 数。由图中可以观察,到大部分实线和虚线点基本重合,只有 学,2006:3450 部分相差较大。将图像大小为512×512的一致性系数与图像9 SHAN DU, WARD R. Wavelet-based illumination normalization for 大小为256×256的一致性系数做差,得到差异的均值为 face recognition[ C//Proc of IEEE International Conference on Im 0.0252,标准差为0.0286,最大值为0.1326。所以可以得到结 age Processing. 2005: 954-960 论:光照致性系数基本不受图像大小的影响,可以用来评价[10]倪雪,李庆式,陈小钢基于第二代Cme变换的低对比度图像 各种尺寸图像的光照一致性,但是同组内图像的大小必须保持 增强[J.计算机工程与应用,2008,44(17):188-190 [I]许欣,陈徴,夏德深.结合视觉感知特性的梯度域图像増强方法 致 [J].计算杌辅助计与图形学学报 4结束语 I 121 MEYLAN L, SUSSTRUNK S. High dynamic range image rendering ith filter[ J]. IEEE Trans on Image Pi 本文提出了种光照致性系数计算方法,先通过大尺度 cessing,2006,15(9):2820-2830 高斯滤波获得光照图像,然后过求取平均直方图计算各个光1m1:m 照图像直方图与平均直方图的差异,最后将结果约束在0~1。 Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recog 通过大量实验证明这种方法得到的结果与主观感受相一致 millior.2005:159 能够反映图像的光照一致性程度。光照一致性系数提供了 [14 LI Hao, HUO Guan-ying X-ray image contrast enhancement using the 种定量评价光照一致性的标准,能够客观地比较各种光照一致 second generation curvelet transform[ C]//Proc of the Sth Internatio 性校正方法的优劣,为研究更好的光照校正方法提供了指导。 nal Conferenee on Intelligent Computing Technology. 2012: 357-364

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