本文關(guān)鍵詞：遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究與軟件設(shè)計(jì)　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：遙感技術(shù)的應(yīng)用越來越廣,在農(nóng)業(yè)、水利、軍事等各方面都有廣泛的應(yīng)用。遙感圖像的質(zhì)量直接影響到各領(lǐng)域的監(jiān)測(cè)、預(yù)估或偵察的準(zhǔn)確性,另外遙感圖像質(zhì)量的優(yōu)劣還可以反映遙感成像系統(tǒng)的性能,因此遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)于遙感應(yīng)用方面起著非常重要的作用。本文主要從以下幾個(gè)方面展開研究:1)遙感圖像的降質(zhì)因素研究。從遙感圖像的成像原理和成像鏈路系統(tǒng)展開討論,分析了幾種主要導(dǎo)致圖像降質(zhì)的影響因素,表現(xiàn)為噪聲、模糊和云覆蓋。2)遙感圖像的單一質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究。針對(duì)模糊度評(píng)價(jià),深入分析了基于圖像直方圖集中度的算法和基于灰度梯度共生矩陣的算法;對(duì)于噪聲評(píng)價(jià),深入研究了基于局部標(biāo)準(zhǔn)差的算法和基于小波域統(tǒng)計(jì)特性的算法;對(duì)于云檢測(cè),深入分析了基于模糊C均值的聚類算法與基于多閾值的算法。針對(duì)模糊度、噪聲和云檢測(cè)的各個(gè)算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較,分析了算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場合。3)遙感圖像的多失真評(píng)價(jià)方法研究。針對(duì)模糊度和噪聲的評(píng)價(jià)算法的抗干擾性能不足,提出了適合多失真的評(píng)價(jià)算法,同時(shí)提取較直觀的空間域和多尺度的頻率域自然場景統(tǒng)計(jì)特征,計(jì)算高斯概率密度分布函數(shù)的主要參數(shù)作為特征值,利用支持向量回歸得到綜合評(píng)價(jià)值。4)遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)軟件設(shè)計(jì)。給出了遙感圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)軟件的總體架構(gòu)和總體流程,并且完成了模糊度評(píng)價(jià)、噪聲評(píng)價(jià),云檢測(cè)模塊和綜合判決模塊。詳細(xì)介紹了這些模塊的主要算法及算法流程,介紹了遙感圖像評(píng)價(jià)軟件的界面操作,展示了算法運(yùn)行結(jié)果。
[Abstract]:The application of remote sensing technology is more and more widely used in agriculture, water conservancy, military and other aspects. The quality of remote sensing image directly affects the accuracy of monitoring, prediction or reconnaissance in all fields. In addition, the quality of remote sensing image can also reflect the performance of remote sensing imaging system. Therefore, the quality evaluation of remote sensing image plays a very important role in remote sensing applications. This paper mainly studies from the following aspects: 1) the study of the degradation factors of remote sensing images. From the theory of remote sensing image and the link system of imaging, the factors that cause the degradation of image quality are analyzed, including noise, blur and cloud coverage. 2) study on the single quality evaluation method of remote sensing image. According to the fuzzy evaluation, in-depth analysis of the image histogram concentration algorithm and gray gradient co-occurrence matrix algorithm based on noise; for evaluation, in-depth study of the local standard deviation and the algorithm based on wavelet domain algorithm based on statistics; for cloud detection, in-depth analysis of the clustering algorithm based on fuzzy C means based on multi threshold the algorithm. The simulation experiments are carried out for the algorithms of fuzzy degree, noise and cloud detection. The advantages and disadvantages of the algorithm and the applicable situation are analyzed through the comparison of the experimental results. 3) research on the multi distortion evaluation method of remote sensing image. Aiming at the shortage of the anti-jamming performance evaluation of ambiguity and noise algorithm, is proposed for evaluating distortion algorithm, frequency domain feature extraction and natural scene statistics in spatial domain more intuitive and multiscale, calculate the main parameters of Gauss probability density distribution function as a feature, using support vector regression to get the comprehensive evaluation value. 4) the design of remote sensing image quality evaluation software. The overall framework and overall process of remote sensing image quality evaluation software are given, and fuzzy evaluation, noise evaluation, cloud detection module and comprehensive decision module are completed. The main algorithm and algorithm flow of these modules are introduced in detail, and the interface operation of remote sensing image evaluation software is introduced, and the operation results of the algorithm are displayed.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1345539