基于云模型的数字影像质量综合评估

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1、基于云模型的数字影像质量综合评估罗胜,郭海涛,张保明(郑州信息工程大学测绘学院遥感信息工程系,450052)摘要：利用云模型定性和定量之间的转换关系，提出了基于云模型理论的数字影像质量综合评估模型，建立了二级指标的综合云模型、评语集的梯形云模型、最终评价模型等，将数字影像的质量评价结果以概率分布的形式给出。经实例证实，该模型的评价结果直观、可靠，更加符合实际。关键词：质量综合评估;综合云;梯形云在现实世界中，许多事物的概念是不确定的，具有模糊性和随机性。所以人们如果要研究事物的不确定性，就无法回避对这些事物的随机性和模糊性研究，尤其是这些不确定知识的形式化问题。对随机现象的研究目前常用的

2、工具是概率理论，概率论有着坚实的理论基础，能很好地表示和处理随机不确定。对模糊不确定的研究目前常用的是模糊集合理论。而数字影像的质量评估问题，是一个模糊性和随机性共存的问题，怎样更合理、全面的处理随机性和模糊性共存的问题，本文引入李德毅院士提出的“云模型”理论。云模型是在对上面两种理论进行交叉渗透的基础上，通过特定构造的算法，形成定性概念与其定量表示之间的转换模型，并揭示随机性和模糊性的内在关联性，能很好地适应数字影响质量的评估。目前云理论已经在测绘领域得到了初步地应用，如用于空间关联规则的挖掘、空问数据库的不确定性查询等等。在评估研究领域，近年来有不少学者针对这一研究提出了多种综合评估

3、模型，并取得了一定的应用成果。比较有代表性的评估模型有缺陷扣分模型、加权平均模型、模糊综合评估模型。本文针对云模型理论能很好地处理随机性和模糊性共存的这一特点，把云模型理论初次引入到数字影像质量评估中，构建了基于云模型的数字影像质量综合评估模型，使最终的评估结果更加贴近实际。1．数字影像质量的质量元素分析参照GB/T18316-2001《数字测绘产品检查验收规定和质量评定》及国家测绘局制订的《4D测绘产品质量监督抽检实施细则》，对数字影像的质量评估包括以下几个质量指标：影像质量、数据质量、数学精度、附件质量、整饰质量。每个质量指标又有其子指标即二级指标见表1。关于每个质量指标在总评价中所

4、占的权重比，根据相关文件规定以及借鉴实际评价的经验，我们作了初步的定义，也见表1所示。质量指标权重二级质量指标权重影像质量0.30影像分辨率的正确性0.30影像色调是否均匀，反差是否适中0.25影像色彩与清晰度0.25影像边缘灰度情况0.10影像接边情况0.10数据质量0.20文件名、数据组织、数据格式的正确性和规范性0.80数据的现势性0.20数学精度0.30参考坐标系统的正确性0.25图廓点和控制点的精度0.25图幅范围精度0.20平面位置精度0.20接边位置精度0.10整饰质量0.10图内注记的完整性和正确性0.60图廓整饰质量0.40附件质量0.10元数据文件的正确性和完整性0.

5、35文档簿的正确性和完整性0.35上交资料齐全性0.3表1数字影像质量各质量元素及权重表1．云模型理论分析2.1云的基本理论设U是一个用精确数值量表示的论域，U上对应的定性概念A，对于任意一个论域中的元素x，都存在一个有稳定倾向的随机数，叫做x对A的隶属度，则隶属度在论域上的分布称为隶属云，简称为云。云由许许多多云滴组成，云的整体形状反映了定性概念的重要特性，云滴则是对定性概念的定量描述，云滴的产生过程，表示定性概念和定量值之间的不确定性映射。用期望值、熵、超熵三个参数即可表示一维正态云的数字特征，简记为，它反映了定性知识的定量特性，主要作用区域为。同样，改变论域U的维数也可以构成一维云

6、、二维云、多维云等。2.2云发生器以一维正态云为例，可用以下算法生成所需数量的云滴：(1)生成以为期望值，为方差的正态随机数x；(2)生成以为期望值，为方差的正态随机数；(3)计算y=(4)组合，形成一个云滴；(5)重复步骤(1)-(4)直至产生要求数目的云滴。采用此算法产生云滴的机制称为前向云发生器，它同样适用于多维云的云滴产生过程。2.3综合云理论综合云用于将两朵或多朵相同类型的子云进行综合，生成一朵新的高层概念的父云。其本质为提升概念，将两个或多个以上的同类型语言值综合为一个更广义的概念语言值。作为父云的综合云，其数字特征可以根据所有子云的数字特征计算求得。假设论域中存在n个同类型

7、的基云{},则由T1,T2,…,Tn可以生成一个同类型的综合云T，T覆盖了T1,T2,…,Tn所覆盖的所有范围。根据T1(),T2(),…,Tn()得到的综合云模型T的数字特征分别为：公式(1)1．基于云模型的数字影像综合评估基于云模型的综合评判也包括3个集合：指标集、权重集、评语集，针对于数字影像的综合评判这3个集合分别为：(1)指标集U＝{影像质量、数据质量、数学精度、附件质量、整饰质量}；(2)权重集V＝{0.30,0.20,