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1、第26卷第2期遥感技术与应用Vol.26No.22011年4月REMOTESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATIONApr.2011面向无参考图像的清晰度评价方法研究1,21131李祚林,李晓辉,马灵玲,胡玥,唐伶俐(1.中国科学院光电研究院,北京100190;2.中国科学院研究生院,北京100049;3.首都经济贸易大学信息学院,北京100026)摘要:图像的清晰度是衡量数字图像质量优劣的重要指标。基于面向无参考图像质量评价,重点介绍了目前较为常用的、具有代表性的几种清晰度评
2、价算法,并从算法的单峰性、无偏性、灵敏性,与图像尺度、内容的无关性,以及与主观感知的一致性3个方面的性能进行了对比和分析,以求准确客观地评价各清晰度算法,达到在实际应用中合理、有效地评价图像清晰度的目的。关键词:图像质量;清晰度;性能评价中图分类号:TP731文献标志码:A文章编号:1004-0323(2011)02-0239-081引言在无参考图像的质量评价中,图像的清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标,它能够较好地与人遥感图像质量评价可以用来指导遥感图像处理的主观感受相对应,图像的清晰度不高表现出图像系统的构建
3、和调整,优化处理算法和参数设定。目的模糊。模糊是常见的一种图像降质形式,它导致前图像质量评价有两种途径:主观评价和客观评图像分析和解译的困难,降低图像的实际应用价值。[1]价。主观评价方法是以人的视觉效果作为评判准导致图像模糊的原因有很多,大致分为确定性因素则,由观察者对图像质量提出判断;客观评价方法是和随机性因素两类。确定性因素包括成像系统调焦指用可定量分析的数学模型表达出人对图像的主观不当、目标物体相对运动等;随机性因素主要是图像感受。主观评价方法需要对图像判读人员进行专门在记录、传输过程中的污染,比如电子系统的高频性的训练
4、,评价过程费时耗力,经济性差。而客观评价能不好造成图像高频分量的损失。在频域,当一幅方法从理论出发,快速稳定,能给出定量数据,但它图像的高频部分被削弱时图像看起来会显得模糊;忽略了人的视觉特性,有时与人的主观感受不一致。在空域,图像的边界和细节部分不清晰时,图像看起因此开发出与人对图像的主观感受相一致的客观质来也会显得模糊。量评价方法显得尤为重要。目前常用的图像客观评人们在使用主观方法评价图像清晰度的同时,[1-2]价方法分为3类:全参考质量评价(Ful-lRef-也开发了多种图像清晰度的客观评价算法,并力图erenceQA)
5、,需要将失真图像与参考图像进行比实现上述算法的计算结果与主观感知效果取得一较得到评价结果;弱参考质量评价(Reduced-致。本文针对无参考图像质量评价应用,对目前几ReferenceQA),可以从参考图像中得到部分特征信种较为常用的、具有代表性的清晰度算法进行了讨息,并利用这些信息完成对失真图像质量的评价;论分析,以求准确客观地评价各清晰度算法,为实际无参考质量评价(No-ReferenceQA),不借助任应用中选择清晰度算法提供依据。何参考图像的信息,独立完成对图像质量的评价。2数字图像清晰度评价方法前两类方法
6、都必须借助原始的非失真图像作为参考进行质量评价,而在很多实际应用中,特别是遥感应清晰度是衡量数字图像质量优劣的一个重要指用,原始参考图像很难或无法获得,因此研究无参考标,目前已发展出很多计算数字图像清晰度的方法,图像质量评价方法具有重要意义。并且新的思路和研究方法也在不断产生。本文针对收稿日期:2010-09-27;修订日期:2010-12-22基金项目:基于物理量反演的卫星探测能力评估技术研究项目。作者简介:李祚林(1985-),男,湖南邵阳人,硕士研究生,主要从事图像质量评价方面的研究。E-mail:lizuolin16
7、3@sina.com。240遥感技术与应用第26卷几种较为常用的和具有代表性的方法进行讨论。1D(I)=[
8、I(x,y)-I(x,y-1)
9、+n2.1基于梯度函数的评价方法
10、I(x,y)-I(x+1,y)
11、](6)在图像处理中梯度函数常用来提取边缘信息,其中:n为图像像素总数。对于聚焦较好的图像,通常清晰度较高,图像也表现[11]此外吴利明、陶晓杰使用了一种基于焦点窗为边缘更加锐利,具有更大的梯度值,因此可以通过[12]口模式的能量梯度评价函数方法,王勇等提
12、出了计算图像的梯度来表征图像的清晰度。常用的计算图像清晰度的梯度函数有以下几种[3]:一种基于聚焦窗口模式的平方梯度函数作为评价函(1)Brenne梯度函数[4]数。但是上述两种方法都涉及到待评估图像区域的Brenne梯度函数是最简单梯度评价函数,它只权重取值,
