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    基于模糊集的遙感圖像質(zhì)量評價

    2017-01-21 16:29:14唐鋒
    軟件導(dǎo)刊 2016年12期
    關(guān)鍵詞:質(zhì)量評價模糊集

    唐鋒

    摘 要:在處理遙感圖像時,測繪人員需要明確了解圖像質(zhì)量影響因素。運(yùn)用模糊集理論進(jìn)行遙感圖像質(zhì)量評價,能夠為圖像處理提供有效指導(dǎo)。在基于模糊集的圖像處理理論基礎(chǔ)上,依據(jù)一定的評價方法,重點對遙感圖像精度、清晰度、分辨率、信噪比等圖像質(zhì)量維度進(jìn)行評價,同時分析了模糊集的具體運(yùn)用,能夠為相關(guān)研究提供有效參考。

    關(guān)鍵詞:模糊集;遙感圖像;質(zhì)量評價

    DOIDOI:10.11907/rjdk.162055

    中圖分類號:TP317.4

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1672-7800(2016)012-0159-02

    0 引言

    Matlab能夠為圖像處理分析提供函數(shù)和工具箱,極大簡化了圖像處理步驟,提升了圖像處理效率。將該軟件與模糊集理論相結(jié)合進(jìn)行遙感圖像質(zhì)量評價,可為圖像處理提供標(biāo)準(zhǔn)和方向,能夠更好地確保圖像處理效果。

    1 基于模糊集的圖像處理理論

    在社會科學(xué)或自然科學(xué)研究中,有許多概念并沒有十分明確的定義,即具有模糊性。所謂模糊性,是指共維條件下的客觀事物在中介過渡時展現(xiàn)出的“亦此亦彼”的特性。在普通集理論中,對于集合的對象,屬于或者不屬于,必須是其中一個,這就限定了普通集合論只能表現(xiàn)“非此即彼”的現(xiàn)象,是確定的概念。為了展現(xiàn)出模糊現(xiàn)象和模糊概念,1965年LA.zadeh最先定義了模糊集合的概念,使得集合論中X元素的集合隸屬關(guān)系從{0,1}擴(kuò)大到[0,1],從而產(chǎn)生模糊集合的概念(也稱模糊集)。

    從目前研究來看,遺傳算法、邊緣檢測、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊增強(qiáng)算子等理論都屬于模糊理論的分支,在圖像增強(qiáng)、邊界檢測等算法中得到了廣泛應(yīng)用,并且取得了較好的圖像處理效果。本文將用到的隸屬函數(shù)是模糊理論中的重要概念,對圖像進(jìn)行模糊處理首先就要確定隸屬函數(shù)。所謂隸屬函數(shù),其實就是表示判斷x隸屬于某種條件值的次數(shù)和總的詢問次數(shù)n之比的極限,能夠進(jìn)行一個閉區(qū)間的隸屬度的表示。根據(jù)模糊集隸屬原則可知,假設(shè) Ai∈IF(x),i=1,2,...,n,并且x∈X。如果i∈{1,2,...,n}使Aj(x)

    為了區(qū)分模糊集合和常規(guī)集合,將常規(guī)集合定義為分明集或非模糊集。廣義下的模糊集合是在普通模糊集合的基礎(chǔ)上進(jìn)行補(bǔ)充,但是普通模糊集合隸屬度值域為[0,1],轉(zhuǎn)化為經(jīng)典集合的特征函數(shù),同時普通模糊集合轉(zhuǎn)化為分明集。由此得出,模糊集是分明集的推廣,分明集是模糊集合的特殊形態(tài)。

    2 基于模糊集的遙感圖像質(zhì)量評價

    2.1 評價方法

    在對遙感圖像質(zhì)量展開評價時,需要根據(jù)圖像特點進(jìn)行等級評分標(biāo)準(zhǔn)的制定。具體來講,就是可以將評價指標(biāo)劃分成整體檢查、專項檢查和特征檢查,需要分別完成圖像精度、清晰度(MTF)、信噪比、局部分辨率和源數(shù)據(jù)完整性等內(nèi)容的檢查。而在對遙感圖像質(zhì)量評價指標(biāo)進(jìn)行初步判斷描述時,可以將各指標(biāo)劃分成5個等級,然后對各級別進(jìn)行細(xì)微描述,從而實現(xiàn)圖像分類[1]。為實現(xiàn)準(zhǔn)確描述,需要使用定性的指標(biāo)參量值作為描述依據(jù),并且盡量達(dá)成專家共識。

    2.2 圖像質(zhì)量評價

    由于評價元素存在共同影響質(zhì)量的特點,并且各元素權(quán)重相差不大,可以將元素權(quán)重當(dāng)成是完全均勻的。同時采納多人的評判意見,使得到的評分準(zhǔn)備也較為科學(xué)和全面。根據(jù)模糊集理論,可以將指標(biāo)評語集劃分為一等到五等,共5個等級,各等級評分依次為10-8分、8-6分、6-4分、4-2分以及2-0分。在對遙感圖像質(zhì)量進(jìn)行評價時,可以使用Matlab語言進(jìn)行圖像精度、清晰度、信噪比等評價指標(biāo)的計算,文中使用的遙感圖像為美國Santee河流三角洲遙感影像,圖像分辨率達(dá)4m,比例尺為1∶10 000(見圖1)。而在Matlab環(huán)境中,利用圖像統(tǒng)計特性就能夠完成圖像信息量攜帶和灰度級分布等情況的準(zhǔn)確分析,因而能夠使質(zhì)量評價結(jié)果得到準(zhǔn)確反映。

    2.2.1 圖像精度

    在對圖像精度進(jìn)行分析時,采取計算圖像幾何精度的方法來評價是否合格。本文具體使用的評價精度因子為Kappa系數(shù)。在具體操作中,將真實參考的所有像元總數(shù)乘以混淆矩陣對角線的和,減去真實參考像元數(shù)與該類中被分類像元總數(shù)之積后,再除以像元總數(shù)的平方減去各類中真實參考像元總數(shù)與該類中被分類像元總數(shù)之積對所有類別求和的結(jié)果。在一系列計算和分析后,最終得到了不同比例尺精度下的Kappa系數(shù)。將該系數(shù)乘以10并建立模型,則能夠完成系數(shù)的十分制轉(zhuǎn)化。假設(shè)得到的Kappa系數(shù)為0.9,標(biāo)準(zhǔn)值為0.84,則圖像為合格圖像。通過對選取的遙感圖像進(jìn)行檢測發(fā)現(xiàn),圖像的誤差矩陣整體檢查Kappa值為96.2%,局部為92.9%。根據(jù)專業(yè)人員的打分,則可以完成圖像精度的打分。

    2.2.2 圖像清晰度

    圖像清晰度又稱銳度,是指影像上各細(xì)部影紋及其邊界的清晰程度。通常有有兩種描述方法:一是像素數(shù)量(或線條數(shù)),例如:1K清晰度表示1 024個像素;二是調(diào)制傳輸函數(shù)MTF(Modu- -lation Transfer Function)。電視技術(shù)中常常用到帶寬或電視線來衡量水平清晰度,其實也能將帶寬和電視線分別視為MTF和像素數(shù)量在電視技術(shù)中的獨特描述。像素數(shù)量體現(xiàn)的是一種絕對值,優(yōu)點是簡單明了,但同時存在一個缺點:無法詳細(xì)展示出清晰度變化趨勢;MTF描述的是兩個變量之間存在的一種相對關(guān)系,優(yōu)點是能夠展現(xiàn)出清晰度的變化,缺點是比前者更復(fù)雜。在檢測圖像清晰度的過程中,由于人眼最低調(diào)節(jié)度為0.05,所以可以將圖像極限分辨力設(shè)為0.08。假設(shè)最終得到的圖像清晰度計算值超過這一數(shù)值,就能判定該指標(biāo)取得滿分。但因為不同圖像的精度要求有差別,所以還要設(shè)定一個最大的調(diào)制度值,以便實現(xiàn)圖像的準(zhǔn)確打分。運(yùn)用Matlab進(jìn)行遙感圖像最大灰度值Imax和最小灰度值Imin的計算,然后利用公式M=(Imax-I)/(Imax-Imin)就可以確定選取圖像的清晰度值為0.304。根據(jù)專家各自設(shè)置的調(diào)制度值,則可以完成圖像清晰度打分。

    2.2.3 圖像分辨率

    觀察一個圖像是否清晰,通常相同圖像包含的信息數(shù)量存在一定關(guān)系,一般可以用地面分辨率來表示影像分辨率,其中地面分辨率有米/像元和米/線對等兩種表示方式。人眼正常的分辨能力在視距為25cm時約為每毫米7個線對。按照1∶10 000比例尺將其轉(zhuǎn)換為實地,則人眼對遙感圖像的分辨能力為57cm,由于這種情況下的明視距離是25cm,所以在觀察影像時不會有模糊感。而在確定影像地面分辨率時,通常將明視距離延伸至50cm左右,根據(jù)圖像攜帶的信息量和比例尺精度,則能夠完成圖像最低分辨率計算,從而對圖像分辨率進(jìn)行打分[2]。根據(jù)專家對圖像最大和最小分辨率的分析,則可以完成圖像分辨率打分。

    2.2.4 圖像信噪比

    在評判圖像信噪比時,需要通過視覺和電腦進(jìn)行主觀最高層次的判斷,這種借助人的視覺和電腦軟件進(jìn)行評判的過程,第一需要有專業(yè)人員,根據(jù)圖上的馬賽克,將線條模糊、邊緣不清、清晰度較差等影響判讀的點線面,在圖像上用線勾畫出來,然后進(jìn)行面積計算,得到百分比分值。整個過程借助于人眼視覺進(jìn)行高層次評判,雖然帶有主觀性,但其中通過電腦軟件的操作,能夠?qū)⒅饔^偏差降到最低,在圖像上進(jìn)行模糊線條和散裝噪聲顆粒等問題點線面的放大和勾畫,然后利用Matlab的“rubber-band”工具完成勾畫面積的計算,從而得到圖像的信噪比。

    2.2.5 文件正確性及完整性

    在評價遙感圖像質(zhì)量時,需要根據(jù)文件內(nèi)容正確值的統(tǒng)計百分比進(jìn)行元數(shù)據(jù)文件質(zhì)量的評價。對于遙感影像附件的評價關(guān)鍵是檢查附件,包括元數(shù)據(jù)和其它說明性文檔等的正確性和完整性。同樣,資料完整性也用正確值的統(tǒng)計百分比表示。如果圖像的質(zhì)量要求閾值為88%,檢測得到的元數(shù)據(jù)完整性為94%,則該指標(biāo)得分為(94%-88%)/(1-88%)*10=5。根據(jù)選取圖像的實際情況圖像質(zhì)量閾值將設(shè)定為85%。

    2.3 模糊集運(yùn)用

    根據(jù)模糊集原則,計算出的隸屬度有很大的交叉性,主要是由分值區(qū)間范圍(最大達(dá)到9分之多)相對于等級細(xì)分(0.4階寬)太寬造成。假設(shè)將打分規(guī)則制定得更細(xì)膩,所得分?jǐn)?shù)接近程度更高,所展現(xiàn)的隸屬度大小就會更直觀。除此以外,為了在特殊情況下進(jìn)行快捷地處理,可以設(shè)計為不再對客觀性過強(qiáng)的因素打分,代入一個比較適合的參數(shù),接著只對整體和局部的壞點壞線和主觀因素進(jìn)行分析,最后采用以上方法進(jìn)行區(qū)間值分析,劃分出等級。另外也可以根據(jù)不同的參數(shù)取值范圍,選出不同的值進(jìn)行分析,從而得出等級劃分。但如果采取這種方式,雖主觀成分少了,但其可靠性值得商榷,有待進(jìn)一步探討。

    將所有專家對各項評價指標(biāo)的打分匯總后,將其構(gòu)成一個實數(shù)區(qū)間,然后將該區(qū)間帶入?yún)^(qū)間值模糊綜合評判模型中進(jìn)行計算,則能夠得到綜合評分。具體而言,就是利用每項指標(biāo)給分中的最大值和最小值進(jìn)行區(qū)間值模糊集構(gòu)建,然后將綜合評價指標(biāo)對應(yīng)區(qū)間值帶入隸屬函數(shù),從而得到總的評判矩陣。而根據(jù)隸屬度的性質(zhì)原理,則可以確定圖像的等級。為實現(xiàn)圖像質(zhì)量的準(zhǔn)確分類,還可以對運(yùn)用隸屬原則評為一級的圖像進(jìn)行二級模糊綜合評判。采取該種方式,則能夠得到與實際情況更接近的評價結(jié)果[3]。

    3 結(jié)語

    本文提出模糊集理論以及常用的圖像質(zhì)量評價方法后,開始考慮建立質(zhì)量度量模型,其中如何選擇評價元素是重點,最終選定圖像精度、清晰度、分辨率等度量元素,同時將不易進(jìn)行客觀度量的色差、對比度、反差等劃入主觀觀測的范疇并制定了評分原則,最后采取多人評判打分的方法,盡量避免主觀因素的不確定性,在將來的研究中可以細(xì)化出每項十分制的轉(zhuǎn)化公式,并在實驗中將其實現(xiàn)。

    運(yùn)用Matlab軟件完成遙感圖像處理后,需要對圖像質(zhì)量進(jìn)行評價,這樣才能確保圖像的處理效果。基于模糊理論對遙感圖像精度、分辨率和清晰度等進(jìn)行評價,完成效果較好。相信隨著相關(guān)理論的發(fā)展,該種評價方法將在遙感圖像處理中得到廣泛應(yīng)用。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 呂賽,李緒志,張九星.遙感圖像質(zhì)量分析與評價方法研究[J].計算機(jī)仿真,2012(9):266-270.

    [2] 何中翔,王明富,楊世洪,等.遙感圖像客觀質(zhì)量評價方法研究[J].工程圖學(xué)學(xué)報,2011(6):47-52.

    [3] 譚海鵬,曾炫杰,牛四杰,等.基于正則化約束的遙感圖像多尺度去模糊[J].中國圖象圖形學(xué)報,2015(3):386-394.

    (責(zé)任編輯:孫 娟)

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