基于相位一致性的遥感图像质量评价方法与流程

技术特征：

1.一种基于相位一致性的遥感图像质量评价方法，包括如下步骤：

(1)输入一幅待评价的遥感图像；

(2)获得相位一致性值：

采用相位一致性公式，计算遥感图像在条带噪声方向的相位一致性，得到相位一致性值；

(3)二值化处理：

采用二值化方法，对相位一致性值进行二值化处理，得到0-1模板；

(4)获得条带噪声强度矩阵：

用遥感图像矩阵乘以0-1模板，得到条带噪声，将条带噪声的像素值进行归一化处理，得到条带噪声强度矩阵；

(5)按照下式，计算遥感图像的条带噪声值：

N 1 = Σ j Σ i S × P M × N ]]>

其中，N₁表示遥感图像的条带噪声值；∑表示求和操作；j表示遥感图像像素的列坐标；i表示遥感图像像素的行坐标；S表示条带噪声强度矩阵；P表示遥感图像的相位一致性值；M表示遥感图像的行数；N表示遥感图像的列数；

(6)获得一般噪声信息：

(6a)采用边缘提取方法，提取遥感图像的边缘，得到边缘图；

(6b)采用形态学中的膨胀运算，对边缘图进行膨胀，得到膨胀后的边缘图；

(6c)采用局部相位算法，计算遥感图像的局部相位值，得到局部相位图；

(6d)从膨胀后的边缘图中找出像素值为1的坐标，将找出的坐标所对应的局部相位图中像素值赋值为0，得到去掉边缘信息的局部相位图；

(7)按照下式，计算遥感图像的一般噪声值：

N 2 = Σ p = 1 M Σ l = 1 N P ( p , l ) M × N ]]>

其中，N₂表示遥感图像一般噪声的值；∑表示求和操作；p表示去掉边缘信息的局部相位图的行标号；M表示遥感图像的行数；l表示去掉边缘信息的局部相位图的列标号；N表示遥感图像的列数；P_(p,l)表示去掉边缘信息的局部相位图像素点(p,l)的像素值；(p,l)表示去掉边缘信息的局部相位图像素坐标；

(8)获得遥感图像的模糊度值：

(8a)采用局部相位算法，计算遥感图像的局部相位值，得到局部相位图；

(8b)利用matlab软件中的reshape函数，将局部相位图矩阵拉伸成为一维数组，得到局部相位图的一维数组；

(8c)将局部相位图的一维数组按照从小到大进行排序；

(8d)采用权重函数，计算权重值；

(8e)按照下式，计算遥感图像的模糊度值:

B = 1 - Σ n = 1 M × N W n P n Σ n = 1 M × N W n ]]>

其中，B表示遥感图像的模糊度值；∑表示求和操作；n表示局部相位图的一维数组从1到M×N共M×N个数的标号；M表示遥感图像的行数；N表示遥感图像的列数；W_n表示局部相位图的一维数组中第n个元素的权重值；P_n表示局部相位图的一维数组第n个元素的像素值；n表示数组从1到M×N共M×N个数的标号；

(9)计算遥感图像质量的综合评价值：

(9a)采用极差法，分别对遥感图像的条带噪声值、一般噪声值和模糊度值进行归一化处理；

(9b)将归一化处理后的遥感图像的条带噪声值、一般噪声值和模糊度值按从大到小进行排序；

(9c)根据遥感图像中条带噪声、一般噪声和模糊度在遥感图像质量中的重要程度，确定综合评价因子中各个值得的权重系数；

(9d)按照模糊测度公式，计算按降序排列后条带噪声值、一般噪声值和模糊度值的模糊测度；

(9e)按照下式，计算遥感图像质量的综合评价值：

Q＝I₁g₁+I₂g₂+I₃g₃

其中，Q表示遥感图像质量的综合评价值，Q越大，表示遥感图像的质量越差；I₁表示归一化处理后的条带噪声值、一般噪声值和模糊度值中的最大值；g₁表示归一化处理后的条带噪声值、一般噪声值和模糊度值中的最大值的模糊测度；I₂表示归一化处理后的条带噪声值、一般噪声值和模糊度值中的中间值；g₂表示归一化处理后的条带噪声值、一般噪声值和模糊度值中的中间值的模糊测度；I₃表示归一化处理后的条带噪声值、一般噪声值和模糊度值中的最小值；g₃表示归一化处理后的条带噪声值、一般噪声值和模糊度值中的最小值的模糊测度；

(10)输出遥感图像质量的综合评价值。

2.根据权利要求1所述的基于相位一致性的遥感图像质量评价方法，其特征在于，步骤(2)中所述的相位一致性公式如下：

P = Σ o E o Σ o Σ d A d o + ϵ ]]>

其中，P表示遥感图像的相位一致性值；P越接近于1，表示遥感图像的相位一致性越好；∑表示求和操作；o表示Log-Gabor小波滤波器的方向；E_o表示在Log-Gabor小波滤波器方向o上遥感图像的能量值；d表示Log-Gabor小波滤波器的尺度；A_do表示在Log-Gabor小波滤波器的尺度d和Log-Gabor小波滤波器的方向o上遥感图像与Log-Gabor小波滤波器卷积的幅值；ε表示0.01的常数。

3.根据权利要求1所述的基于相位一致性的遥感图像质量评价方法，其特征在于，步骤(3)中所述二值化方法的具体步骤如下：

第一步，用相位一致性值的最大值减去相位一致性值的最小值，用其差值乘以0.146，将乘积结果作为二值化的阈值；

第二步，将相位一致性值中大于二值化阈值的值赋值为1，将相位一致性值中小于二值化阈值的值赋值为0，完成相位一致性值的二值化处理。

4.根据权利要求1所述的基于相位一致性的遥感图像质量评价方法，其特征在于，步骤(6a)中所述提取边缘方法的步骤如下：

第一步，按照下式，计算噪声能量：

T_o＝2μ₁+2σ₁

其中，T_o表示在Log-Gabor小波滤波器o方向上遥感图像的噪声能量；o表示Log-Gabor小波滤波器方向；μ₁表示通过Log-Gabor小波滤波器滤波后遥感图像像素的平均值；σ₁表示通过Log-Gabor小波滤波器后遥感图像像素的标准差；

第二步，按照下式，计算遥感图像的边缘值：

其中，E表示遥感图像的边缘值；∑表示求和操作；o表示Log-Gabor小波滤波器方向；E_o表示在Log-Gabor小波滤波器o方向上遥感图像和Log-Gabor小波滤波器卷积的幅值；T_o表示在Log-Gabor小波滤波器o方向上的噪声能量；表示向下取整操作，cos(·)表示余弦操作，Φ_o表示在Log-Gabor小波滤波器o方向上遥感图像和Log-Gabor小波滤波器卷积后的相位值。

5.根据权利要求1所述的基于相位一致性的遥感图像质量评价方法，其特征在于，步骤(6c)、步骤(8a)中所述局部相位算法的步骤如下：

第一步，按照下式，计算噪声能量：

T_k＝μ₂+2σ₂

其中，T_k表示在Log-Gabor小波滤波器k方向上遥感图像的噪声能量；k表示Log-Gabor小波滤波器的方向；μ₂表示通过Log-Gabor小波滤波器后遥感图像像素点的平均值；σ₂表示通过Log-Gabor小波滤波器后遥感图像像素点的标准差；

第二步，按照下式，计算遥感图像的局部相位值：

其中，M₂表示遥感图像的局部相位值；k表示Log-Gabor小波滤波器的方向；∑表示求和操作；E_k表示在Log-Gabor小波滤波器k方向上遥感图像和Log-Gabor小波滤波器卷积后的幅值；T_k表示在Log-Gabor小波滤波器k方向上，遥感图像的噪声能量；表示向下取整操作，cos(·)表示求余弦值操作，Φ_k表示在Log-Gabor小波滤波器k方向上遥感图像和Log-Gabor小波滤波器卷积后的相位值。

6.根据权利要求1所述的基于相位一致性的遥感图像质量评价方法，其特征在于，步骤(8d)中所述权重函数如下：

W q = exp [ - ( ( 1 - q M × N ) ) / 0.0001 ] ]]>

其中，W_q表示按照升序排列后一维数组中第q个元素的权重值；exp(·)表示以自然常数e为底的指数操作；q表示数组从1到M×N共M×N个数的标号；M表示遥感图像的行数，N表示遥感图像的列数。

7.根据权利要求1所述的基于相位一致性的遥感图像质量评价方法，其特征在于，步骤(9d)中所述模糊测度公式如下：

g 1 ( I m ∈ { I 1 , I 2 , I 3 } ) = Σ m = 1 3 g ( I m ) ]]>

其中，m表示遥感图像中的条带噪声值、一般噪声值和模糊度的标号；g₁(I_m)表示遥感图像中的条带噪声值、一般噪声值和模糊度值按降序排列后第m位的模糊测度值；∈表示属于符号；∑表示求和操作；g(I_m)表示降序排列后第m位的权重系数。