[發(fā)明專利]一種SAR圖像質(zhì)量評價方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910006999.3
• 申請日: 2019-01-04
• 公開（公告）號: CN109509201A
• 公開（公告）日: 2019-03-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉錦帆;胡利平;李勝;閆華
• 申請（專利權(quán)）人: 北京環(huán)境特性研究所
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/11;G06T7/00
• 代理公司: 北京格允知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11609
• 代理人: 張沫;周嬌嬌

本發(fā)明涉及一種SAR圖像質(zhì)量評價方法和裝置，所述方法的一實施方式包括：以相同的劃分方式分別將原始圖像和待評價圖像劃分為多個區(qū)域，原始圖像和待評價圖像的每一對應(yīng)區(qū)域為一個區(qū)域?qū)Γ猾@取每一區(qū)域?qū)χ性紙D像區(qū)域與待評價圖像區(qū)域之間的相似性指數(shù)；對于每一區(qū)域?qū)Γ謩e獲取原始圖像區(qū)域和待評價圖像區(qū)域的散射中心特征并確定二者的相似度，利用所述相似度獲取該區(qū)域?qū)Φ臋?quán)重因子；根據(jù)每一區(qū)域?qū)Φ南嗨菩灾笖?shù)和權(quán)重因子確定原始圖像與待評價圖像之間的全局相似性指數(shù)，將該全局相似性指數(shù)作為待評價圖像質(zhì)量的評價指標(biāo)。該實施方式能夠提供符合人眼視覺系統(tǒng)的目標(biāo)SAR圖像質(zhì)量評價方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及目標(biāo)分類與識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種SAR圖像質(zhì)量評價方法和裝置。

背景技術(shù)

隨著各國對海洋資源的深入開發(fā)，海洋環(huán)境也變得日益復(fù)雜。無論是軍事領(lǐng)域的偵查與打擊，還是民用領(lǐng)域的開采與捕撈，海面目標(biāo)的分類與識別對維護(hù)國家主權(quán)、維持海洋秩序起著至關(guān)重要的作用。

合成孔徑雷達(dá)(SAR)因具有光學(xué)遙感成像系統(tǒng)所不具備的全天時、全天候的成像能力而廣泛應(yīng)用于海面目標(biāo)偵查與識別技術(shù)領(lǐng)域，SAR成像過程主要反映了目標(biāo)的電磁散射特性，而艦船目標(biāo)的金屬材質(zhì)、垂直性結(jié)構(gòu)等特性也讓SAR圖像中艦船目標(biāo)具備較高的敏感性。因此，艦船目標(biāo)SAR圖像在海面目標(biāo)的分類識別中具有極高的應(yīng)用價值。

但是，由于成像方式的不同，SAR圖像與光學(xué)遙感圖像存在較大的差異。目前海面目標(biāo)的SAR圖像檢測與識別的主要方式為人機(jī)交互式，即先利用自動檢測與識別的方式給出一定的初篩選與預(yù)判，再利用人工讀圖的方式進(jìn)行確認(rèn)與識別。這種方式的檢測識別準(zhǔn)確性以及效率與SAR圖像質(zhì)量水平密切相關(guān)。因此，尋找符合人眼視覺系統(tǒng)(HVS)的艦船目標(biāo)SAR圖像質(zhì)量評價方法具有非常重要的應(yīng)用價值。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是如何提供符合人眼視覺系統(tǒng)的目標(biāo)SAR圖像質(zhì)量評價方法。

為了解決上述技術(shù)問題，在一個方面，本發(fā)明提供了一種SAR圖像質(zhì)量評價方法。

本發(fā)明實施例的SAR圖像質(zhì)量評價方法可用于根據(jù)待評價圖像與原始圖像的相似性判斷待評價圖像的質(zhì)量，其中待評價圖像和原始圖像都為SAR圖像；所述方法包括：以相同的劃分方式分別將原始圖像和待評價圖像劃分為多個區(qū)域，原始圖像和待評價圖像的每一對應(yīng)區(qū)域為一個區(qū)域?qū)Γ猾@取每一區(qū)域?qū)χ性紙D像區(qū)域與待評價圖像區(qū)域之間的相似性指數(shù)；對于每一區(qū)域?qū)Γ謩e獲取原始圖像區(qū)域和待評價圖像區(qū)域的散射中心特征并確定二者的相似度，利用所述相似度獲取該區(qū)域?qū)Φ臋?quán)重因子；根據(jù)每一區(qū)域?qū)Φ南嗨菩灾笖?shù)和權(quán)重因子確定原始圖像與待評價圖像之間的全局相似性指數(shù)，將該全局相似性指數(shù)作為待評價圖像質(zhì)量的評價指標(biāo)。

優(yōu)選地，所述分別獲取原始圖像區(qū)域和待評價圖像區(qū)域的散射中心特征，具體包括：對于原始圖像區(qū)域或待評價圖像區(qū)域，獲取該區(qū)域散射強(qiáng)度最大的散射中心；將該散射中心的多個屬性散射中心模型參數(shù)組成的向量確定為該區(qū)域的散射中心特征。

優(yōu)選地，所述相似度為余弦相似度；以及，所述利用所述相似度獲取該區(qū)域?qū)Φ臋?quán)重因子，具體包括：對該區(qū)域?qū)χ械脑紙D像區(qū)域執(zhí)行邊緣檢測，根據(jù)邊緣像素點數(shù)量獲取該原始圖像區(qū)域的影響因子，將該影響因子作為該區(qū)域?qū)Φ挠绊懸蜃樱唤Y(jié)合所述相似度和所述影響因子確定每一區(qū)域?qū)Φ臋?quán)重因子。

優(yōu)選地，所述劃分方式為半重疊劃分方式，所述相似性指數(shù)為結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)；以及，所述方法進(jìn)一步包括：在劃分圖像得到多個區(qū)域?qū)χ螅鶕?jù)每一區(qū)域?qū)χ性紙D像區(qū)域或者待評價圖像區(qū)域的像素值標(biāo)準(zhǔn)差判斷該區(qū)域?qū)楹唵螀^(qū)域?qū)蛘邚?fù)雜區(qū)域?qū)Α?/p>