[发明专利]一种可见光遥感图像信息提取性能变化检测方法

说明书

一种可见光遥感图像信息提取性能变化检测方法，首先计算可见光遥感图像处理前后的NIIRS值，进而得到NIIRS的保持率CR_NIIRS，然后计算可见光遥感图像处理前后图像的分块标准方差值BSV，进而得到BSV的保持率CR_BSV，最后使用NIIRS的保持率CR_NIIRS、BSV的保持率CR_BSV得到综合信息保持率CR_CI，以此来检测信息提取性能。本发明通过计算综合信息保持率CR_CI，解决了现有技术检测面向定量化应用的遥感图像信息提取性能时适用性不强和成像链路中某一环节对图像信息提取性能的影响敏感度不高两个问题，能够兼顾图像质量和图像保真度，在信息提取性能变化检测时具有更高的稳定性和敏锐性。

技术领域

本发明涉及可见光遥感卫星数据处理领域，适用于民用可见光遥感相机，特别是一种可见光遥感图像信息提取性能变化检测方法。

背景技术

光学遥感卫星在整个成像链路过程中，受大气、卫星平台、光学系统、电子学噪声及有损数传压缩和调制传递函数补偿等数据处理操作等多种因素的影响，图像的信息提取性能有不同程度的下降，这会对后续的目视解译和定量化应用造成影响。因此，稳定且敏锐地对遥感图像信息提取性能变化进行检测显得尤为重要。从目前的发表文章和公开资料来看，关于可见光遥感图像信息提取性能变化检测方面的研究包括：

1)民用可见光遥感图像信息提取性能度量

民用NIIRS是适应民用部门需要开发的，其判据类别涉及自然、农业、城市以及工业目标，并且也是为了满足这些方面的需求开发的。民用NIIRS参考当前的NIIRS进行了标定，也就是说一幅支持可见光NIIRS 5任务的图像也支持民用NIIRS 5的任务，可以参见《监视与侦查成像系统》(Jon C.Leachtenauer等著，陈世平等译，中国科学技术出版社，2007年1月)。

2)利用通用图像质量方程(GIQE)预测NIIRS等级

通用图像质量方程是一种基于系统参数的图像信息提取性能估计模型。它一般主要供系统的设计者使用，在系统制造开始以前就可以预测其性能。也可以使用图像的测量参数预测系统信息提取性能。

3)利用图像质量模型(IQM)预测NIIRS等级

图像质量模型(IQM)是一种基于信息的度量，可以预测单幅图像的NIIRS等级。IQM模型由数字图像的功率谱加上一些调整，计算图像的信息量，而图像的信息量可以同NIIRS等级联系在一起。

4)利用萨诺夫刚辨差模型(JND)预测NIIRS等级差异

萨诺夫JND模型，根据人类视觉系统的响应测量两幅图像间的差异，以最小视觉差(JNDs)表示，然后将JNDs同解译度(NIIRS)联系起来。

但是上述技术存在以下2个问题：

1)现有技术用于检测面向定量化应用的遥感图像信息提取性能时的适用性不强。

通用图像质量方程(GIQE)、图像质量模型(IQM)和萨诺夫JND模型，均可对成像系统或图像进行NIIRS等级或是图像间的NIIRS差异ΔNIIRS进行预测，但是上述模型在建模时，关心的是图像的质量而非图像的保真度。然而在定量化应用需要依赖的计算机处理算法中，图像保真度具有重要意义，图像DN值的微小改变，对视觉解译可能不会产生影响，但却可能对定量化计算造成严重影响。

2)现有技术用于检测成像链路中某一环节(如数传压缩、调制传递函数补偿等数据处理操作)对图像信息提取性能的影响时的敏感度不高。