基於idl編程實現的遙感影像細節及對比度定量評價指標的製作方法

2023-05-24 09:00:36 1

專利名稱：基於idl編程實現的遙感影像細節及對比度定量評價指標的製作方法
技術領域：
本發明屬於計算機數字圖像處理領域。
背景技術：
本發明包含兩類定量評價指標——細節評價參數和限制無效灰度差值並基於加權幾何平均數法的合成平均對比度。細節評價參數用於定量評價遙感圖像的細節信息，其提出主要基於模糊數學和信息熵的相關思想，並利用升嶺形分布模型數值化灰度級對于衡量目標細節的貢獻度；限制無效灰度差值並基於加權幾何平均數法的合成平均對比度用於定量評價遙感圖像的對比度，圖像X方向和y方向上的平均對比度基於同時對比度的定義進行構建，同時利用人類視覺對比度解析度閾值的數學模型，對兩個方向上的平均對比度的數值進行限制，以防止無效的灰度差值進行累加。同時，這兩類評價指標的具體實現基於 IDL編程環境。

發明內容
本發明的目的是提供兩類數值指標，用於定量評價遙感圖像的細節信息以及對比度。運用這兩類指標可以量化人們對於遙感影像細節信息以及對比度的主觀感覺，最終形成數值結論，從而使人們可以更加客觀的評價或者比較遙感影像的細節信息以及對比度。一、細節評價參數
細節評價參數的定義式如式⑴所示。
權利要求
1.兩類用於定量評價遙感影像細節信息以及對比度的數值指標，其技術特徵如下所述。
2.—、細節評價參數細節評價參數的定義式如式⑴所示
3.二、限制無效灰度差值並基於加權幾何平均數法的合成平均對比度目前，在遙感影像對比度評價方面，用的比較多的一類指標為同時對比度，但是，由於同時對比度在計算時需要分別計算出圖像中目標和背景的平均灰度，這就不得不涉及到將目標與背景從圖像中分離出來的問題；目前，解決這類問題的方法主要有圖像分割和邊緣檢測兩種；但是，對於同時對比度的計算，這兩種方法的分離精度並不理想，特別是碰到複雜圖像時，例如遙感影像，其分離的效果還有待商榷；為了在定量評價遙感影像的對比度時，避開目標與背景分離的問題，本發明在同時對比度定義的基礎上提出了限制無效灰度差值並基於加權幾何平均數法的合成平均對比度的定義；該對比度先基於同時對比度的定義，分別計算Z方向和方向上的平均對比度G和C；，然後利用加權幾何平均數法，將兩者合成為整幅圖像的對比度，其定義式如式⑶所示
4.本發明中提出的這兩類評價指標已在IDL中編程實現，實現代碼請參考圖2和圖3。
全文摘要
基於IDL編程實現的遙感影像細節及對比度定量評價指標。兩類用於定量評價遙感影像細節以及對比度的評價指標，分別為細節評價參數和限制無效灰度差值並基於加權幾何平均數法的合成平均對比度。細節評價參數用於定量評價遙感影像的細節信息，其提出主要基於模糊數學和信息熵的相關思想，並利用升嶺形分布模型數值化灰度級對于衡量目標細節的貢獻度；限制無效灰度差值並基於加權幾何平均數法的合成平均對比度用於定量評價遙感影像的對比度，影像x方向和y方向上的平均對比度基於同時對比度的定義進行構建，同時利用人類視覺對比度解析度閾值的數學模型，對兩個方向上的平均對比度的數值進行限制，以防止無效的灰度差值進行累加。
文檔編號G06T7/00GK102622757SQ20121006880
公開日2012年8月1日 申請日期2012年3月16日 優先權日2012年3月16日
發明者孟天佑, 汪雲甲 申請人:中國礦業大學, 孟天佑