[发明专利]一种面向可见光全链路仿真图像的评价方法、装置、电子设备和介质有效
| 申请号: | 201910716286.6 | 申请日: | 2019-10-08 |
| 公开(公告)号: | CN110473183B | 公开(公告)日: | 2023-06-02 |
| 发明(设计)人: | 刘艳博;黄立威;戎太宗;邢相薇;赵亮 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军61646部队 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06V10/74;G06F30/20 |
| 代理公司: | 北京清大紫荆知识产权代理有限公司 11718 | 代理人: | 娄华 |
| 地址: | 100085*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 面向 可见光 全链路 仿真 图像 评价 方法 装置 电子设备 介质 | ||
1.一种面向可见光全链路仿真图像的评价方法,包括以下步骤:
步骤1)获取在轨卫星实际成像的原始光学图像数据;
步骤2)获取与所述原始光学图像对应的全链路仿真系统的图像数据;
步骤3)确定一级评估指标,根据所述一级评估指标评估所述全链路仿真系统;
步骤4)获取所述全链路仿真系统的评估结果,根据评估结果,确定该评估结果所对应的二级评估指标;
步骤5)根据所述二级评估指标计算结果计算所述全链路仿真系统的图像数据的评价指数;
根据全链路仿真算法的仿真参数,对全链路仿真算法进行置信度区间划分,采取加权平均的方式,对各置信度区间进行分值范围限定,确认落入相应的分值范围内的被置于相应的置信度区间,所述仿真参数包括但不限于:图像要素框架、整体清晰度、灰度均衡度、噪声水平、目标形状保真度以及目标细节保真度;
所述步骤3)中的一级评估指标包括但不限于:全链路仿真系统的置信度区间,其中,所述置信度区间包括低置信度区间、中置信度区间和高置信度区间;
所述步骤4)中的获取所述全链路仿真系统的评估结果,进一步包括:评估所述全链路仿真系统所属的置信度区间;
所述步骤4)中的二级评估指标包括但不限于:相似度指标、一致性指标、置信度指标;所述低置信度区间对应的二级评估指标为相似度指标;所述中置信度区间对应的二级评估指标为一致性指标;所述高置信度区间对应的二级评估指标为置信度指标;
所述相似度指标的计算参数包括但不限于:分辨率相似度、几何畸变;
所述一致性指标的计算参数包括但不限于:MTF、信噪比、图像均值、平均梯度、标准差;
所述置信度指标的计算参数包括但不限于:峰值信噪比、逼真度、影像相关系数、结构相似度;
通过以下公式计算分辨率相似度:
其中,S1为仿真图像与卫星图像的分辨率相似度,r卫为卫星图像的地面分辨率,r仿为仿真图像的地面分辨率;
通过以下公式计算几何畸变:
其中,S2为几何畸变值,n为仿真图像与卫星图像对数,c=|d′-d|/d,c为两个地面控制点间的畸变,d′为仿真图像上地面控制点两两间的距离,d为卫星图像上地面控制点两两间的距离,m为地面控制点的个数;
通过以下公式计算逼真度:
其中,TF为逼真度;M、N分别为图像的行数和列数;i、j分别为像素点在图像中的位置;f(i,j)为卫星图像在(i,j)点的灰度值;g(i,j)为仿真图像在(i,j)点的灰度值;
通过以下公式计算结构相似度:
其中,SSIM为结构相似度,μx和μy分别为卫星图像和仿真图像均值,δx和δy分别为卫星图像和仿真图像的标准差,C1、C2为常数。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述步骤5)进一步包括:采用层次分析方法并结合专家打分确定所述二级评估指标的权重。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤5)进一步包括:对所述二级评估指标计算结果进行无量纲化和归一化处理得到处理结果,然后对所述处理结果进行加权计算,得到用于可见光全链路仿真图像的客观评价指数。
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