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在各種與航拍圖像相關(guān)系統(tǒng)中，往往需要通過對圖像的質(zhì)量狀況進(jìn)行評價，以調(diào)整系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)，從而達(dá)到更好的航拍圖像處理效果。所以，航拍圖像的質(zhì)量評價方法成為衡量各種航拍圖像處理過程的重要指標(biāo)。

圖像質(zhì)量評價方法主要分為主觀評價方法和客觀評價方法。主觀評價方法考慮了觀察者對圖像的理解效果?？陀^質(zhì)量評價方法分為全參考方法、部分參考方法及無參考方法三大類。

近年來，對無參考圖像質(zhì)量評價方法引起了廣泛的關(guān)注。謝小甫等［1-4］分別利用人類視覺系統(tǒng)特性、剛可見模糊(JNB)及相位等結(jié)合結(jié)構(gòu)相似度(SSIM)對圖像評價。該類方法對模糊圖像的估計偏差較大，使評價結(jié)果和主觀評價之間存在差異。

因此，本文提出一種基于清晰度和亮度的航拍圖像質(zhì)量評價方法。該方法首先通過計算平均邊緣寬度度量圖像的清晰度;其次，對待測圖像進(jìn)行指數(shù)直方圖修正，通過計算修正前后的圖像亮度差衡量圖像亮度，最后將清晰度和亮度的綜合結(jié)果作為航拍圖像質(zhì)量評價的標(biāo)準(zhǔn)。該評價方法解決現(xiàn)有圖像質(zhì)量評價方法不適用于航拍圖像的問題，提高了對航拍圖像評價的準(zhǔn)確性，使評價結(jié)果符合人眼視覺感知。

1 基于清晰度和亮度的評價方法

目前大多數(shù)算法僅對圖像清晰度進(jìn)行評價，沒有考慮圖像亮度的影響。本文針對航拍圖像的特點(diǎn)綜合考慮圖像清晰度和圖像亮度。

1.1 清晰度評價

航拍圖像在航行中進(jìn)行拍攝，往往因飛機(jī)自身的晃動或相對運(yùn)動等因素造成圖像模糊。模糊圖像的顯著特點(diǎn)是圖像邊緣模糊，邊緣寬度明顯變寬。因此，本文用邊緣平均寬度評價圖像的清晰度。清晰度評價步驟如下:

S1:用Sobel 算子對評價圖像進(jìn)行初步邊緣檢測;

S2:根據(jù)邊緣像素點(diǎn)的特點(diǎn)，對第一步中的結(jié)果進(jìn)行處理，去除偽邊緣點(diǎn);

S3:對確認(rèn)的邊緣像素點(diǎn)進(jìn)行模糊度估計并計算邊緣點(diǎn)的模糊距離width;

S4:重復(fù)以上步驟，分別對待測圖像進(jìn)行水平和垂直兩方向檢測;

S5:對水平和垂直方向的模糊估值計算進(jìn)行加權(quán)，得到圖像總體模糊估計值blur，如式(1)所示。

1.2 亮度衡量

對航拍圖像來說，只有正確曝光下得到的圖像，其亮度才適合人眼辨認(rèn)，計算機(jī)的進(jìn)一步處理。因此，針對亮度傳統(tǒng)方法評價不夠嚴(yán)謹(jǐn)、誤判率較高的問題，提出一種基于指數(shù)直方圖修正的圖像亮度評價算法。通過指數(shù)直方圖修正，將原始圖像修正到適合人眼視覺感知的最佳范圍，通過比對修正前后灰度值的改變量衡量亮度。

采用ZHL堿性無氰鍍銀在適宜的工藝條件下所得的鍍銀層為較光亮的銀白色，顯微硬度適中，結(jié)晶細(xì)膩、均勻，可替代傳統(tǒng)的氰化鍍銀工藝。

以直方圖修正前后的平均灰度差值，作為亮度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。假設(shè)航拍圖像的亮度分量平均灰度為H1，直方圖修正后的平均灰度為H2。對亮度合適且清晰的航拍圖像，其平均灰度與直方圖修正后的平均灰度非常接近;對平均灰度較高的圖像，直方圖修正可降低圖像亮度;而平均灰度低的圖像，通過直方圖修正，可提高圖像亮度。因此，H1 與H2 兩者有以下的三種關(guān)系:

①當(dāng)H1 ＜H2 時，圖像亮度不夠;

②當(dāng)H1 ＞H2 時，圖像亮度過強(qiáng);

③當(dāng)H1=H2 時，圖像亮度為標(biāo)準(zhǔn)亮度

而在實(shí)際應(yīng)用中，不可能得到完全相等的H1 和H2，只能認(rèn)為具有最接近的H1 和H2 值的圖像，即具有最小|H1-H2|值的圖像其亮度是最合適的。由此得到亮度評價指標(biāo)lum，如式(2)所示。

基于指數(shù)直方圖修正的圖像亮度評價算法的具體步驟如下所示。

S1:根據(jù)RGB 到HIS 彩色空間的轉(zhuǎn)換方法，提取亮度分量，得到圖像灰度圖I1;

S3:對灰度圖I1 做指數(shù)分布的直方圖修正，得到灰度圖I2;

S4:計算圖像I2 的平均灰度為H2;

S5:計算亮度評價指標(biāo)lum。

在步驟S3 中，為了使直方圖修正后的輸出圖像滿足人眼的主觀亮度感覺，使用指數(shù)分布作為輸出圖像灰度概率密度模型，如式(3)所示。

式中為率參數(shù)，

根據(jù)概率密度模型，得到指數(shù)直方圖修正轉(zhuǎn)換函數(shù)，如式(4)所示。

從式(4)可以看出，由概率模型得到的指數(shù)直方圖修正轉(zhuǎn)換函數(shù)使主觀亮度感覺與客觀亮度的對數(shù)呈線性相關(guān)，有利于保證亮度評價的準(zhǔn)確性。解決了常規(guī)直方圖均衡方法沒有考慮人眼視覺與亮度的關(guān)系，對亮度衡量不準(zhǔn)確的現(xiàn)象。

1.3 綜合評價指標(biāo)

將清晰度評價值和亮度衡量值加權(quán)得到航拍圖像的質(zhì)量評價指標(biāo)AIQAI(Aerial Image Quality Assessment Index)，如式(5)所示。

AIQAI 綜合了影響航拍圖像質(zhì)量最重要的兩個因素，即圖像清晰度和圖像亮度。采用該評價指標(biāo)克服了傳統(tǒng)方法對航拍圖像片面性的評價。當(dāng)blur 的值及l(fā)um 越小時，圖像質(zhì)量評價指標(biāo)AIQAI 的值越小，航拍圖像質(zhì)量越好。

2 AIQAI 有效性分析

為了更好的評價本文提出的圖像質(zhì)量評價指標(biāo)AIQAI 的正確性，將該評價方法運(yùn)用到實(shí)際航拍圖像解析定位系統(tǒng)中，這里隨機(jī)抽取如圖1 所示的6 副實(shí)際項(xiàng)目中的航拍圖像。

根據(jù)人眼主觀感知對圖1 中的各圖像按質(zhì)量由好到差排序依次為:b，a，e，d，c，f。分別用GSM、文獻(xiàn)［3］、文獻(xiàn)［4］的方法及本文方法對圖1 中的圖像進(jìn)行評價，上述各評價方式的評價結(jié)果見表1。

圖1 航拍圖像

表1 不同方法的質(zhì)量評價值

上述幾種方法都是無參考型的圖像質(zhì)量評價方法。GSM 及文獻(xiàn)［3］的方法是值越大對應(yīng)圖像越好，文獻(xiàn)［4］及本文方法則是值越小，圖像質(zhì)量越好。根據(jù)表1 中的數(shù)據(jù)顯示及分析發(fā)現(xiàn)，文獻(xiàn)［3］中對c，f的評價比a，b 都要好，即該方法缺乏對模糊圖像的評價，文獻(xiàn)［3］的方法不再適用。文獻(xiàn)［4］的方法沒有考慮亮度對圖像的視覺影響，對圖像c，f 的評價結(jié)果基本一致，不符合主觀評價結(jié)果。GSM 的評價更是無法與人眼視覺系統(tǒng)評價一致，其受圖像內(nèi)容的影響，不適用于航拍圖像。而本文方法的評價結(jié)果則能很好的符合主觀評價，驗(yàn)證了AIQAI 的正確性。

3 結(jié)論

根據(jù)航拍圖像的特點(diǎn)，提出一種基于清晰度和亮度的航拍圖像質(zhì)量評價方法，解決了一般的圖像質(zhì)量算法不適用于航拍圖像的問題。經(jīng)實(shí)驗(yàn)及項(xiàng)目實(shí)證表明，該方法能很好的適用于航拍圖像，評價效果與HVS 觀察一致。但航拍圖像除了圖像模糊和曝光不足等情況外，還存在壓縮失真等現(xiàn)象。因此，研究能同時評價更多影響航拍圖像質(zhì)量因素的質(zhì)量評價算法是未來研究的重點(diǎn)，也是航拍圖像質(zhì)量評價中的難點(diǎn)。

［1］謝小甫，周進(jìn)，吳欽章.一種針對圖像模糊的無參考質(zhì)量評價指標(biāo)［J］.計算機(jī)應(yīng)用，2010，30(4):921-924.

［2］關(guān)澈，王延杰.CCD 相機(jī)實(shí)時自動調(diào)光系統(tǒng)［J］.光學(xué)精密工程，2008，16(2):358-366.

［3］楊春玲，高文瑞.重視邊緣區(qū)域的結(jié)構(gòu)相似度圖像質(zhì)量評價方法［J］.中國圖像圖形學(xué)報，2011，16(12):2133-2139.

［4］王正友，葉金財，伍雙等.一種結(jié)合邊緣檢測的模糊估計新方法［J］.中國圖像圖形學(xué)報，2009，14(11):2406-2410.