论文题目: 基于图像功率谱的航空图像质量判别技术研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 机械制造及其自动化
作者: 修吉宏
导师: 翟林培
关键词: 图像质量评价,功率谱,小波变换,去噪,人眼视觉系统
文献来源: 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
发表年度: 2005
论文摘要: 随着航空成像技术的不断完善和发展，其最终产品——航空图像的质量判别问题也引起国内外航空图像工作者的广泛关注。航空图像质量判别的特殊性在于大多数航空图像都没有参考图像，属于无参考图像质量判别范畴。无参考图像质量判别是一项十分困难的工作，目前国内外研究成果较少，已有的成果多是针对已知的某种降质因素进行有限范围的判别。本文对航空图像的质量判别方法进行了深入的研究和探讨，在分析航空图像降质因素的基础上，提出了利用图像功率谱检测图像降质程度，从而判别图像质量的方法，并引入人眼视觉特性，将主客观判别方法有效地结合在一起。 文中首先从主观和客观评价两个方面，介绍了国内外航空图像质量判别的发展历史及有代表性的判别方法，将主客观方法结合起来，在客观判别参量中引入人眼视觉特性是今后图像质量判别的发展方向。 依据航空摄像的外部环境条件和航空相机的内部工作特点，深入分析了引起航空图像降质的主要因素，提出图像功率谱作为检测图像降质程度的主要工具，并从理论和实验两方面分析了各种降质因素对功率谱的影响。 利用功率谱比率的方法检测图像噪声，为避免图像中的噪声对功率谱质量判别造成干扰，利用小波多分辨分析特性和对信号奇异点检测的优越性，对噪声图像进行了消噪处理，提高了图像质量的判别效果。 利用人眼对比敏感度特性对图像功率谱进行了视觉加权处理，从而建立了对数功率谱质量判别函数，并利用实验分析论证了该方法的有效性。 最后利用频域分析的方法对简单的降质模型进行了检测和预估。 本文研究的重点在于对给定图像进行定量的分析和计算，通过输出数值结果判别图像质量，一系列系统性的实验结果证明本文提出的基于功率谱和HVS的图像质量评价方法的可行性。这种方法将图像质量的主、客观评价方法相结合，有效地克服了图像质量主观评价方法耗时耗力，而传统客观评价方法与实际图像质量不相吻合等弊端，为图像质量判别技术的发展提供了一种有效手段。
论文目录:
摘要
ABSTRACT
目录
图表索引
第1章 绪论
1.1 航空图像质量判别的意义
1.2 图像质量的含义及判别方法分类
1.3 航空图像质量判别的发展历史
1.3.1 有代表性的主观质量评价方法-NIIRS
1.3.2 客观质量评价方法
1.3.2.1 基于分辨率的判别方法
1.3.2.2 基于清晰度的判别方法
1.3.2.3 基于信息熵的判别方法
1.3.2.4 基于密度的判别方法
1.3.2.5 基于影像畸变的判别方法
1.3.2.6 基于信噪比(SNR)的判别方法
1.3.3 主客观相结合的判别方法
1.3.4 图像质量判别的发展方向
1.4 主要研究内容及结构安排
第2章 影响航空图像质量的主要因素
2.1 像移的产生及其对图像质量的影响
2.1.1 产生像移的原因
2.1.2 像移对图像质量的影响
2.2 离焦产生原因及其对图像质量的影响
2.2.1 离焦产生的原因
2.2.2 离焦对图像质量的影响
2.3 曝光时间及其对图像质量的影响
2.3.1 确定曝光时间的因素
2.3.2 曝光时间对图像质量的影响
2.4 CCD传感器对图像质量的影响
2.4.1 CCD工作过程中存在的噪声类型
2.4.2 噪声对图像质量的影响
2.5 大气环境对图像质量的影响
2.5.1 大气的不稳性
2.5.2 大气濛雾
2.6 本章小结
第3章 图像功率谱及降质因素对功率谱曲线的影响
3.1 图像功率谱
3.1.1 图像傅立叶变换及其功率谱定义
3.1.2 图像功率谱模型
3.2 图像功率谱曲线的建立
3.2.1 图像二维功率谱曲线
3.2.2 图像一维功率谱曲线
3.3 不同降质因素对图像功率谱曲线的影响
3.3.1 图像降质模型
3.3.2 像移对图像功率谱曲线的影响
3.3.3 离焦对图像功率谱曲线的影响
3.3.4 大气湍流对图像功率谱曲线的影响
3.3.5 噪声对图像功率谱曲线的影响
3.4 利用图像功率谱检测图像噪声
3.5 本章小结
第4章 航空图像噪声滤波方法研究
4.1 航空图像的噪声模型
4.2 去噪方法的选取
4.3 小波分析的相关介绍
4.3.1 多分辨分析
4.3.2 小波分析与信号和噪声的奇异性
4.4 小波去噪的实质
4.5 高斯白噪声消除方法
4.5.1 白噪声在小波系数中的分布
4.5.2 小波域高斯白噪声的消除
4.6 条带噪声去除方法
4.6.1 条带噪声在频率域的分布
4.6.2 小波域条带噪声的检测
4.6.3 小波域条带噪声的消除
4.7 本章小结
第5章 基于图像功率谱的图像质量判别方法
5.1 人眼视觉特性
5.1.1 亮度对比敏感度
5.1.2 频率对比敏感度
5.1.3 视觉感知在空间频率、方向上的多通道分解
5.1.4 掩蔽效应
5.2 引入HVS的必要性
5.3 图像功率谱质量判别函数的建立
5.3.1 CSF函数的归一化频率表示法
5.3.2 图像功率谱的视觉加权处理
5.4 图像质量判别方法的实现框图
5.5 功率谱质量判别方法的性能分析
5.5.1 图像库中相同景物图像之间的质量判别
5.5.2 图像库中不同景物图像之间的质量判别
5.5.3 对真实景物图像的质量判别
5.6 本章小结
第6章 利用图像功率谱检测图像降质原因
6.1 非参数模糊辨识方法
6.1.1 倒频谱
6.1.2 散焦和像移在倒频谱上的表现形式
6.2 运动像移的检测
6.2.1 利用倒频谱检测像移
6.2.2 利用图像角功率谱检测像移
6.3 散焦模糊的检测
6.4 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 总结
7.2 设想与展望
参考文献
攻读博士期间发表的文章
作者简介
致谢
发布时间: 2007-03-27
参考文献
- [1].基于小波变换的航空图像处理及动载体多目标跟踪方法研究[D]. 刘钢.中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）2005
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