【摘 要】
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高光谱超分图像具有对地物属性精细探测的能力,可对低分辨率图像高分辨率化,提高图像的可认知度。而针对高光谱超分图像尚无有效的质量评价方法。鉴于此类图像评价准则问题的
【机 构】
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陆军炮兵防空兵学院兵器工程系,陆军炮兵防空兵学院研究生1队
【基金项目】
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国家自然科学基金(61379105)
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高光谱超分图像具有对地物属性精细探测的能力,可对低分辨率图像高分辨率化,提高图像的可认知度。而针对高光谱超分图像尚无有效的质量评价方法。鉴于此类图像评价准则问题的重要性和必要性,本文利用经典超分方法获得高光谱超分图像集并深入研究了图像的特点,提出了一种基于三类图像特征的高光谱超分图像质量评价方法。该方法分别计算了图像的空域自然场景统计、局部频域特征以及局部二值梯度,获得了三类特征向量,对三类低层特征向量建立回归森林模型预测图像的质量分数。实验结果与其他经典方法相比,本文算法具有更好的准确度和主客观一致性。算法能够满足高光谱超分图像质量需求。
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