专利名称：基于idl编程实现的遥感影像细节及对比度定量评价指标的制作方法
技术领域：
本发明属于计算机数字图像处理领域。
背景技术：
本发明包含两类定量评价指标——细节评价参数和限制无效灰度差值并基于加权几何平均数法的合成平均对比度。细节评价参数用于定量评价遥感图像的细节信息，其提出主要基于模糊数学和信息熵的相关思想，并利用升岭形分布模型数值化灰度级对于衡量目标细节的贡献度；限制无效灰度差值并基于加权几何平均数法的合成平均对比度用于定量评价遥感图像的对比度，图像X方向和y方向上的平均对比度基于同时对比度的定义进行构建，同时利用人类视觉对比度分辨率阈值的数学模型，对两个方向上的平均对比度的数值进行限制，以防止无效的灰度差值进行累加。同时，这两类评价指标的具体实现基于 IDL编程环境。
发明内容
本发明的目的是提供两类数值指标，用于定量评价遥感图像的细节信息以及对比度。运用这两类指标可以量化人们对于遥感影像细节信息以及对比度的主观感觉，最终形成数值结论，从而使人们可以更加客观的评价或者比较遥感影像的细节信息以及对比度。一、细节评价参数
细节评价参数的定义式如式⑴所示。
权利要求
1.两类用于定量评价遥感影像细节信息以及对比度的数值指标，其技术特征如下所述。
2.—、细节评价参数细节评价参数的定义式如式⑴所示
3.二、限制无效灰度差值并基于加权几何平均数法的合成平均对比度目前，在遥感影像对比度评价方面，用的比较多的一类指标为同时对比度，但是，由于同时对比度在计算时需要分别计算出图像中目标和背景的平均灰度，这就不得不涉及到将目标与背景从图像中分离出来的问题；目前，解决这类问题的方法主要有图像分割和边缘检测两种；但是，对于同时对比度的计算，这两种方法的分离精度并不理想，特别是碰到复杂图像时，例如遥感影像，其分离的效果还有待商榷；为了在定量评价遥感影像的对比度时，避开目标与背景分离的问题，本发明在同时对比度定义的基础上提出了限制无效灰度差值并基于加权几何平均数法的合成平均对比度的定义；该对比度先基于同时对比度的定义，分别计算Z方向和方向上的平均对比度G和C；，然后利用加权几何平均数法，将两者合成为整幅图像的对比度，其定义式如式⑶所示
4.本发明中提出的这两类评价指标已在IDL中编程实现，实现代码请参考图2和图3。
全文摘要
基于IDL编程实现的遥感影像细节及对比度定量评价指标。两类用于定量评价遥感影像细节以及对比度的评价指标，分别为细节评价参数和限制无效灰度差值并基于加权几何平均数法的合成平均对比度。细节评价参数用于定量评价遥感影像的细节信息，其提出主要基于模糊数学和信息熵的相关思想，并利用升岭形分布模型数值化灰度级对于衡量目标细节的贡献度；限制无效灰度差值并基于加权几何平均数法的合成平均对比度用于定量评价遥感影像的对比度，影像x方向和y方向上的平均对比度基于同时对比度的定义进行构建，同时利用人类视觉对比度分辨率阈值的数学模型，对两个方向上的平均对比度的数值进行限制，以防止无效的灰度差值进行累加。
文档编号G06T7/00GK102622757SQ20121006880
公开日2012年8月1日 申请日期2012年3月16日 优先权日2012年3月16日
发明者孟天佑, 汪云甲 申请人:中国矿业大学, 孟天佑