CN109636727B - 一种超分辨率重建影像空间分辨率评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种超分辨率重建影像空间分辨率评价方法，首先对原始影像进行超分辨率重建处理，对比原始影像与超分重建后的影像，找到原始影像上不清晰但是超分影像上变清晰的地物，选取超分影像上有明显距离间隔的地物，量测Google地图上高清影像上对应特征地物的距离间隔，计算超分影像上相应距离间隔所占的像元个数，利用超分影像分辨率计算公式求得超分影像的分辨率数值。本发明对原始影像进行超分辨率重建，对超分影像通过一系列的量测、计算，求得超分辨率重建后的影像的分辨率大小，通过对超分前后两张影像的分辨率进行分析，本发明方法的处理过程没有近似，且主要是对超分重建后的影像进行空间分辨率求解，可有效、直观的得到分辨率的数值。

Description

一种超分辨率重建影像空间分辨率评价方法
技术领域
本发明涉及超分辨率重建的技术领域，尤其涉及一种超分辨率重建影像空间分辨率评价方法。
背景技术
影像质量评价是一个经典的研究课题，其目标是设计算法，给出和人的主观感受相一致的评价值。在影像质量评价的指标中，信息熵和信噪比(SNR)是两种常见的指标。针对影像信息富集程度，采用信息熵这一指标进行评价。其值的大小表示影像所包含的平均信息量的含量多少，该值越大，影像的信息量越为富集，影像所包含的信息越多；该值越小，影像信息较少，损失了较多的细节和纹理成分。图像的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功率谱难以计算，近似估计方法即信号与噪声的方差之比。信噪比越大影像的质量越高。
上述两种质量评价指标虽然在一定程度上可以反映出影像质量的大小，但不够直观。在遥感影像应用中，分辨率是较为通用的评价影像质量的方法。
目前，已经提出了各种超分辨率重建影像的分辨率评价方法。Sina Farsiu,M.Dirk Robinson提出使用将同一区域重建后影像分辨率分别于其对应的标准影像和重建前影像的分辨率做差值，求得误差，进而计算影像分辨率提升幅度。(S.Farsiu,M.D.Robinson,M.Elad,P.Milanfar,Fast and robust multiframe super resolution,IEEE Trans.Image processing 13(10)(2004)1327 1344.)。
上面提到的超分辨率重建影像的分辨率评价方法虽然有一定的实用性，但是计算过程相对来说比较复杂，操作起来有一定的难度。
发明内容
针对上述技术问题，本发明的目的在于提供一种超分辨率重建影像空间分辨率评价方法，通过采用超分辨率重建技术，对原始影像进行超分辨率重建，并对超分影像通过一系列的量测、计算，求得超分辨率重建后的影像的分辨率大小，通过空间分辨率的分析，有效的提高影像分辨率。
为实现上述目的，本发明提供了一种超分辨率重建影像空间分辨率评价方法，包括如下步骤：
S1：输入原始影像；
S2：对原始影像进行超分辨率重建处理；
S3：对比原始影像与超分影像，观察原始影像上不清晰但超分影像上变清晰的地物；
S4：在步骤S3中观察到的清晰地物中，在对应的超分影像上选取有明显距离间隔的特征地物；
S5：在具有地理坐标的同一地区高分辨率遥感影像上，找到步骤S4中的特征地物，量测高清影像上相应地物距离间隔宽度d；
S6：量测超分辨率重建影像上的相应区域距离所占的像元个数s；
S7：利用超分辨率重建影像的分辨率r；
S8：循环步骤S3～S7，量测超分影像上的其它有明显距离间隔的地物，计算多个地物的分辨率数值ri；
S9：计算ri的平均值，得到最终的超分辨率重建影像的空间分辨率R。
所述步骤S7中的超分辨率重建影像的分辨率r的计算公式为：
Figure BDA0001908912600000021
由上，本发明的超分辨率重建影像空间分辨率评价方法通过采用超分辨率重建技术，对原始影像进行超分辨率重建，并对超分影像通过一系列的量测、计算，求得超分辨率重建后的影像的分辨率大小。通过对超分前后两张影像的分辨率进行分析，超分影像分辨率有着明显提高，本发明方法的处理过程没有近似，并且主要是对原始影像的进行超分辨率重建，进行空间分辨率的分析，可有效的提高影像分辨率。
附图说明
图1是本发明的超分辨率重建影像空间分辨率评价方法的流程图；
图2a是本发明输入的原始影像；
图2b是本发明对原始影像进行超分辨率重建的超分影像；
图2c是本发明原始影像所对应的Google高清影像；
图3a是本发明原始影像上第一组特征地物的局部放大图；
图3b是本发明超分影像上第一组特征地物的局部放大图；
图3c是本发明Google高清影像上第一组特征地物局部放大图；
图4a是本发明原始影像上第二组特征地物的局部放大图；
图4b是本发明超分影像上第二组特征地物的局部放大图；
图4c是本发明Google高清影像上第二组特征地物局部放大图；
图5a是本发明原始影像上第三组特征地物的局部放大图；
图5b是本发明超分影像上第三组特征地物的局部放大图；
图5c是本发明Google高清影像上第三组特征地物局部放大图。
具体实施方式
下面参见图1～图5对本发明的超分辨率重建影像空间分辨率评价方法进行详细说明。
如图1所示，为了进行影像分辨率的提升，本发明的超分辨率重建影像空间分辨率评价方法，包括如下步骤：
S1：输入原始影像；
S2：对原始影像进行超分辨率重建处理；
S3：对比原始影像与超分影像，观察原始影像上不清晰但超分影像上变清晰的地物；
S4：在步骤S3中观察到的清晰地物中，在对应的超分影像上选取有明显距离间隔的特征地物；
S5：在Google地图上(具有地理坐标的同一地区高分辨率遥感影像)，找到步骤S4中的特征地物，量测高清影像上相应地物距离间隔宽度d(单位为米)；
S6：量测超分辨率重建影像上的相应区域距离所占的像元个数s；
S7：利用超分辨率重建影像的分辨率计算公式(如下式)，计算分辨率r的数值；
Figure BDA0001908912600000041
S8：循环步骤S3～S7，量测超分影像上的其它有明显距离间隔的地物，计算多个地物的分辨率数值ri；
S9：计算ri的平均值，得到最终的超分辨率重建影像的空间分辨率R。
下面通过实施例进一步对本发明方法进行说明，过程如下：
将图2a的原始影像数据进行超分辨率重建技术处理得到图2b的影像图，图2c的影像图为图2a的原始影像数据的Google高清影像图。对比图2a、2b两张影像，观察原始影像上不清晰但超分影像上变清晰的地物，在图2b上选取第一个有明显距离间隔的特征地物并进行放大得到图3b，将所选区域对应到原始影像和Google高清影像上的相应位置进行放大得到图3a、图3c。在图3c上量测特征地物的距离间隔宽度d＝1.5m，在图3b上量测特征地物距离间隔宽度所占像元数s＝1.75pixels(像素)，根据上述公式(1)得相应分辨率大小为r1＝0.86。在图4、图5上重复过程，求得相应分辨率大小分别为r2＝0.855、r3＝0.895，其平均值为r＝0.87。因此，超分辨率重建后影像分辨率的大小为0.87。
本发明的超分辨率重建影像空间分辨率评价方法可以用数字更加直观的表达出影像分辨率的大小，采用超分辨率重建技术，通过原始影像与超分影像的对比，观察原始影像上不清晰但是超分影像上变清晰的地物，选取超分影像上有明显距离间隔的地物，量测Google高清影像上对应特征地物的距离间隔及超分影像上相应距离间隔所占的像元个数，利用公式计算求得超分影像的分辨率大小。通过对超分前后影像分辨率分析，本发明的方法对影像分辨率实现了提高。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种超分辨率重建影像空间分辨率评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：输入原始影像；
S2：对原始影像进行超分辨率重建处理；
S3：对比原始影像与超分影像，观察原始影像上不清晰但超分影像上变清晰的地物；
S4：在步骤S3中观察到的清晰地物中，在对应的超分影像上选取有明显距离间隔的特征地物；
S5：在具有地理坐标的同一地区高分辨率遥感影像上，找到步骤S4中的特征地物，量测高清影像上相应地物距离间隔宽度d；
S6：量测超分辨率重建影像上的相应区域距离所占的像元个数s；
S7：利用超分辨率重建影像的分辨率计算公式，计算分辨率r的数值，分辨率r的计算公式为：
Figure FDA0003880214890000011
S8：循环步骤S3～S7，量测超分影像上的其它有明显距离间隔的地物，计算多个地物的分辨率数值ri；
S9：计算ri的平均值，得到最终的超分辨率重建影像的空间分辨率R。
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