面向分類的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究.pdf

1、遙感技術(shù)的快速發(fā)展,為各種遙感應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)上的保證。由于遙感數(shù)據(jù)在具體應(yīng)用領(lǐng)域缺乏有效的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,遙感數(shù)據(jù)的獲取、處理和應(yīng)用都存在極大的盲目性。這種對(duì)數(shù)據(jù)可用性認(rèn)識(shí)的缺乏,無(wú)疑會(huì)對(duì)圖像處理和分析算法的研究帶來(lái)極大的偏頗性,使處理和分析結(jié)果的評(píng)價(jià)缺乏有效性。所有這些都嚴(yán)重阻礙了遙感應(yīng)用幅度的擴(kuò)展和水平的深化。
　　本文以圖像分類應(yīng)用為牽引,在分析圖像分類質(zhì)量含義的基礎(chǔ)上,提出了兩種面向圖像分類的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。方法一是基于圖

2、像質(zhì)量要素的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。針對(duì)第一種方法,本文首先要分析影響圖像解譯的質(zhì)量要素,然后構(gòu)建質(zhì)量要素與圖像分類精度的關(guān)系模型。方法二是基于圖像特征分布的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。針對(duì)第二種方法,本文首先建立了基于圖像特征分布的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型?？紤]到利用EM算法進(jìn)行分布估計(jì)極易得到偏離真實(shí)值的局部最優(yōu)解,基于約束均值有利于參數(shù)估計(jì)的認(rèn)識(shí),本文提出了一種均值約束的EM算法——MCEM(Mean-ConstrainedExpectationMaxi