【摘 要】
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考虑人眼对图像质量感知的模糊性,提出了一种基于深度信念网络的遥感图像质量评价的方法,将遥感图像质量的评价问题转化为图像质量等级分类问题;首先对原始遥感图像加入噪声
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考虑人眼对图像质量感知的模糊性,提出了一种基于深度信念网络的遥感图像质量评价的方法,将遥感图像质量的评价问题转化为图像质量等级分类问题;首先对原始遥感图像加入噪声和模糊,模拟出不同失真程度的遥感图像;依据失真强度对图像进行质量等级的划分,然后提取与视觉一致性的统计特征和视觉感知特征;最后通过深度信念网络训练得到特征和遥感图像质量等级之间的分类模型;实验结果表明:与其他浅层机器学习方法对比,该方法克服了浅层机器学习方法的学习和泛化能力有限的缺点,获得了更加符合人类视觉系统的模型,更好的分类准确率;此方法能对
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