【摘 要】
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通过人工解译对极化SAR图像进行地物分类,可提高测绘产品的生产效率。极化SAR图像质量评价是一项重要工作,然而传统的评价方法在针对极化SAR图像时未能充分考虑极化SAR图像的
【机 构】
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中国科学院电子学研究所微波成像技术国家级重点实验室,中国科学院大学,中国科学院上海高等研究院
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通过人工解译对极化SAR图像进行地物分类,可提高测绘产品的生产效率。极化SAR图像质量评价是一项重要工作,然而传统的评价方法在针对极化SAR图像时未能充分考虑极化SAR图像的伪彩色特征与边缘信息特征,也未能满足人眼视觉系统（HVS）的特殊需求。因此,提出了一种基于HVS结构相似度（SSIM）的极化SAR图像质量评价方法。该方法对传统算法进行了改进,综合考虑了HVS特性与极化SAR图像的特点。实验证明该方法符合HVS的特性,而且能够针对极化SAR图像的特点给出准确的评价结果。
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