城市遥感中的参考型客观评价指标

1.均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)

均方根误差是衡量重建影像质量的基本指标。假设重建高分辨率影像X＾与真实高分辨率影像X的大小均为M×N，均方根误差的计算表达式为

均方根误差是基于误差统计的方法，数学含义清晰明了，可以反映像素层面的微小变化。但是，均方根误差只评价待评价影像与原始影像间的像素值差异，未考虑这些差异与人眼主观感知之间的相关性。

2.峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio，PSNR)

在将重建影像看成原始高分辨率影像加噪声的情况下，可以用峰值信噪比对重建影像的质量进行评估。峰值信噪比的计算公式如下:

式中，MAX为影像的灰度级，通常为255，对应uint8影像数据。与均方根误差不同，峰值信噪比越大，表示重建影像质量越好。(www.xing528.com)

3.结构相似性(Structural Similarity，SSIM)

结构相似性模拟人眼视觉系统的部分特性，是衡量两幅图像之间结构相似程度的指标。其核心思想是认为图像中包含结构信息、亮度信息和对比度信息，而亮度信息和对比度信息相对于物体结构是独立的，因此可以将图像局部区域的亮度信息和对比度信息与结构信息相分离，并借助图像结构信息对图像质量进行评价。结构相似性的值在0到1之间，其值越大，表明影像失真状况越小，重建质量越好。

结构相似性的计算公式如下:

式中，μX和μ＾X分别为真实高分辨率影像X和重建高分辨率影像X＾的平均灰度值；σX和σ＾X分别为这两幅影像X和X＾的方差；σX＾X表示X和X＾的协方差；C1和C2为较小的常数，且C1，C2＞0，通常可取0.01和0.02。实际应用中，常把影像分块按照式(8-40)进行计算并平均，得到最终的结构相似性值。