ĐỖ thị phưƠNG
Thực nghiệm và đánh giá kết quả
tải về 1.14 Mb. Chế độ xem pdf
|
6 TCVN 11820-1-2017 Cong trinh Cang Bien - Yeu cau Thiet ke - Phan 1 - Nguyen tac chung, danh muc TCXD (15-5-2014), Thiet ke dam chuyen
| 3.2.1. Thực nghiệm và đánh giá kết quả
Ảnh ánh sáng ban đêm DMSP – OLS (F18 satellite) năm 2013 được tải miễn phí tại:https://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html. Ảnh bề mặt không thấm nước ISA năm 2010 được tải miễn phí tại: https://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/download_global_isa.html Hai ảnh được trích xuất khu vực nghiên cứu Việt Nam và đưa về cùng hệ tọa độ WGS84 Tiến hành thực nghiệm tăng độ phân giải ảnh bằng các phương pháp nội suy láng giềng gần nhất, nội suy song tuyến tính, nội suy xoắn bậc ba. Giảm độ phân giải ảnh sau nội suy bằng phương pháp Mean (tính các giá trị trung bình). Sử dụng chương trình lập trình từ Python. Kết quả Sau quá trình, với mỗi ảnh vệ tinh DMSP và ISA độ phân giải 1km, ta thu được 03 ảnh kết quả tương ứng với quá trình nội suy làm tăng độ phân giải ảnh lần lượt bằng ba phương pháp (nội suy láng giềng gần nhất, nội suy song tuyến tính và nội suy xoắn bậc ba) và làm giảm độ phân giải bằng phương pháp lấy giá trị trung bình Mean. Ba ảnh kết quả sẽ được so sánh với ảnh gốc ban đầu, nhằm so sánh tác động của quá trình nội suy đối với chất lượng ảnh. Kết quả cho thấy đối với cả 2 dữ liệu ảnh vệ tinh DMSP và ISA, quá trình tăng độ phân giải ảnh bằng phương pháp nội suy láng giềng gần nhất và giảm độ phân giải ảnh bằng phương pháp tính giá trị trung bình không làm thay đổi chất lượng ảnh. Ảnh kết quả thu được giống với ảnh gốc (chỉ số so sánh MSE=none, SSIM=1). Với ảnh vệ tinh ISA, phương pháp nội suy xoắn bậc ba có tác động tốt hơn với ảnh kết quả (các chỉ số so sánh MSE= 0.00037, PSNR=34.2565, SSIM=0.9963) so với phương pháp nội suy song tuyến tính (các chỉ số so sánh MSE= 0.00093, PSNR=30.2691, SSIM=0.9907). Kết quả được biểu diễn bằng biểu đồ 3.1 và biểu đồ 3.2. Tương tự, với ảnh vệ tinh DMSP phương pháp nội suy xoắn bậc ba có tác động tốt hơn với ảnh kết quả (các chỉ số so sánh MSE= 0.0085, PSNR=20.704, SSIM=0.9634) so với phương pháp nội suy song tuyến tính (các chỉ số so sánh MSE=0.0089, PSNR=20.5043, SSIM=0.9615). Kết quả được biểu diễn bằng biểu đồ 3.3 và biểu đồ 3.4 dưới đây. Biểu đồ 0.1 So sánh tác động của các phương pháp nội suy với ảnh EstISA theo chỉ số SSIM 1 0.990748 0.996338 0.986 0.988 0.99 0.992 0.994 0.996 0.998 1 1.002 Nearest -Mean Bilinear- Mean Bicubic-Mean EstISA SSIM 15 Biểu đồ 0.2: So sánh tác động các phương pháp nội suy với ảnh EstISA theo chỉ số MSE – PSNR Biểu đồ 0.3: So sánh tác động của các phương pháp nội suy với ảnh DMSP-OLS theo chỉ số SSIM Biểu đồ 0.4: So sánh tác động các phương pháp nội suy với ảnh DMSP-OLS theo chỉ số MSE, PSNR 0 0.00094 0.000375 0 30.26912 34.25653 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 0.0001 0.0002 0.0003 0.0004 0.0005 0.0006 0.0007 0.0008 0.0009 0.001 Nearest -Mean Bilinear -Mean Bicubic - Mean MSE PSNR 1 0.961562 0.963373 0.94 0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1 1.01 Nearest-Mean Bilinear-Mean Bicubic-Mean tải về 1.14 Mb. Chia sẻ với bạn bè của bạn:
|