A Method Based on Local Variance for Quality Assessment of Multiresolution Image Fusion
Notice bibliographique
Résumé
Several methods exist to combine a panchromatic image of high spatial resolution with lower resolution multispectral imagery. Of particular interest are those methods designed to simulate real multispectral images having the spatial resolution of a panchromatic image. To help justify an algorithm over another one, quantitative evaluation of the quality of a fused image is necessary. In most cases, the evaluation is performed with the original high- and low-spatial resolution images degraded to a coarser resolution by pixel-block averaging. The multispectral image of the highest resolution serves as a reference image (real image). Most approaches proposed for quality assessment are based on statistical measures computed over the whole image; typical measures are the correlation coefficient and the root-mean-square deviation. However, these measures make no reference to the spatial domain. In this paper, we suggest measures based on local variance computed over a three-by-three pixel window as complementary measures to evaluate the quality of the fused images. The rationale is that an ideal fused image must replicate the variance of the reference image when estimated locally. To help discriminate between local variance induced by real details as opposed to artefacts, the variance is partitioned into two terms. Each term takes into consideration the expected direction of the added details over the multispectral image oversampled by pixel replication. The method is illustrated with different fusion models applied to an Ikonos image.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».