SAGE-NDVI：基于星地NDVI知识打破刻板印象的遥感图像去雾评价指标
计算机视觉与模式识别
2023-06-13 v1
摘要
图像去雾是一项有意义的底层计算机视觉任务，可应用于多种场景。在我们基于遥感（RS）图像的工业部署场景中，图像去雾质量直接影响作物识别与长势监测产品的等级。然而，广泛使用的峰值信噪比（PSNR）与结构相似性指数（SSIM）提供的视觉解释模糊不清。本文设计了一种用于遥感图像去雾评价的新客观指标。我们所提指标利用地面物候观测资源，计算有雾日期遥感与地面图像间的植被指数误差。大量实验验证，该指标能恰当评价不同去雾模型，且符合人类视觉感知。
引用
@article{arxiv.2306.06288,
title = {SAGE-NDVI: A Stereotype-Breaking Evaluation Metric for Remote Sensing Image Dehazing Using Satellite-to-Ground NDVI Knowledge},
author = {Zepeng Liu and Zhicheng Yang and Mingye Zhu and Andy Wong and Yibing Wei and Mei Han and Jun Yu and Jui-Hsin Lai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.06288},
year = {2023}
}
备注
Accepted by ICME 2023 Industry Track