王 瑾,陈晓轩,徐家利,王德娟,袁欢欢

(1.长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安 710054; 2.陕西省交通规划设计研究院,陕西 西安 710065)

0 引 言

在传感器技术高速发展的信息化测绘时代，利用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)低空遥感平台快速地获取地表数据成为研究的热点[1]。然而利用无人机测量技术在外业获取数据过程中由于无人机飞行高度较低、影像像幅较小和相机数量较多会导致测区内的航片数量剧增，降低了成图速度。另外，无人机易受外界环境如大风、天气等影响导致部分影像重影、模糊[2]等问题，对影像的拼接质量产生影响。因此，一种通用且高效的成图方法成为制约低空无人机数据生产的关键步骤之一。

随着计算机技术的发展以及数码相机、智能手机的普及，人们对于相片的质量评价进行了深入研究[3]。图像质量评价[4]的方法按照是否有人工参与分为主观质量评价和客观质量评价[5]2大类。由于主观质量评价存在不确定性、评估成本较大等影响因素，因此，客观质量评价越来越成为研究的热点。例如均方误差(Mean Squared Error, MSE)和峰值信噪比(Peak Signal Noise Ratio, PSNR[6])等都是比较传统简单的客观图像质量评价方法。而无参考图像质量评价方法[7-8]是一种没有原始图像作为参考底图的客观评估方法，其算法较为复杂但无需太多的人工干预，能针对不同失真类型和不同失真等级的图像进行真实有效的客观评估，具有很好的应用前景。李从利等人[9]引入并改进了基于自然场景统计的距离度量评价模型，提出了多失真混杂的无人机图像质量盲评价方法；……