《表3 ITU-R质量和损伤度量表》

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《基于深度学习和人眼视觉系统的遥感图像质量评价》

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将所提方法得出的结果和常用的结构相似性（SSIM）和峰值信噪比（PSNR）的评价结果进行对比。由于遥感图像的最终接收者是人，因此主观评价结果对于遥感图像的评价尤为重要。为了分析所提方法与主观评价结果的关系，建立一个包含800幅遥感图像质量评分库，参与评分的观察者共22人，其中具有图像质量评价专业背景的人有2人，一般观察者有20人。按照主观评价方法中的国际电信联盟无线通信委员会（ITU-R）质量和损伤度量表，如表3所示，对评分库中的图像进行打分，最终整理得到MOS。