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      遙感影像融合及質(zhì)量評價研究總結(jié)

      時間:2019-05-15 09:54:10下載本文作者:會員上傳
      簡介:寫寫幫文庫小編為你整理了多篇相關(guān)的《遙感影像融合及質(zhì)量評價研究總結(jié)》,但愿對你工作學(xué)習(xí)有幫助,當(dāng)然你在寫寫幫文庫還可以找到更多《遙感影像融合及質(zhì)量評價研究總結(jié)》。

      第一篇:遙感影像融合及質(zhì)量評價研究總結(jié)

      遙感圖像融合及質(zhì)量評價總結(jié)

      總結(jié)分兩大部分:融合部分和評價部分。圖像融合階段包括圖像的預(yù)處理,最佳波段的選擇,以及融合方法的選擇。

      圖像的預(yù)處理主要有對接收圖像質(zhì)量的控制,幾何校正,正射校正。論文中列出的算法均為常用算法。而后是對重采樣后圖像像素亮度的處理,有直方圖均衡化,直方圖匹配。最后對多源影像進(jìn)行影像匹配。

      最佳波段的選擇主要是根據(jù)多波段圖像間各波段圖像中信息含量多、相關(guān)性小、地物光譜差異大、可分性好的波段,進(jìn)行波段組合,進(jìn)行后續(xù)的圖像融合。

      融合方法的選擇方面除了常規(guī)方法以外,作者提出了2種改進(jìn)型融合算法: 在像素級的融合方面(1)將HIS變換與小波變換結(jié)合算法;(2)小波變換的改進(jìn)算法。在突出邊緣的融合方面采用將突出邊緣的特征級融合圖像與像素級融合圖像再融合的改進(jìn)算法。

      圖像質(zhì)量的評價這幾篇論文進(jìn)采用主客觀相結(jié)合的評價方式,最終以評分的形式確定圖像的質(zhì)量。主要有

      1、基于人眼視覺系統(tǒng)HVS的評分系統(tǒng);

      (1)基于HVS感興趣特性和對比度的遙感圖像無參考質(zhì)量評價方法

      這種方法基于人類視覺系統(tǒng)感興趣性的原理,在對比度計算時考慮視覺感興趣區(qū)域與背景區(qū)域權(quán)重系數(shù),實現(xiàn)了一種基于HVS的感興趣特性和對比度的遙感圖像無參考質(zhì)量評價方法。并利用遙感圖像專家?guī)斓膱D像和數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,實驗結(jié)果表明本章方法更加符合主觀評價的結(jié)果。

      (2)基于HVS掩蓋效應(yīng)和圖像模糊的遙感圖像無參考質(zhì)量評價方法

      該方法以盲測量圖像模糊算法作為理論基礎(chǔ),將HVS的空間復(fù)雜度掩蓋模型、亮度掩蓋模型引入到圖像質(zhì)量評價過程中,并對人眼灰度敏感度進(jìn)行建模,建模過程依據(jù)人類視覺系統(tǒng)對灰度具有差異的敏感性這一特性。實現(xiàn)了基于HVS和模糊的改進(jìn)的遙感圖像無參考質(zhì)量評價體系。

      2、基于模糊集的評分系統(tǒng);

      該方法基于模糊度理論,選取若干個圖像質(zhì)量參數(shù),確定圖像模糊度,由模糊度級隸屬函數(shù)劃分圖像一級等級,然后再按二級隸屬函數(shù)劃分二級等級。次方法過程較復(fù)雜,工作量較大,結(jié)果相對精確。

      3、針對土地利用項目的各個階段質(zhì)量對應(yīng)控制的質(zhì)量評價方式。

      這種質(zhì)量控制方法從階段到整體對圖像處理的每一步均進(jìn)行質(zhì)量檢驗,確保每一階段圖像質(zhì)量均在可接受范圍之內(nèi),最后再對結(jié)果進(jìn)行整體檢驗,確定圖像質(zhì)量。其針對的是土地利用變更遙感監(jiān)測項目,針對性較強(qiáng)。

      遙感圖像融合及質(zhì)量評價總結(jié).......................................................................................................1

      一、融合階段總結(jié):.......................................................................................................................3

      1、遙感影像預(yù)處理.................................................................................................................3

      1.1幾何校正.....................................................................................................................3 1.2基于影像直方圖的預(yù)處理.........................................................................................3 1.3 影像配準(zhǔn)....................................................................................................................4

      2、多波段遙感影像最佳波段選擇.........................................................................................5

      2.1遙感影像最佳波段選擇指標(biāo).....................................................................................5 2.2分析試驗數(shù)據(jù).............................................................................................................6 2.3 試驗數(shù)據(jù)最佳波段選取............................................................................................7

      3、圖像融合方法.....................................................................................................................8

      3.1像素級融合處理方法.................................................................................................8 3.2 突出邊緣信息的影像融合方法................................................................................9

      二 質(zhì)量評價階段總結(jié)...................................................................................................................10 1基于HVS的主客觀相結(jié)合的評價方法.............................................................................10 1.1建立主觀評分?jǐn)?shù)據(jù)庫...............................................................................................10 1.2基于HVS和SSIM的遙感圖像全參考質(zhì)量評價方法............................................11 1.3基于HVS感興趣特性和對比度的遙感圖像無參考質(zhì)量評價方法.......................11 1.4基于HVS掩蓋效應(yīng)和圖像模糊的遙感圖像無參考質(zhì)量評價方法.......................12 2基于模糊集理論的主客觀相結(jié)合評價方法......................................................................13 2.1評價參數(shù)選取...........................................................................................................13 2.2建立基于模糊集的評分系統(tǒng)...................................................................................14 2.3評分并評級...............................................................................................................16 3階段性與整體性圖像質(zhì)量控制方法..................................................................................16 3.1圖像接收階段...........................................................................................................17 3.2 圖像預(yù)處理階段......................................................................................................18 3.3 圖像融合階段..........................................................................................................18 3.4 整體性圖像質(zhì)量檢驗..............................................................................................18 小結(jié)................................................................................................................................................19

      一、融合階段總結(jié):

      1、遙感影像預(yù)處理 1.1幾何校正

      1.1.1位置校正 1.1.2重采樣

      論文列舉方法有最鄰近內(nèi)插法,雙線性內(nèi)插法及三次卷積內(nèi)插法。最鄰近內(nèi)插法的優(yōu)點是不破壞原來的像元值,處理速度快,但會使原影像中的某些線狀特征變粗成塊。雙線性與三次卷積內(nèi)插法則可以減少線狀特征的塊狀化現(xiàn)象,但兩種方法均具有低通濾波性質(zhì),校正后濾掉信號中的部分高頻分量。在實際工作中,應(yīng)依據(jù)具體的影像和應(yīng)用目標(biāo)選擇不同的內(nèi)插算法。

      1.2基于影像直方圖的預(yù)處理

      1.2.1 直方圖均衡化

      直方圖均衡化又稱直方圖平坦化,是將一已知灰度概率密度分布的影像,經(jīng)過某種變換,變成一幅具有均勻灰度概率密度分布的新影像,其結(jié)果是擴(kuò)展了像元取值的動態(tài)范圍。其實質(zhì)是對影像進(jìn)行非線性拉伸,重新分配影像像元值,使一定灰度范圍內(nèi)的像元的數(shù)量大致相等。

      直方圖均衡后每個灰度級的像元數(shù)理論上應(yīng)相等,但實際上為近似相等,直接從影像上看,直方圖均衡效果是:

      1、各灰度級所占影像的面積近似相等,因為某些灰度級出現(xiàn)高的像素不可能被分割。

      2、原影像上出現(xiàn)頻率小的灰度級被合并,頻率高的灰度級被保留,因此可以增強(qiáng)影像上大面積地物與周圍地物的反差。

      3、如果輸出數(shù)據(jù)分段級較少,則會產(chǎn)生一些大類地物的近似輪廓。

      1.2.2 直方圖匹配

      直方圖匹配是通過非線性變換使得一個影像的直方圖與另一個影像直方圖類似。直方圖匹配對在不同時間獲取的同一地區(qū)或鄰接地區(qū)的影像,或者由于太陽高度角或大氣影響引起差異的影像處理很有用,特別是對影像鑲嵌或變化檢測。

      為了使影像直方圖匹配獲得好的結(jié)果,兩幅影像應(yīng)有相似的特性:

      1、影像直方圖總體形狀應(yīng)類似。

      2、影像中明暗特征應(yīng)相同。

      3、對某些應(yīng)用,影像的空間分辨率應(yīng)相同。

      4、影像上地物分布應(yīng)相同,尤其是不同地區(qū)的影像匹配。如果一幅影像里有云,而另一幅沒有云,那么在直方圖匹配前,應(yīng)將其中一幅進(jìn)行去云處理。

      直方圖匹配在HIS變換融合、主成分變換融合和小波變換融合中用得較多,且能起到輻射增強(qiáng)的效果。許多研究表明:直方圖匹配能夠在盡量保持光譜信息的情況下提高融合影像的細(xì)節(jié)信息,增大信息量。

      1.3 影像配準(zhǔn)

      影像配準(zhǔn)為對從不同傳感器、不同時相、不同角度所獲得的兩幅或多幅影像進(jìn)行最佳匹配的處理過程。其中的一幅影像是參考影像數(shù)據(jù),其它影像則作為輸入影像與參考影像進(jìn)行相關(guān)匹配。

      影像配準(zhǔn)是影像融合處理中最關(guān)鍵的一個步驟。在影像融合的各項預(yù)處理過程中,多幅影像的幾何配準(zhǔn)精度對融合影像的質(zhì)量影響最為顯著。主要有兩類像素層影像配準(zhǔn)算法:基于區(qū)域的配準(zhǔn)算法和基于控制點的配準(zhǔn)算法?;趨^(qū)域的影像配準(zhǔn)算法已廣泛的應(yīng)用于各種影像配準(zhǔn)領(lǐng)域,它運用的是整個區(qū)域的影像像素灰度值來進(jìn)行配準(zhǔn)?;趨^(qū)域的像素層配準(zhǔn)算法主要分為三類:灰度相關(guān)類算法、快速相關(guān)算法(如變灰度級相關(guān)算法、FFT相關(guān)法、序貫相似性檢測算法(SSDA)、變分辨率相關(guān)算法等、以及相位相關(guān)算法)。這類配準(zhǔn)技術(shù)目前發(fā)展較為成熟,在沒有太大的畸變情況下具有較好的配準(zhǔn)性能且對各種影像場景都有較好的適應(yīng)性。由于基于區(qū)域的配準(zhǔn)是以像素的灰度值為基礎(chǔ),當(dāng)存在較大的灰度畸變時,這類算法就難免失效。此外,整個區(qū)域的影像灰度值難以正確描述影像的結(jié)構(gòu)信息,當(dāng)存在較為復(fù)雜的結(jié)構(gòu)畸變時,基于區(qū)域的配準(zhǔn)算法也很難得到正確的配準(zhǔn)結(jié)果。針對以上兩種情況,目前研究較多的是基于控制點的影像配準(zhǔn)算法。

      基于控制點的影像配準(zhǔn)方法通過選取影像間明顯的控制點對,利用它們之間的對應(yīng)關(guān)系來獲得配準(zhǔn)結(jié)果,從而解決了無法掌握灰度畸變成因而失配的難題??刂泣c的選擇分為人工選點和自動選點兩種,兩種選點方法的選點精度都受到影像質(zhì)量影響,例如在低分辨率或噪聲干擾大的影像中選取的控制點的精度都會有所降低。而影像配準(zhǔn)效果在很大程度上取決于控制點選取的好壞,因此,如何選取高精度的控制點是基于控制點的配準(zhǔn)算法的關(guān)鍵所在。

      2、多波段遙感影像最佳波段選擇 2.1遙感影像最佳波段選擇指標(biāo)

      通常,波段選擇考慮三個方面的因素:(1)波段或波段組合信息含量的多少;(2)各波段間相關(guān)性的強(qiáng)弱;

      (3)研究區(qū)內(nèi)欲識別地物的光譜響應(yīng)特征如何。

      那些信息含量多、相關(guān)性小、地物光譜差異大、可分性好的波段組合就是最佳組合。因此常選用下列指標(biāo)判斷最佳波段。

      2.1.1均值、標(biāo)準(zhǔn)差、信息嫡和聯(lián)合嫡 1)均值

      均值就是像素的平均灰度值,對人眼反映為平均亮度;標(biāo)準(zhǔn)差反映了相對灰度均值的離散狀況,標(biāo)準(zhǔn)差越大,灰度分布越分散。一般認(rèn)為平均灰度接近128和更大方差的圖像有較好的視覺效果。

      2)標(biāo)準(zhǔn)差

      標(biāo)準(zhǔn)差反映了圖像灰度相對于灰度平均值的離散情況。在某種程度上,標(biāo)準(zhǔn)差也可用來評價圖像信息量的大小。若標(biāo)準(zhǔn)差大,則圖像灰度級分布分散,圖像的反差大,可以看出更多的信息。標(biāo)準(zhǔn)差小,圖像反差小,對比度不大,色調(diào)單一均勻,看不出太多的信息。

      3)信息嫡

      圖像的嫡值是衡量圖像信息豐富程度的一個重要指標(biāo),嫡值的大小表示圖像所包含的平均信息量的多少。對于一幅單獨的圖像,可以認(rèn)為其各像素的灰度值是相互獨立的樣本,則這幅圖像的灰度分布為p={p0,p1,…,pi,…,pL-1 },pi為灰度值等于i的像素數(shù)與圖像總像素數(shù)之比。根據(jù)shamrnon信息論的原理,一幅圖像的信息嫡為

      4)聯(lián)合嫡

      兩幅圖像的聯(lián)合嫡為:

      式中Pi1i2是圖像X1像元亮度值為i1與圖像X2中同名像元亮度值為i2時的聯(lián)合概率。一般來說聯(lián)合嫡值越大,圖像信息量越大。

      2.1.2 相關(guān)系數(shù)及最佳指數(shù) 1)相關(guān)系數(shù)

      融合圖像與源圖像的相關(guān)系數(shù)能反映兩幅圖像光譜特征的相似程度,其定義如下:

      式中,f和a分別為融合圖像與源圖像的均值。通過比較融合前后的圖像相關(guān)系數(shù)可以看出圖像的光譜信息的改變程度。融合的影像與相應(yīng)多光譜影像的相關(guān)系數(shù)p能反映融合影像同原多光譜影像光譜特征相似程度,即保光譜特性能力。同樣,通過比較融合增強(qiáng)前后的圖像相關(guān)系數(shù)可以看出融合影像與高分辨率影像的空間分辨率改善程度。2)最佳指數(shù)

      美國查維茨提出的最佳指數(shù)OIF的概念,即 __

      其中,Si為第i個波段的標(biāo)準(zhǔn)差,Rij為i,j兩波段的相關(guān)系數(shù)。對n波段圖像數(shù)據(jù),計算其相關(guān)系數(shù)矩陣,再分別求出所有可能三組合波段對應(yīng)的OIF。OIF越大,則相應(yīng)組合圖像的信息量越大。對OIF按照從大到小的順序進(jìn)行排列,即可選出最優(yōu)組合方案。

      2.2分析試驗數(shù)據(jù)

      以議論文中選取IKONOS和QUICKBIRD影像試驗為例

      QUICKBIRD影像是2005年5月份合肥地區(qū)256平方公里的數(shù)據(jù),IKONOS影像是2001年5月份北京地區(qū)100平方公里數(shù)據(jù)。

      由表可以看出:QUICKBIRD標(biāo)準(zhǔn)差Ⅱ>Ⅱ>Ⅲ>Ⅰ,IKONOS標(biāo)準(zhǔn)差Ⅳ>Ⅲ>Ⅱ>Ⅰ,標(biāo)準(zhǔn)差越大越好,則圖像灰度級分布分散,圖像的反差大,說明信息量豐富;QUICKBIRD信息嫡Ⅳ>Ⅲ>Ⅱ>Ⅰ,IKONOS信息嫡Ⅳ>Ⅲ>Ⅱ>Ⅰ,墑值的大小表示圖像所包含的平均信息量的多少,信息嫡越大說明信息量越豐富。

      2.3 試驗數(shù)據(jù)最佳波段選取

      一般來說,波段選擇有兩點原則:①所選擇的波段和波段組合的信息量最大;②所選的波段和波段組合使得某些地物類別之間最容易區(qū)分。對于論文中試驗數(shù)據(jù)做各個波段組合分析:

      由上表可知波段Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ聯(lián)合嫡和最佳指數(shù)最大。由聯(lián)合嫡、最佳指數(shù)以及以上各波段的分析可知,最佳波段組合是Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ。

      3、圖像融合方法 3.1像素級融合處理方法

      論文中對于此類列舉了幾種常規(guī)算法并一種改進(jìn)算法,包括: 3.1.1影像代數(shù)運算融合方法 1)加權(quán)平均融合方法 2)乘積性融合方法 3)比值融合方法 4)高通濾波融合方法 3.1.2彩色空間變換融合方法 1)HIS變換融合法

      2)YIQ與YUV變換融合法

      3.1.3 PCA變換融合方法

      3.1.4基于塔式分解和重建融合方法

      1)基于拉普拉斯塔形分解的影像融合方法。2)基于梯度塔形分解的影像融合方法。

      3.1.5小波變換融合方法

      3.1.6 改進(jìn)算法

      1)將HIS變換與小波變換結(jié)合算法

      其基本思想是:多光譜影像經(jīng)TROUS小波分解后生成不同尺度的近似影像和一組相關(guān)分辨率的小波面,不同尺度下的近似影像及每一小波面的尺寸都與原影像的尺寸相同。在不同尺度下的近似影像中,低頻分量集中了絕大部分能量,它與多光譜影像中的光譜信息相對應(yīng)。高分辨率全色影像經(jīng)TROUS小波分解得到一組不同分辨率的小波面,在每一小波面中,絕對值較大的系數(shù)對應(yīng)于原始影像中的顯著特征(如邊緣、線、區(qū)域邊界等),它反映了原始影像中的豐富細(xì)節(jié)和空間結(jié)構(gòu)。

      因而在高分辨率全色影像與多光譜影像融合時,盡可能保留高分辨率全色影像的小波面系數(shù);另一方面保持多光譜影像的近似數(shù)據(jù),并抑制高分辨率全色影像的近似數(shù)據(jù),以達(dá)到融合影像既保留原始影像中的豐富細(xì)節(jié)和空間結(jié)構(gòu),又不改變原多光譜影像的光譜信息。因此將高分辨率影像經(jīng)小波分解得到的各小波面疊加到低分辨率多光譜影像中,從而既提高了多光譜影像的空間分辨率,同時又保持了多光譜影像的光譜信息。

      2)小波變換的改進(jìn)算法

      該算法根據(jù)待融合影像分辨率之比來確定采用幾進(jìn)制小波,將待融合的高分辨率影像進(jìn)行多進(jìn)制小波變換,然后把高分辨影像經(jīng)小波變換后獲得的低頻成分和低分辨率影像依據(jù)一定的關(guān)系進(jìn)行相互替換,以形成新的高分辨影像的低頻成分,經(jīng)過多進(jìn)制小波逆變換獲得融合后的影像最大限度地利用了待融合影像的信息,防止了影像信息的丟失。

      3.2 突出邊緣信息的影像融合方法

      3.2.1經(jīng)典邊緣檢測算子

      常用的邊緣檢測算子有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Laplacian算子和Canny算子。

      3.2.2改進(jìn)算法

      首先對高分辨率全色影像與多光譜影像選取適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行像素級融合,同時,對邊緣信息豐富的全色影像進(jìn)行不同算子的邊緣檢測分別得到邊緣影像1和邊緣影像2,然后將兩幅邊緣影像進(jìn)行特征融合,融合后的邊緣影像與前面生成的像素級融合影像用下列公式進(jìn)行疊加,其中,N(x,y)、F(x,y)、L(x,y)分別為邊緣增強(qiáng)影像、像素級融合影像及邊緣影像;K為權(quán)系數(shù)。

      其流程圖如下:

      二 質(zhì)量評價階段總結(jié)

      1基于HVS的主客觀相結(jié)合的評價方法

      HVS:人類視覺系統(tǒng),論文提出的所有方法均以HVS為依據(jù),按盡量符合人眼觀察信息時的生理特點而設(shè)計。

      1.1建立主觀評分?jǐn)?shù)據(jù)庫

      論文中選取10張原始遙感圖像,經(jīng)過4種失真方式處理,獲得了 240張待評價圖像。選擇3個專家人員以及15個非專家人員參加圖像主觀質(zhì)量評價。按照ITU-R BT.500-11中有所描述標(biāo)準(zhǔn),評分系統(tǒng)采用雙刺激連續(xù)質(zhì)量測量法的設(shè)計,為評價人員展示圖像對。評分人員對圖像打分(百分制)。該過程工作量較大。

      1.2基于HVS和SSIM的遙感圖像全參考質(zhì)量評價方法

      該方法主要針對大部分圖像無法較準(zhǔn)確的評價包含嚴(yán)重失真的圖像的問題而設(shè)計。具體實現(xiàn)的過程如下,首先生成相應(yīng)的視覺感知圖,生成過程使用到圖像的空間域視覺特征(包括空間位置、紋理復(fù)雜度以及亮度對比度等)。其次生成失真感知圖,該圖可通過計算塊結(jié)構(gòu)相似度得到。接著通過視覺感知圖計算獲得相應(yīng)的視覺特征顯著區(qū)域,同時通過失真感知圖計算獲得相應(yīng)的失真嚴(yán)重區(qū)域,再進(jìn)而計算視覺注意焦點的轉(zhuǎn)移,要分別從視覺特征顯著因素與失真嚴(yán)重因素這兩個方面進(jìn)行考慮,分析該轉(zhuǎn)移影響了視覺感知的哪些方面,在考慮視覺注意焦點轉(zhuǎn)移的基礎(chǔ)之上,重新生成一幅視覺感知圖(焦點轉(zhuǎn)移后的)。最終圖像的客觀質(zhì)量可以通過將塊結(jié)構(gòu)相似度與兩幅視覺感知圖加權(quán)求和獲得。

      1.3基于HVS感興趣特性和對比度的遙感圖像無參考質(zhì)量評價方法

      實際為在對比度計算時考慮視覺感興趣區(qū)域與背景區(qū)域權(quán)重系數(shù),實現(xiàn)了一種基于HVS的感興趣特性和對比度的遙感圖像無參考質(zhì)量評價方法。

      通過①計算圖像中感興趣區(qū)域與非感興趣區(qū)域的加權(quán)因子以及歸一化后的加權(quán)系數(shù);

      ②計算出圖像的原始對比度值以及添加HVS特性之后的對比度值。所得結(jié)果作為評價標(biāo)準(zhǔn)。論文中實驗結(jié)果為

      此方法計算結(jié)果表明添加了 HVS特性之后的對比度值與圖像的主觀評價值相關(guān)性和單調(diào)性都高于傳統(tǒng)方法。這就意味著,在添加了 HVS特性之后,圖像的評價值與其主觀評價值更為相似,即加入了 HVS特性之后的圖像評價值的結(jié)果更為符合人類在現(xiàn)實生活中對圖像所進(jìn)行的評價。

      1.4基于HVS掩蓋效應(yīng)和圖像模糊的遙感圖像無參考質(zhì)量評價方法

      該方法以盲測量圖像模糊算法作為理論基礎(chǔ),將HVS的空間復(fù)雜度掩蓋模型、亮度掩蓋模型引入到圖像質(zhì)量評價過程中,并對人眼灰度敏感度進(jìn)行建模,建模過程依據(jù)人類視覺系統(tǒng)對灰度具有差異的敏感性這一特性。實現(xiàn)了基于HVS和模糊的改進(jìn)的遙感圖像無參考質(zhì)量評價體系。

      該方法通過對圖像進(jìn)行掩蓋后確定圖像的邊緣,則使用邊緣檢測算子計算出邊緣結(jié)果,然后計算該邊緣點的灰度敏感度s(g),由s(g)求出所有邊緣點基于HVS的模糊度HB,取其最大結(jié)果作為該圖像的模糊度。

      論文中實驗驗證結(jié)果為:

      如表5.5,在第一組實驗中,引入了 HVS的掩蓋特性的質(zhì)量評價結(jié)果(HB)與主觀評價結(jié)果的相關(guān)度:pearson相關(guān)系數(shù)為90.4%,spearman秩相關(guān)系數(shù)為90.7%,說明本文的方法與主觀評價結(jié)果更加具有一致性。

      在第二組實驗中,雖然三幅圖像均使用同樣的模糊半徑進(jìn)行模糊,但由于亮度不同,評價人員從視覺感知上對他們的打分顯然有所不同,而評分也反映出它們的質(zhì)量是依次下降的。對于原始的模糊度值(B)得出的評分確實完全相同的,根因也是其并未考慮人眼灰度敏感度特性的影響。根據(jù)評價分析可以看出,三幅圖像的基于HVS的掩蓋特性的質(zhì)量評價結(jié)果(HB)與主觀評價結(jié)果的相關(guān)度:pearson相關(guān)系數(shù)為94.1%,spearman秩相關(guān)系數(shù)高達(dá)95.1 %,表明本文方法所得到的模糊程度評價結(jié)果與主觀評價結(jié)果更加具有一致性。

      根據(jù)以上兩組實驗,可以推斷,引入了 HVS的掩蓋特性的質(zhì)量評價方法更加符合人眼的視覺特性。

      2基于模糊集理論的主客觀相結(jié)合評價方法

      模糊集合是將普通集合論中元素 x 對于集合 A 隸屬關(guān)系體征函數(shù)的取值范圍從{0,1}拓展到了[0,1]。從而導(dǎo)出了模糊集合(也稱模糊子集)的概念。檢測圖像質(zhì)量時選取若干個相應(yīng)參數(shù),用這些參數(shù)確定圖像的模糊度,再將模糊度代入隸屬函數(shù),確定圖像的質(zhì)量等級。

      2.1評價參數(shù)選取

      客觀質(zhì)量的評價的元素,應(yīng)該具備

      ①靠元素的一個數(shù)值便能在一定程度上說明質(zhì)量的優(yōu)劣; ②數(shù)值的大小應(yīng)與質(zhì)量和分?jǐn)?shù)都應(yīng)呈線性關(guān)系(無論正反比),便于建立函數(shù)為宜。因此經(jīng)過分析,在客觀評價方面采用影像幾何精度、調(diào)制傳遞曲線、分辨率、信噪比、元數(shù)據(jù)和說明文件正確性以及完整性、為評價標(biāo)準(zhǔn)。評價是采用10分制模式。

      其中影(1)像幾何精度采用Kappa 度量模型,K臨 經(jīng)Kappa分析所得的圖像合格臨界值

      (2)調(diào)制傳遞曲線采用MTF 度量建模,(3)分辨率采用

      (4)信噪比

      (5)元數(shù)據(jù)和說明文件正確性以及完整性

      另外再加一項(6)主觀因素

      這里采用傳統(tǒng)的描述方式,由專業(yè)人員先按五分制打分,再轉(zhuǎn)化成十分制,其標(biāo)項有:影像的清晰度、影像的色彩、影像的亮度、對比度以及色差、色斑等分別列表如下:

      具體得分細(xì)則如下:

      2.2建立基于模糊集的評分系統(tǒng)

      此論文運用模糊集原理將遙感圖像質(zhì)量劃分為五大級,每一大級再細(xì)分為五級,共25級,并從整體,局部,特征三方面評分:

      1、整體 信噪度 分辨率 清晰度 圖像精度

      2、局部 局部信噪度 局部分辨率 局部清晰度 局部精度

      3、特征

      說明文件完整性

      元數(shù)據(jù)完整性

      元數(shù)據(jù)正確性

      主觀因素性

      評分項目列表如下:

      2.3評分并評級

      多位評分人員計算上述評分參數(shù),建立評分矩陣,與對應(yīng)權(quán)重矩陣相乘,將結(jié)果代入對應(yīng)一級模糊度隸屬函數(shù)出區(qū)間值模糊綜合評判矩陣,計算最終模糊度。根據(jù)模糊度劃分一級,然后再代入二級模糊度評分函數(shù),確定二級區(qū)間,劃分二級等級。

      基于模糊集的評價方法步驟多,而且每個參數(shù)的計算量較大,由參數(shù)代入隸屬函數(shù)計算模糊度時也比較多,但結(jié)果精確。針對不同融合目的的圖像,應(yīng)選擇不同的模糊度評價參數(shù),保證計算結(jié)果的合理性。

      3階段性與整體性圖像質(zhì)量控制方法

      這種質(zhì)量控制方法是對圖像處理的每一步均進(jìn)行質(zhì)量檢驗,確保每一階段圖像質(zhì)量均在可接受范圍之內(nèi),最后再對結(jié)果進(jìn)行整體檢驗,確定圖像質(zhì)量。其針對的是土地利用變更遙感監(jiān)測項目,針對性較強(qiáng)。操作流程如下圖:

      3.1圖像接收階段

      數(shù)據(jù)接收階段是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題最早出現(xiàn)的階段,在對接收到的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn) 和加工之前就需要對所接收到的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢查。針對該項目在該階段 所接收到的數(shù)據(jù)大致包括:基礎(chǔ)底圖、原始影像、DOM 數(shù)據(jù)、2010 年度的土地調(diào)查 數(shù)據(jù)庫及年度疑似新增的建設(shè)用地數(shù)據(jù)庫等。

      接收數(shù)據(jù)檢查及處理表:

      3.2 圖像預(yù)處理階段

      該階段檢測針對的是預(yù)處理中的幾何校正和正射校正。

      3.3 圖像融合階段

      該階段論文針對的是土地變化進(jìn)行的檢測。

      3.4 整體性圖像質(zhì)量檢驗

      該階段針對提交前成果按監(jiān)理組相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),對提交成果進(jìn)行全面檢查。主要有以下幾方面:

      1、成果是否完整,格式,命名,組織是否正確。

      2、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(坐標(biāo)是否統(tǒng)一、投影是否正確)

      3、DOM 檢查

      4、鑲嵌塊信息文件

      5、檢測圖斑

      6、邏輯一致性

      7、XXB檢查

      8、DMM檢查

      最后按這8個大方面對提交前的結(jié)果進(jìn)行整體性檢查,保證最終提交結(jié)果的質(zhì)量。總體上看此方法目的性、針對性較強(qiáng),某些評價指標(biāo)不具代表性,而且論文各階段進(jìn)行質(zhì)量控制方面屬其對操作過程的規(guī)范化,后續(xù)圖像質(zhì)量的檢測又屬圖像處理中的必須工作。其整體檢測思想可以借鑒。

      小結(jié)

      本次總結(jié)主要真對圖像融合處理各階段,其中融合階段包括圖像預(yù)處理,最佳融合波段選擇,融合方法選擇。其中預(yù)處理和波段選擇階段的算法屬于常規(guī)方法。圖像融合階段論文根據(jù)融和信息抽象層次包括數(shù)據(jù)層(即像素層)、特征層和決策層,按這三個層次將融合分為三級,即像素級融合、特征級融合和決策級融合。提出了在像素級融合、特征級融合的改進(jìn)型算法。

      圖像質(zhì)量評價中主要根據(jù)主客觀相結(jié)合的評價方式,建立評分系統(tǒng),確定評價等級。主要有基于人眼視覺系統(tǒng)的評分系統(tǒng)和基于模糊集的評分系統(tǒng)。這兩種評價方法均與常規(guī)方法相比有改進(jìn)和創(chuàng)新,原理較復(fù)雜,步驟較多,工作量很大,結(jié)果符合人眼的生理原理并且評分結(jié)果細(xì)致,準(zhǔn)確。

      第二篇:小學(xué)生學(xué)業(yè)質(zhì)量綜合評價研究總結(jié)

      小學(xué)生學(xué)業(yè)質(zhì)量綜合評價研究總結(jié)

      經(jīng)過全體成員的共同努力,課題研究工作進(jìn)展順利并且已經(jīng)取得了初步的成效,積累了一些良好的經(jīng)驗,為以后的工作奠定了堅實的基礎(chǔ)。回顧這一學(xué)期來的研究歷程,我們主要是從以下幾個方面展開研究工作的:

      一、學(xué)業(yè)評價手段和形式多樣化,關(guān)注學(xué)生的個性差異

      1、評價中,我們依據(jù)課程目標(biāo),從學(xué)生的知識與能力、過程與方法、情感態(tài)度和價值觀三方面全面考察學(xué)生的學(xué)科綜合素質(zhì)。主要考察學(xué)生的能力,使教師了解學(xué)生能力發(fā)展的狀況,為學(xué)生終身學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)打下良好基礎(chǔ),為綜合評價學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)素質(zhì)提供依據(jù)。數(shù)學(xué)實踐操作更重視學(xué)生實踐能力、解決實際問題、團(tuán)結(jié)協(xié)作的能力。

      2、改變評價的呈現(xiàn)方式,更體現(xiàn)對學(xué)生的人文關(guān)懷,為學(xué)生創(chuàng)設(shè)更為良好、輕松的評價氛圍。如在評價中配以有趣的圖片及相關(guān)的提示語,設(shè)置了以下傾聽,紀(jì)律,發(fā)言,作業(yè)等欄目,引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行分析,同時,老師為學(xué)生提供建設(shè)性的意見,讓評價真正發(fā)揮其促進(jìn)發(fā)展的功能:

      3、為使學(xué)業(yè)評價真正成為促進(jìn)學(xué)生發(fā)展的激勵機(jī)制,我們在分項考查項目上均采用爭星制,從教師、家長角度引導(dǎo)學(xué)生對自評,他評,師評,一些項目給與學(xué)生分層、多次考查的機(jī)會。

      二、實現(xiàn)學(xué)業(yè)評價方法的多樣化、評價主體的多元化

      在學(xué)習(xí)過程評價中,我們強(qiáng)調(diào)以質(zhì)性評價為主,即全面、深入、真實再現(xiàn)學(xué)生的特點和發(fā)展趨勢的優(yōu)點,以激勵性的評價與促進(jìn)學(xué)生的發(fā)展。具體評價方式為,以摘星形式為激勵機(jī)制,采用由老師組織,引導(dǎo)學(xué)生依據(jù)“學(xué)生學(xué)習(xí)過程評價表”中各科評價標(biāo)準(zhǔn),開展自我評價。在此基礎(chǔ)上,教師再組織學(xué)生通過對同學(xué)日常學(xué)習(xí)與生活中的觀察、軼事記錄、訪談等多種形式,收集評價信息,以展示成果、交流討論等形式進(jìn)行教師評和同學(xué)互評活動。

      三、以活動為載體,發(fā)揮學(xué)業(yè)評價的激勵作用

      1、學(xué)習(xí)過程評價中,我們以“摘星”活動為載體,依據(jù)學(xué)科單元具體課程目標(biāo),從學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的“知識與能力”、“過程與方法”、“情感態(tài)度”、等評估內(nèi)容方面制定了系列評估標(biāo)準(zhǔn),描述性的語言表述在作業(yè)評價中,引導(dǎo)學(xué)生憑借作業(yè)評價開展學(xué)習(xí)過程評價,進(jìn)行學(xué)習(xí)過程與方法、情感態(tài)度和價值觀的綜合考察,并努力做到學(xué)科學(xué)習(xí)過程評價表反映學(xué)科特點,符合年段學(xué)生認(rèn)知特點。

      2、圍繞學(xué)習(xí)過程評價活動,讓學(xué)生摘取更多的星星,教師用愛的眼睛去發(fā)現(xiàn)孩子的優(yōu)點,用鼓勵性語言激勵孩子:例如老師發(fā)現(xiàn)有創(chuàng)意的作業(yè)時批語寫到:小雨陽,你真了不起,太讓我高興了!你的解題方法,我們說什么都沒有想到,真讓我好好享受了一番。我覺得你具有數(shù)學(xué)家一般的“數(shù)感”。老師為你鼓掌!園湖教師會用詼諧的話語和學(xué)生溝通:你的這篇數(shù)學(xué)日記從內(nèi)容到方法,都挺不錯的??上уe別字太猖狂,害得那些非錯別字們個個唉聲嘆氣、叫苦連天。為了伸張正義,來不及跟你商量,我已經(jīng)把這些錯別字揪出來示眾,請你各打它們五十大板,然后關(guān)押起來,什么時候改造好了再放它們出來。課堂上教師常常贊揚孩子:你的想象真豐富、你很有創(chuàng)意、你真愛思考、你的作業(yè)整潔規(guī)范……孩子們則能自信地說:我來說、我有不同看法、我來幫助你、我和你一起合作…… 學(xué)生書寫馬虎的現(xiàn)象漸漸消失了,不完成作業(yè)的學(xué)生減少了,良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣蔚然成風(fēng),,這些都得益于我們的評價體系。教師則可看到哪些孩子需要關(guān)注,把機(jī)會讓給他們;經(jīng)過一個月有目的地努力,各班還會評選出3-5名同學(xué)為本月最亮的星星,這時常常有些孩子拉上自己的家長專程到學(xué)校欣賞自己的星星照,臉上蕩漾出幸福的笑容;學(xué)?!皾M天星,亮晶晶,我是最亮一顆星!”展示臺上可以看到各班完成作業(yè)、課堂紀(jì)律評比等情況、流動紅旗臺上,同學(xué)們收獲成功的果實,點點滴滴無處不留下孩子們進(jìn)步的痕跡。

      第三篇:幼兒園質(zhì)量評價內(nèi)容及評價方式研究.doc

      幼兒園質(zhì)量評價內(nèi)容及評價方式研究

      摘要:對幼兒園質(zhì)量評價體系中所蘊(yùn)含的評價內(nèi)容及評價方式進(jìn)行了理論及實踐探索.提出了幼兒園質(zhì)量評價的價值、原則、內(nèi)容及方式.

      關(guān)鍵詞:幼兒園;質(zhì)量;評價;方法;研究 幼兒園通常指對3~6周歲幼兒進(jìn)行教育的教育機(jī)構(gòu)。幼兒園質(zhì)量即指幼兒園工作的優(yōu)劣程度。幼兒園質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)及評價方式研究就是研究能夠科學(xué)判斷幼兒園工作優(yōu)劣程度的準(zhǔn)則及方式方法。

      On Quality Evaluation Content and Methods of Kindergarten Abstract:Theoretical and practical explorations are made about evaluation content and methods contained in the kindergarten quality evaluation system Value principles and methods of kindergarten qualityevaluation are put forward. Key words:kindergarten;quality;evaluation;method;exploration

      一、幼兒園質(zhì)量評價的價值

      1.幼兒園質(zhì)量評價體系的建立可以為地區(qū)教育主管部門提供科學(xué)準(zhǔn)確的發(fā)展目標(biāo)國務(wù)院辦公廳轉(zhuǎn)發(fā)教育部等部f-J(關(guān)于幼兒教育改革與發(fā)展的指導(dǎo)意見》中明確指出:“教育部門要承擔(dān)對幼兒園的業(yè)務(wù)指導(dǎo),制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。實行分類定級管理.向有關(guān)部門提出對幼兒園收費標(biāo)準(zhǔn)的意見,建立幼兒教育督導(dǎo)和評估制度”.幼兒園質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)及評價體系的建立不僅可以促進(jìn)幼兒園質(zhì)量的提高,也為本地區(qū)幼兒教育事業(yè)的發(fā)展定位提供科學(xué)準(zhǔn)確的依據(jù),促進(jìn)本地區(qū)幼兒教育事業(yè)科學(xué)發(fā)展.與此同時,評估標(biāo)準(zhǔn)及評價方式也會隨著幼兒教育質(zhì)量的不斷提高而動態(tài)發(fā)展.從而有效促進(jìn)地區(qū)幼兒園質(zhì)量的可持續(xù)發(fā)展.

      2.建立幼兒因質(zhì)量評價體系對于促進(jìn)幼兒團(tuán)健康有序發(fā)展具有重要意義

      目前,學(xué)前教育機(jī)構(gòu)普遍存在著的非義務(wù)性及多元發(fā)展的特點,這一發(fā)展特點雖有利于形成幼兒教育事業(yè)的快速發(fā)展的格局,但也使得幼兒園的發(fā)展容易出現(xiàn)混亂及不均衡等問題.不具備辦園條件的“保姆式”幼兒園、盲目迎合家長應(yīng)試需求的。小學(xué)化”幼兒園、甚至未經(jīng)許可的。黑園”占據(jù)著一定的比例.由于缺乏對這些幼兒園的評估與督導(dǎo)制度,這些幼兒園的存在在某種程度上擾亂了學(xué)前教育發(fā)展的秩序.因此,建立幼兒園質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)及評價督導(dǎo)制度對于促進(jìn)幼兒園健康有序發(fā)展具有重要意義.

      3.幼兒固質(zhì)量評價體系的建立可以樹立幼兒因質(zhì)量評價新理念

      在全面分析各地區(qū)幼兒園質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)及方式的基礎(chǔ)上。結(jié)合已往幼兒園質(zhì)量評價的實踐,可以發(fā)現(xiàn),雖然各個地區(qū)都用一套幼兒園質(zhì)量評估的標(biāo)準(zhǔn),但其評價觀念與實踐仍然存在著評價標(biāo)準(zhǔn)籠統(tǒng)、評價方式單一,評價體系的科學(xué)性及可操作性差等問題.建立發(fā)展性的評估理念,將評價納入幼兒園各項日常工作之中,通過問卷訪談、現(xiàn)場觀察、資料分析等多種評價方式促進(jìn)幼兒園辦園理念、師資素質(zhì)、保教工作、行政管理、辦園條件、家長與社區(qū)等各方面工作的不斷發(fā)

      展,將使評價不再是為了應(yīng)付上級的檢查,而成為幼兒園質(zhì)量提高不可或缺的科學(xué)有效的手段。因此,幼兒園質(zhì)量評價內(nèi)容及評價方式的研究具有較高 的理論價值及實踐應(yīng)用價值,它將為各地區(qū)、各級各類幼兒園提供能夠促進(jìn)教師專業(yè)自主發(fā)展、給予每個幼兒適宜性教育、營造幼兒園園所文化與良好教育環(huán)境的指導(dǎo)性、操作性較強(qiáng)的評價工具.從而以幼兒園質(zhì)量的評價引導(dǎo)學(xué)前教育事 業(yè)向著正確方向不斷健康發(fā)展.

      二、幼兒園質(zhì)量評價的原則 1.發(fā)展性原則

      發(fā)展性評價原則是指在幼兒園質(zhì)量評估過程中要從發(fā)展的視角進(jìn)行評價與分析,尤其要從促進(jìn)幼兒園自身的不斷發(fā)展出發(fā)進(jìn)行評估,不論是成績與問題.都應(yīng)認(rèn)真分析.找到原因,給出有針對性的意見或建議.如:對處于發(fā)展過程中 的幼兒園給予激勵與建議,對于發(fā)展停滯甚至質(zhì)量滑坡的幼兒園及時給予警示與幫助。改變過去為了評價而評價的觀念。使評價真正發(fā)揮促進(jìn)幼兒園可持續(xù)發(fā)展的功能,使評價過程成為學(xué)習(xí)、診斷、反思、改進(jìn)、完善的過程,從而使幼兒園

      質(zhì)量評價成為促進(jìn)每個幼兒園都能在原有水平上獲得新發(fā)展的巨大推動力量.

      2.全面性原則

      幼兒園質(zhì)量評估的全面性是指評估內(nèi)容應(yīng)該涵蓋幼兒園工作的全部.根據(jù)評價的因素分析理論,評價的內(nèi)容應(yīng)包括影響幼兒園質(zhì)量的全部因素,不僅包括幼兒園的管理、辦園條件.還應(yīng)該包括辦園的理念、從業(yè)人員的素質(zhì)、保育教育工作、家長與社區(qū)服務(wù)等方面.雖然每個影響因素在幼兒園質(zhì)量整體評估中所占的比重可能不同,但是,每個方面都不能有所偏頗.這樣才能保證評價結(jié)果具有較高的信度和效度.

      3.形成性評價與終結(jié)性評價相結(jié)合的原則

      在以往的幼兒園質(zhì)量評價實踐過程中,由于評價的目的僅僅為甄別等級,因此.其評價的方法更多采用的是終結(jié)性評價、他人評價及量化評價的方法.《幼兒園教育指導(dǎo)綱要》明確指出:。評價應(yīng)自然地伴隨著整個教育過程進(jìn)行”,“幼兒園教育工作評價實行以幼兒園教師自評為主,園長以及有關(guān)管理人員、其他教師和家長等參與評價的制度”.可見,在幼兒園質(zhì)量評價的過程中要靈活運用多種評價方法,將形成性評價與終結(jié)性評價、質(zhì)化評價方法與量化評價、自我評價和他人評價有機(jī)結(jié)合,使評價不僅具備甄別等級的功能,更能發(fā)揮促進(jìn)幼兒園質(zhì)量提升的功能.

      4.客觀公正的原則

      幼兒園質(zhì)量評價的客觀公正原則不僅包括評價內(nèi)容及方法的科學(xué)有效,還包括參與評價的人員應(yīng)具有客觀公正的評價態(tài)度,這樣才能保證評價結(jié)果的客觀正.在以往的幼兒園質(zhì)量評價過程中由于評價標(biāo)準(zhǔn)的可操作性較差,評價方法較為單一,缺乏輔助性的評價工具,因此,評價更多地帶有主觀傾向色彩,使得評價成為所謂權(quán)威式的評價,評價缺乏客觀公正性容易導(dǎo)致幼兒園對評價的錯誤理解及抵觸心理,從而產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng).

      5.評估制度化與動態(tài)管理的原劓

      幼兒園質(zhì)量評估應(yīng)形成相應(yīng)的評估制度,保證幼兒園質(zhì)量評估能夠納入到日常工作中,并加強(qiáng)對幼兒園質(zhì)量的監(jiān)管與促進(jìn),幼兒園應(yīng)每年進(jìn)行全面的自我質(zhì)量評估一次。并認(rèn)真分析評估中存在的成績與問題.在評估的基礎(chǔ)上形成幼兒園質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃.各地行政主管部門應(yīng)保證定期對所管轄園所進(jìn)行分級分類的質(zhì)量評估與督導(dǎo).并根據(jù)評估結(jié)果對幼兒園級別及辦園資格實行動態(tài)管理.對于不具備辦園資格、沒達(dá)到級別標(biāo)準(zhǔn)的幼兒園根據(jù)問題程度進(jìn)行限期整改或取消資格、降級降類等處理意見.

      三、幼兒園質(zhì)量評價的內(nèi)容

      通過幼兒園質(zhì)量因素分析方法,可將影響幼兒園質(zhì)量的因素分為辦園理念、幼兒園管理、人員素質(zhì)、保教工作、辦園條件、家長與社區(qū)服務(wù)六個方面(即一級評價指標(biāo)),然后通過因素分析,確立二級評價指標(biāo)及三級評價指標(biāo),并將各級 指標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,構(gòu)成了幼兒園質(zhì)量評價指標(biāo)體系.依據(jù)幼兒園質(zhì)量評價的內(nèi)容體系.結(jié)合各地幼兒園質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)狀。可以制訂相應(yīng)具體且動態(tài)化的評價標(biāo)準(zhǔn),如:給予每項具體評估標(biāo)準(zhǔn)以不同的賦分權(quán)重,有針對性地設(shè)計可操作性的評估方法.其評價結(jié)果不僅是幼兒園進(jìn)行自我質(zhì)量評估、確定今后工作方向的依據(jù).也可作為各地區(qū)行政部門幼兒園質(zhì)量督導(dǎo)評估、級別審定的依據(jù),還能通過評估結(jié)果的分析處理,對形成本地區(qū)幼兒園質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r分析及發(fā)展規(guī)劃的決策提供重要依據(jù).

      四、幼兒固質(zhì)量評價的方式

      幼兒園質(zhì)量評價的方式包括評估的程序及方法.根據(jù)幼兒園質(zhì)量評價的原則與內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)體系,在對實驗園所的實驗評估研究基礎(chǔ)上,形成幼兒園質(zhì)量評價的程序及方法策略.

      1.幼兒團(tuán)質(zhì)量評價的程序

      幼兒園質(zhì)量評估程序方法是幼兒園質(zhì)量評估研究的重要內(nèi)容.科學(xué)化的幼兒園量評估體系需要通過科學(xué)合理的質(zhì)量評估程序和方法才能達(dá)到應(yīng)有的評估效果.就評估程序而言,幼兒園質(zhì)量評估程序應(yīng)基本分為評估的準(zhǔn)備、評估的實施,評估結(jié)論的形成、評估反饋四個階段.

      2.幼兒因質(zhì)量評估的方法

      幼兒園質(zhì)量評估應(yīng)綜合采用自我評估與多元主體性評估、終結(jié)性評估與形成性評估、量化評估與質(zhì)化評估相結(jié)合的方法.自我評估與多元主體性評估相結(jié)合.幼兒園質(zhì)量評估應(yīng)充分尊重評估主體的自我發(fā)展性評估.改變以往被動評估的狀況.把評估工作看成是促進(jìn)幼兒園發(fā)展、促進(jìn)教師專業(yè)發(fā)展、促進(jìn)幼兒良好個性發(fā)展的重要手段.在評估過程中,要通過家長、教師、社區(qū)人員的同卷及座談形成家長、教師、社區(qū)人員等共同參與的多元主體評估制度,以保證評估的客觀、全面與公正.終結(jié)性評估與形成性評估相結(jié)合.幼兒園質(zhì)量評估最終要形成一定的評估結(jié)論,評估結(jié)論要較好地體現(xiàn)終結(jié)性評估與形成性評估的結(jié)合.不論評估的最終結(jié)論是優(yōu)大于劣,還是劣大于優(yōu),都要從兩個方面對幼兒園質(zhì)量評估進(jìn)行認(rèn)真反饋.一方面,要充分肯定和挖掘幼兒園的發(fā)展成果及所做出的各種創(chuàng)造性的工作和努力;另一方面也要依據(jù)評估所獲得的真實信息給幼兒園提出具體的問題,并幫助幼兒園分析原因。形成具體的改進(jìn)措施和建議.量化評估與質(zhì)化評估相結(jié)合.幼兒園質(zhì)量評估不僅要通過實地考察、測算等對幼兒園硬件條件進(jìn)行量化評估,同時還要通過資料分析、教育活動觀察、隨機(jī)訪談與交流、召開家長與社區(qū)人員座談等方法進(jìn)行質(zhì)化評估.形成幼兒園質(zhì)量評估的質(zhì)化案例.這兩種方法在各項評估過程中應(yīng)靈活使用,才能確保評估信息的真實有效.

      1.期刊論文王艷芝.孫英娟.孟海英.Wang Yanzhi.Sun Yingjuan.Meng Haiying 幼兒教師的教育觀與幼兒活動質(zhì)量 的關(guān)系研究-中國健康心理學(xué)雜志2007,15(4)2.學(xué)位論文梁慧娟 中國幼兒園教師政策研究 2007 3.期刊論文宋劍云 加強(qiáng)幼兒園課程建設(shè)全面提升幼教質(zhì)量-文教資料2005,“"(18)4.期刊論文李素梅 深入開展科學(xué)研究,提高基地建設(shè)質(zhì)量-內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(教育科學(xué)版)2002,15(1)5.期刊論文本刊記者 ”小鳥和大樹是我們的好朋友"--上海新世紀(jì)幼兒園質(zhì)量、環(huán)保意識見聞-上海質(zhì)量

      6.學(xué)位論文潘月娟 幼兒園數(shù)學(xué)教育質(zhì)量評價研究 2005

      第四篇:放射影像科圖像質(zhì)量、診斷報告評價小組成員及職責(zé)

      放射影像科圖像質(zhì)量、診斷報告評價小組成員及職責(zé)

      為加強(qiáng)放射影像科圖像、報告質(zhì)量管理和質(zhì)量控制,保證放射影像科診斷質(zhì)量和醫(yī)療安全,特成立我科圖像質(zhì)量評價小組并明確各成員職責(zé)。

      一、放射影像科質(zhì)量評價小組成員

      組長:張澤明

      成員:陳耀康

      張其林

      張鈞

      王智清

      汪義成

      二、放射影像科質(zhì)量評價小組職責(zé)

      1.放射影像科應(yīng)建立圖像、報告質(zhì)量評價小組,小組成員包括科主任、診斷醫(yī)師、高年資技師。

      2.放射影像科圖、報告像質(zhì)量評價小組組長負(fù)責(zé)圖像質(zhì)量即報告質(zhì)量評價的全面實施,組織定期或不定期檢查。

      3.放射科技師負(fù)責(zé)影像檢查掃描過程的質(zhì)量控制,如發(fā)現(xiàn)圖像質(zhì)量問題應(yīng)及時解決。

      4.影像診斷醫(yī)師負(fù)責(zé)圖像診斷的質(zhì)量控制,發(fā)現(xiàn)圖像質(zhì)量問題及時與技師及后處理人員技師溝通。

      5.每月進(jìn)行圖像質(zhì)量即報告質(zhì)量評價記錄,并將評價結(jié)果納入個人月績效考核。

      第五篇:功能科超聲影像質(zhì)量評價制度

      功能科超聲影像質(zhì)量評價制度

      超聲影像評價質(zhì)量指導(dǎo)思想:通過醫(yī)師對檢查質(zhì)量的評價,促進(jìn)各級醫(yī)師強(qiáng)化素養(yǎng)意識,不斷提高技術(shù)水平。

      超聲影像質(zhì)量評價的基本原則:在各級醫(yī)師診斷質(zhì)量評價過程中,提高本專業(yè)技術(shù)水平。堅持客觀,全面、統(tǒng)一、公正、公平的原則,科學(xué)的評價本科超聲工作質(zhì)量,以提高本科室業(yè)務(wù)水平及服務(wù)質(zhì)量。

      一、對檢查過程的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的規(guī)范及控制。

      二、建立獎勵機(jī)制,以評促建,不斷提高各級醫(yī)師整體素質(zhì),實現(xiàn)診斷工作的規(guī)范化。

      三、質(zhì)量評價的組織領(lǐng)導(dǎo)

      由科主任主持,質(zhì)量控制小組專人協(xié)助。

      四、評價內(nèi)容:

      (一)能否使用文明用語接待患者。

      (二)檢查時能否認(rèn)真閱讀超聲檢查申請單,核對患者相關(guān)信息。能否進(jìn)行必要的病史詢問。

      (三)能否向候診者介紹將要進(jìn)行的超聲診療過程及注意事項及耐心回答候診者的提問。

      (四)能否存留陽性及必要的陰性聲像圖作為診斷依

      據(jù)。

      (五)能否按照規(guī)范要求進(jìn)行檢查及書寫診斷報告。

      (六)對急、危、重患者能否及時進(jìn)行檢查,記錄接單時間密切觀察患者生命體征的變化。

      (七)遇有突發(fā)事件時,能否及時和相關(guān)臨床醫(yī)師聯(lián)系并進(jìn)行緊急救治。

      (八)能否認(rèn)證核對超聲檢查報告單內(nèi)容,并確認(rèn)無誤后簽字,能否在規(guī)定的時間內(nèi)發(fā)出報告。

      (九)隨訪工作及資料收集工作。

      (十)評價結(jié)束,優(yōu)者被醫(yī)院規(guī)定獎勵,差者給予批評并加以指正,同時做好記錄。

      功能科

      2013年1月修定

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