【技术实现步骤摘要】
基于图像基础客观参数的SAL图像质量评价方法
[0001]本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于图像基础客观参数的SAL图像质量评价方法。
技术介绍
[0002]随着现代技术的蓬勃发展，图像作为信息传递的载体对我们的生活产生了巨大而深刻的影响。由于相机质量的差异和感光元件的参差不齐，图像在传递、存储和显示过程中不可避免会产生失真。而在许多的数字图像处理中，图像质量的好坏是衡量系统性能的重要指标，系统通过图像质量评价的输出调整系统参数从而改进系统性能。
[0003]合成孔径激光雷达(SAL)是利用光学合成孔径技术以及相干外差探测技术的高分辨率成像激光雷达，在目标探测和识别方面具有广泛应用；而在SAL信号获取和传输过程中会受到不同形式、不同程度的退化，导致部分信息丢失和图像质量下降，进而会影响信息获取能力和后续图像解译工作。图像质量的好坏是衡量成像系统性能、成像算法优劣的主要依据，因此对SAL图像进行定性分析和定量评价十分必要。
[0004]从提取特征方面，研究表明自然场景图像具有某种统计特性，对自然场...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像基础客观参数的SAL图像质量评价方法，其特征在于，包括步骤：步骤1，生成输入SAL回波信号的初始灰度图像；步骤2，对所述初始灰度图像进行三阶小波分解，生成多个图像子通道；步骤3，利用每个所述图像子通道的空间频率求解对应图像子通道的对比度敏感函数值，得到人类视觉系统响应权重；步骤4，求解每个所述图像子通道的第一基础客观参数和所述初始灰度图像的第二基础客观参数；步骤5，根据每个所述图像子通道的人类视觉系统响应权重和所述第一基础客观参数计算所述SAL回波信号对应成像结果图的人类视觉系统评估值，并利用所述人类视觉系统评估值和所述第二基础客观参数求解所述成像结果图的质量。2.根据权利要求1所述的基于图像基础客观参数的SAL图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤1包括：对所述SAL回波信号依次进行格式转换和数值归一化，生成所述初始灰度图像。3.根据权利要求1所述的基于图像基础客观参数的SAL图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤2包括：对所述初始灰度图像进行三阶小波分解，每阶分解时均调用MATLAB内置函数以将待分解图像分解为水平细节系数矩阵、垂直细节系数矩阵、对角细节系数矩阵和近似系数矩阵，同时，每阶分解时对所述待分解图像经过2倍降采样得到分解后图像；选择每阶分解后的水平细节系数矩阵、垂直细节系数矩阵、对角细节系数矩阵和近似系数矩阵以及最后一阶分解后的近似系数矩阵作为所述三阶小波分解后的10个子通道：Channels＝[cA3,cH3,cV3,cD3,cH2,cV2,cD2,cH1,cV1,cD1]其中，cA3为三阶小波分解后的近似系数矩阵，cHj为水平细节系数矩阵，cVj为垂直细节系数矩阵，cDj为对角细节系数矩阵，j为分解层数。4.根据权利要求1所述的基于图像基础客观参数的SAL图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤3包括：利用图像灰度值计算每个所述图像子通道的空间频率：利用图像灰度值计算每个所述图像子通道的空间频率：其中，RF为图像子通道的行频率，CF为图像子通道的列频率，[m,n]为行数和列数，I(i,j)为元素坐标(i,j)的图像灰度值，SF为图像子通道的空间频率；对所述空间频率数值归一化到0～50之间，得到归一化的空间频率；利用所述归一化的空间频率求解所述图像子通道的对比度敏感函数值并进行数值归一化，得到每个子通道的人类视觉系统响应权重，其中，对比度敏感函数值的计算公式为：H(f)＝2.6
×
(0.0192+0.114
×
f)
×
exp(
‑
(0.114
×
f)
1.1
)
其中，为归一化的空间频率，f
x
和f
y
为归一化后水平、垂直方向的空间频率。5.根据权利要求1所述的基于图像基础客观参数的SAL图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤4包括：对每个所述图像子通道进行数值归一化，使所述图像子通道变为灰度图像；求解每个所述图像子通道的第一基础客观参数和所述初始灰度图像的第二基础客观参数。6.根据权利要求1所述的基于图像基础客观参数的SAL图像质量评价方法，其特征在于，所述第一基础客观参数包括：均值、方差、等效视数、辐射分辨率、图像梯度幅度谱和第一图像熵，所述第二基础客观参数包括：基于灰度共生矩阵的对比度...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭亮，张莉，李亚超，贺彦博，徐安林，尹红飞，许晴，吕艳，荆丹，邢孟道，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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