【技术实现步骤摘要】
本公开涉及成像探测领域，更具体地，涉及一种基于bior和rdsift算法的isal图像质量评估方法。
技术介绍
1、随着激光逆合成孔径成像技术的不断成熟和改进，各种成像算法不断涌现，已有许多激光逆合成孔径成像系统投入使用，成像算法的成像质量备受专注，需要更加客观的方法对图像质量进行评估，而不能仅仅依赖于专家的主观评估。由于isal激光逆合成孔径图像的复杂纹理性以及丰富的细节特征，使用相关技术的评价指标方法，如等效视数、平均梯度等对图像进行质量评估，评估结果准确率不高，且缺乏对图像特性的质量评估。现有的评估算法难以全面捕捉复杂的局部、纹理和边缘等特征，会造成重要特征的缺失，图像评估准确性低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开提供了一种基于bior和rdsift算法的isal图像质量评估方法。
2、本公开的一个方面提供了一种基于bior和rdsift算法的isal图像质量评估方法，包括：利用双正交小波基算法(bior)处理isal激光逆合成孔径图像，得到时频域特征；利用特征变换算...
【技术保护点】
1.一种基于Bior和RDSIFT算法的ISAL图像质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用特征变换算法(RDSIFT)处理所述ISAL激光逆合成孔径图像，得到方向性特征包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 利用双正交小波基算法(Bior)处理ISAL激光逆合成孔径图像，得到时频域特征包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分别对所述第二基准图像、所述第二水平方位图像、所述第二垂直方位图像、所述第二对角方位图像、所述第一水平方位图像、所述第一垂直方位图像、所述第...
【技术特征摘要】
1.一种基于bior和rdsift算法的isal图像质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用特征变换算法(rdsift)处理所述isal激光逆合成孔径图像，得到方向性特征包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 利用双正交小波基算法(bior)处理isal激光逆合成孔径图像，得到时频域特征包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分别对所述第二基准图像、所述第二水平方位图像、所述第二垂直方位图像、所述第二对角方位图像、所述第一水平方位图像、所述第一垂直方位图像、所述第一对角方位图像进行量化处理，得到第二基准量化图像、第二水平方位量化图像、第二垂直方位量化图像、第二对角方位量化图像、第一水平方位量化图像、第一垂直方位量化图像、第一对角方位量化图像包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：梁小虎，徐安林，姜奕圻，亓乾月，何国龙，杜美玉，郭亮，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三九二一部队，
类型：发明
国别省市：
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