[发明专利]一种激光干扰图像质量评价方法

权利要求书

1.一种激光干扰图像质量评价方法，其特征在于，包括：

S1、获取激光干扰图像及其对应的参考图像；

S2、采用相同卷积网络分别对所述激光干扰图像和所述参考图像依次进行多次不同层次特征提取的卷积池化操作；

S3、计算所述激光干扰图像和所述参考图像经相同次卷积池化时得到的特征向量之间的相似度，并对所有所述相似度之间进行加权计算，得到图像质量评分，完成激光干扰图像质量的评价；

所述相似度为两个特征向量之间的余弦相似度；

所述加权计算为加权乘积，具体表示为：

C(x,y)＝[C₁(x,y)]^α·[C₂(x,y)]^β·…·[C_i-1(x,y)]^γ·[C_i(x,y)]^λ；

其中，C_i(x,y)表示第i次卷积池化得到的两张图像x,y的特征向量之间的相似度，α,β,γ,λ均表示权重，取值根据实际需要设置且大于0；

所述卷积网络为VGG卷积网络；则所述多次不同层次特征提取的卷积池化操作包括：

得到表示颜色特征的特征向量的第一次卷积池化；得到表示边缘特征的特征向量的第二次卷积池化；得到表示纹理特征的特征向量的第三次卷积池化；得到表示区别性特征的特征向量的第四次卷积池化；得到表示辨别性特征的特征向量的第五次卷积池化。

2.根据权利要求1所述的一种激光干扰图像质量评价方法，其特征在于，所述S2之前，所述方法还包括：

获取预训练的卷积网络，并采用激光干扰样本图像，对所述预训练的卷积网络进行训练，得到所述S2中采用的所述卷积网络。

3.根据权利要求1所述的一种激光干扰图像质量评价方法，其特征在于，所述α,β,γ,λ的取值均满足1±0.2。

4.根据权利要求1至3任一项所述的一种激光干扰图像质量评价方法，其特征在于，所述VGG卷积网络为VGG16卷积网络。

5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行上述如权利要求1至4任一项所述的一种激光干扰图像质量评价方法。