公开(公告)号：CN119323731A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411412536.4

申请日：2024-10-11

Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所

Inventor： 张军 ,  夏勇 ,  段悦 ,  汪振亚 ,  刘丽莎 ,  邵伟 ,  田西兰 ,  张志成

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于视觉注意力模型的ISAR图像质量评价方法和系统，涉及图像质量评估技术领域。本发明通过预先训练的ISAR图像质量评价神经网络对待评估的ISAR图像进行处理，得到评估结果，其中，ISAR图像质量评价神经网络包括：Gramin Transformer模型、双层注意力层、MLP层和sigmoid层；其中，双层注意力层的每层中均包括通道注意力模块和区域注意力模块。本发明设计的ISAR图像质量评价神经网络利用特征相似性矩阵重点关注了编码过程中的特征可鉴别性，利用注意力机制较好的关注ISAR图像的全局和局部特征，提取的特征与传统特征相比表达维度多元化，表达内容更丰富，最后通道维和空间维进行特征融合，得到鲁棒性特征从而对图像质量进行评价。