1.基于二維離散波針對軍事偏振圖像的雙頻歧化解構(gòu)法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二維離散波針對軍事偏振圖像的雙頻歧化解構(gòu)法，其特征在于，所述步驟s2中，stokes矢量的公式ia(a＝0°，45°，90°，135°)表示不同偏振方向?qū)?yīng)的偏振圖像a；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二維離散波針對軍事偏振圖像的雙頻歧化解構(gòu)法，其特征在于，所述步驟s2中，線偏振度(dolp)表示線偏振光強度在總光強中所占的比例，偏振角(aop)表示線偏振光振動方向的角度于水平方向之間的夾角。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二維離散波針對軍事偏振圖像的雙頻歧化解構(gòu)法，其特征在于，所述步驟s3中，a、b及c均為權(quán)重因子；
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二維離散波針對軍事偏振圖像的雙頻歧化解構(gòu)法，其特征在于，所述步驟s5中，對光強圖像和偏振特征圖像dolp-aop進行雙頻歧化解構(gòu)處理方法具體為：分別對光強圖像和偏振特征圖像dolp-aop進行二維層面的離散小波分解。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二維離散波針對軍事偏振圖像的雙頻歧化解構(gòu)法，其特征在于，所述步驟s5中，對光強圖像和偏振特征圖像dolp-aop分解得到的低頻分量和高頻分量采用特定的處理方式具體為：對于低頻分量，為了保留頻率特點，反應(yīng)圖像本真特征，將分解得到的低頻小波系數(shù)采用加權(quán)平均法進行處理，使信息的融合后所得信息的真實準確；對于高頻分量，為了保留光強圖像和偏振特征圖像dolp-aop的圖像結(jié)構(gòu)屬性，采用改進的基于sobel算子的融合方法進行處理，減少圖像噪音，使融合后的圖像更平滑，最后將光強圖像和偏振特征圖像dolp-aop融合處理后的低頻分量和高頻分量進行二維離散小波重構(gòu)，得到最終的融合圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于二維離散波針對軍事偏振圖像的雙頻歧化解構(gòu)法，其特征在于，所述sobel算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向；
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二維離散波針對軍事偏振圖像的雙頻歧化解構(gòu)法，其特征在于，所述步驟s5中，小波分解與重構(gòu)的的具體方法是：在離散情況下，基于mallat算法利用多分辨率分析的概念得出離散小波變換的金字塔算法，讓原始輸入信號為c0，則該算法可以描述為：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于二維離散波針對軍事偏振圖像的雙頻歧化解構(gòu)法，其特征在于，在小波分解與重構(gòu)的金字塔算法中，h和g是分解的低通和高通小波濾波器，為低頻分析信號，稱為高頻細節(jié)信號，j為變換級數(shù)，≤log2n，n是原始輸入信號的樣本數(shù)；