1.一种弹载图像质量评价方法，其特征在于，所述弹载图像质量评价方法包括如下步骤：
步骤S11：利用高分辨率的测绘图像建立原始基准图像数据库；
步骤S12：以原始基准图像为原始训练参考图像，进行p×p分块，对每一子块提取与图像失真程度相关，与图像失真类型无关的图像质量敏感特征因子；
步骤S13：对原始图像各子块的质量敏感特征因子进行MVG拟合，构建基准MVG模型；
步骤S21：获取待评价图像数据；
步骤S22：对待评价图像进行p×p分块，与原始基准图像相同，对每一子块提取图像质量敏感特征因子；
步骤S23：对待评价图像的质量敏感特征因子进行MVG拟合，构建待评价MVG模型；
步骤S31：比较基准MVG模型与待评价MVG模型的特性分布差异，得到各对应子块的质量得分；
步骤S32：计算各个子块质量得分的平均值作为整幅图像的最终得分。
2.根据权利要求1所述图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤S12、S22中，提取的所述图像质量敏感特征因子包括：抖动失真相关特征因子、结构失真相关特征因子、颜色失真相关特征因子。
3.根据权利要求2所述图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤S12、S22中，提取的所述抖动失真相关特征因子包括：方向特征和形状特征。
4.根据权利要求2所述图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤S12、S22中，提取的所述结构失真相关特征因子包括：MSCN统计因子、MSCN因子两侧水平方向因子、局部方差。
5.根据权利要求2所述图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤S12、S22中，所述颜色失真相关特征因子的提取包括：灰度对比度熵、黄蓝对比度熵、红绿对比度熵、色调和色度。
6.根据权利要求3所述图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤S12、S22中，所述抖动相关特征因子的提取包括：
首先定义图像DFT变换系数的方向能力和方向加权熵，再计算变换系数的清晰度，进一步得到方向特征的均值；同时，根据形状特征离心率和频谱轮廓数量，计算形状特征的离心率方差。
7.根据权利要求4所述图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤S12、S22中，所述结构相关特征因子的提取包括：
基于自然场景统计，对自然灰度图像的局部进行归一化预处理，得到MSCN因子和局部方差，在采用经验分布函数计算得到MSCN因子两侧水平的因子。
8.根据权利要求5所述图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤S12、S22中，所述颜色失真相关因子的提取包括：
图像在空域中通过高斯二阶倒数差分滤波器分解，分解后的滤波器响应被整合，选取颜色分量包括：灰度对比度熵、黄蓝对比度熵和红绿对比度熵，进一步在图像的H通道中计算色调和色度。
9.根据权利要求1所述图像质量评价方法，其特征在于，所述步骤S13、S23中，先对各子块的质量敏感特征因子构成的多维特征向量，用PCA方法进行降维得到映射矩阵，之后利用最大似然估计算法计算得到MVG分布的拟合特性。
10.根据权利要求1所述图像质量评价方法，其特征在于，所述S31中，采用马氏距离计算方法比较基准MVG模型的特性与待评价MVG模型的特性之间的距离，对基准MVG的特性与待评价MVG的特性的差异进行量化评分，得到各子块的得分。