图像质量评估

2019-04-14 15:48发布

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图像清晰度是衡量图像质量的一个重要指标，对于相机来说，其一般工作在无参考图像的模式下，所以在拍照时需要进行对焦的控制。对焦不准确，图像就会变得比较模糊不清晰。相机对焦时通过一些清晰度评判指标，控制镜头与CCD的距离，使图像成像清晰。一般对焦时有一个调整的过程，图像从模糊到清晰，再到模糊，确定清晰度峰值，再最终到达最清晰的位置。 
常见的图像清晰度评价一般都是基于梯度的方法，本文将介绍五种简单的评价指标，分别是Brenner梯度法、Tenegrad梯度法、laplace梯度法、方差法、能量梯度法。

Brenner梯度法

计算相差两个单元的两个像素点的灰度差： 
FBrenner=∑M∑N(f(x+2,y)−f(x,y))2FBrenner=∑M∑N(f(x+2,y)−f(x,y))2
式中(f(x+2,y)−f(x,y))2>Threshold(f(x+2,y)−f(x,y))2>Threshold 
算法准确性取决于阈值的选取。

Tenegrad梯度法

采用sobel算子分别提取水平和竖直方向的梯度： 
FTenegrad=∑M∑N|G(x,y)|FTenegrad=∑M∑N|G(x,y)|
G(x,y)>ThresholdG(x,y)>Threshold 
G(x,y)=Gx(x,y)2+Gy(x,y)2−−−−−−−−−−−−−−−−−√G(x,y)=Gx(x,y)2+Gy(x,y)2 
sobel算子模板如下： 
Gx=14⎡⎣⎢−1−2−1000121⎤⎦⎥∗IGx=14[−101−202−101]∗I
Gy=14⎡⎣⎢−101−202−101⎤⎦⎥

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