一种图像清晰度评价方法

图像清晰度评价在图像分析和识别中具有重要的意义.对于同一内容的图像,清晰图像的边缘相对模糊图像具有较大的灰度变化率的特征.提出了一种以图像边缘灰度变化率为指标的图像清晰度评价方法,即以每一行灰度值连续下降间隔像素点数最多的边缘灰度变化率代表这一行的灰度变化率,计算出图像所有行灰度变化率均值为评价指标.分析了清晰图像与模糊图像某行边缘灰度变化规律,设计了这种新的图像清晰度评价方法的实现流程.以红外图像和一般的可见光和运动模糊图像为对象,进行了该方法与相邻像素灰度方差法和方差法对比研究.实验结果表明:该方法能更好地满足单调性和无偏性,具有更高的灵敏度.     

基于方向WPS改进TDI CCD遥感图像清晰度评价函数

在轨调焦是航天相机获取高质量图像的关键技术之一。针对航天相机在发射、在轨期间由于振动冲击及温度气压等环境参数变化引起的光学系统离焦现象,以及TDI CCD遥感相机成像场景实时变化的特殊特点,对基于功率谱的清晰度评价函数进行了研究。根据小波变换的多分辨率和带通特性,提出了一种对FFT功率谱的改进小波功率谱（WPS）估计。针对像移亦会导致TDI CCD图像模糊的问题,提出了方向WPS估计算法。参照功率谱地物无关性及离焦会引起功率谱高频分量损失的思路,设计了基于方向WPS的加权清晰度评价函数。实际外场推扫实验结果表明,提出的新清晰度评价函数能有效反映出实际推扫图像的离焦状态,另外相对于FFT功率谱,对场景差异更不敏感,误判率从0.36降低为0,曲线更加饱和。100个仿真样本的平均误判率仅为0.06,满足系统误差要求。因此文中算法满足单调性、灵敏度高、准确度高原则,更适合TDI CCD遥感相机的自动调焦。     

针对皮肤图像清晰度评价方法的研究

离焦模糊图像清晰度评价函像是采用数字处理技术实现自动调焦的一个关键。需要不断地提高评价函数的准确性和有效性。通过深入研究各种皮肤图像梯度分布情况以及灰度共生矩阵的纹理特征函数．本文提出基于梯度和灰度共生矩阵阈值法．建立了上述评价函数的数学模型。给出了实验结果和分析。这样可以突出清晰皮肤图像的优势。易于准确判断。     

针对皮肤图像清晰度评价方法的研究

离焦模糊图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的一个关键.需要不断地提高评价函数的准确性和有效性.通过深入研究各种皮肤图像梯度分布情况以及灰度共生矩阵的纹理特征函数,本文提出基于梯度和灰度共生矩阵阈值法,建立了上述评价函数的数学模型.给出了实验结果和分析.这样可以突出清晰皮肤图像的优势.易于准确判断.     

基于梯度算子的图像清晰度检测方法

随着数字成像技术向自动化和智能化发展,自动对焦技术的应用范围不断扩大,在自动化、高精度、高稳定性方面取的了很大的进展;各种数字图像处理应用软件,算法规则层数不穷;文章在vc++环境内,提出了一种基于robert梯度算子的图像清晰度检测方法,梯度函数具有运算速度快的特点,能满足图像快速处理的要求。     

基于清晰度的数字视频客观质量评价方法研究

清晰度是视频图像质量的重要指标,对视频主观质量评价结果有直接的影响,定量计算图像清晰度可以作为视频客观质量评价的重要参考指标.本文提出了三种基于图像清晰度的视频客观质量评价算法,比较了它们在性能和复杂度方面的差异.实验结果证明,本文提出的三种基于清晰度的客观质量评价方法算法的准确性比现有评价算法均有一定程度的改善.     

基于边缘特征的光学图像清晰度判定

在大型光学跟踪探测系统中,频繁的自动对焦会导致光轴晃动,引起拍摄的图像产生抖动,对光学设备测量精度产生影响.针对实时光电探测设备的自动对焦技术,提出一种对当前图像的清晰程度判断的快速算法.根据图像的清晰程度,决定光学设备的自动对焦触发时间.首先对目标区域进行变换,得到典型目标区域的梯度,检测目标的边缘线及其方向,对梯度数值拟合,计算边缘的锐度分布.根据光学测量设备的分割精度要求事先确定阈值,通过锐度分布函数值,决定光学测量系统是否需要自动对焦.通过对上万帧不同序列图像的测试,该算法判断的有效性达到93%.判断一帧图像的时间在2 ms以内.     

一种新的图像清晰度评价函数

离焦模糊图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的一个关键．需要不断地提高评价函数的准确性和有效性。深入研究了各种图像梯度的分布情况后发现模糊图像小梯度像素数较大,而清晰图像大梯度的像素数则明显比模糊图像的多,因此可以给梯度加一个阈值．去掉梯度小的值保留梯度大的值,这样可以突出清晰图像的的优势．易于准确判断。首次提出了一种用图像梯度加阈值求和作为由于离焦产生的模糊图像的评价函数,建立了上述评价函数的数学模型．并给出了实验结果和分析。与以往的图像灰度方差、梯度和、小波变换等评价函数相比,给出的评价函数无偏性好、单峰性强,信噪比高,计算量小,在焦平面附近具有变化趋势明显和灵敏度高的特点。     

图像清晰度评价与变步长融合调焦方法

十字丝目标在CCD上的成像,一般受到环境光和光路的影响,不同位置的焦距产生的十字丝图像会存在边缘模糊和离焦的情况,使十字目标的中心点位置提取受到严重影响,传统的Sobel算法忽视边缘信息,并且容易受噪声影响,因此提出改进Sobel算子图像清晰度评价函数与粗细调焦结合的变步长两段式快速搜索自动调焦的方法。该方法首先利用图像的空间域评价图像清晰度,其次利用根据光学设计选用的两段式调焦方式。第一步进行粗调,先快速找到正焦位置附近,然后进行细调,直至找到正焦的位置。实验表明,该方法与其他算法相比,自动调焦失败率为2%,调焦时间为1 242 ms,调焦行程在-25～+30 mm之间。通过该算法将图像清晰度评价函数与两段式调焦方式结合进行自动调焦,准确性高,实时性好。     

小波变换与神经网络复合的图像清晰度识别研究

基于小波变换与神经网络复合模型的图像清晰度识别方法具有较强的图像边缘特征提取、非线性处理、自适应学习和模式识别能力.提出一种通过神经网络模拟人眼的调焦机制,基于小波变换与神经网络复合模型,实现对图像清晰度评价的方法.利用二维离散小波变换对图像信号的特征进行提取,并对7个小波分量及原始图像做统计处理得到16个统计值,作为图像的特征量供后续的识别分析.构建了5层BP神经网络模型对图像清晰度进行识别,采用可变步长附加动量项的最速下降法调整网络权值.所设计的神经网络首先对由75幅图像组成的训练集合进行训练,再对102幅图像组成的测试集合进行实验验证.结果表明,这是一种相当有效的判别方法,取得了较高的识别率.     

基于小波的自动对焦算法研究

图像清晰度评价在自动对焦中具有重要的意义。提出了几种基于小波变换的不同的评价标准,研究发现,同一个小波变换,不同的评价标准其评价效果也有所不同,根据需要的不同,可以采取各种不同的评价函数。同时,对焦区域的合理选择可以有效地减小计算量,保证自动对焦的实时性要求。试验证明,这几种评价标准具有更好的调焦性能、抗干扰能力和实时性,在自动对焦方面有着广泛的意义。     

基于小波变换的图像编码研究

小波图像编码是近几年发展起：长的一种新兴的图像编码方法。本文结合小波变换的特点，对小波图像编码方案进行研究，并提出小波图像编码的新方案及实现方法。     

基于小波变换的快速分形图像编码

分形图像压缩编码方法以其高压缩比的潜在性能而在近年来倍受重视,但是分形方法还存在着一些问题亟待解决。本文所提出的基于小波变换的分形压缩方法不仅弥补了分形方法编码时间过长的缺点,而且还使分形方法高压缩比的优点,得以进一步发挥。     

基于小波变换的图像压缩技术

小波变换为图像纹理分析提供了一种基于多尺度、集频谱、结构和统计方法于一体的综合分析方法,该方法在纹理特征的提取、分类和分析中的有效性已受到有关研究人员的重视。为了使人们对这一方法有一个较全面的了解,对基于小波变换理论的图像纹理分析的研究与进展情况进行了较系统的论述,并通过实验说明小波变换理论在图像处理中所发挥的重要作用。     

小波变换在数字图像处理中的应用

小波变换在数字图像处理中的应用是小波变换典型的应用之一。由信号分析中傅里叶变换的不足引出小波变换,然后简单介绍了小波变换的定义和种类,分析了小波变换的性质和Mallat算法,总结了小波变换在数字图像处理中的四种应用：基于小波变换的图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合,分析了四种应用的过程及特点,同时进行了相应的Matlab试验与仿真。试验结果表明,小波变换在数字图像处理中的应用切实可行、简单方便、效果好、有很强的实用价值,有较好的应用前景。     

基于小波变换的弹载图像分辨率及帧频控制

针对弹载视频图像在战场中的应用背景,分析了在进行弹载图像信源压缩编码时对图像分辨率及帧频的特殊处理要求。在简要介绍了小波变换及其逆变换的理论后,给出了基于小波变换的弹载视频图像的分辨率及帧频动态控制的数学模型。结合小波视频编解码专用芯片ADV611/ADV612对在进行弹载视频图像压缩编解码系统的设计时如何实现图像分辨率及帧频的控制给出了参考建议。     

小波变换的快速算法研究及其在图像处理中的应用

文章通过对实序列快速傅里叶变换的算法推导及Mallat算法原理的分析，根据离散小波变换（DWT)算法结构特征，提出了一种离散小波的快速变换算法，给出了相应的算法步骤，从数学理论上进行了论证，并把该算法应用到静态图像处理中，得到了很好的快速和重建效果，具有一定的实用价值。     

基于快速曲波变换的图像水印算法

提出了一种新的基于曲波变换的数字图像水印算法。首先,利用快速曲波变换对原始载体图像进行多分辨率分解,并对待嵌入的水印图像进行Arnold置乱;然后,根据人类视觉特征和曲波系数分布特点,将水印信息嵌入到原始图像的中高频系数中。实验结果表明,该算法具有好的不可见性和安全性,对噪声、裁剪、滤波、JPEG压缩等攻击有好的鲁棒性。     

基于小波变换的红外图像去噪

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。本文介绍了小波阈值去噪的基本原理,并将其应用于红外图像去噪。实验结果表明,该算法优于传统滤波去噪方法,能有效地抑制噪声,可用来对红外图像做进一步的分析与处理。     

结合提升静态小波和灰色关联分析的图像融合算法

本文针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换（lifting stationary wavelet transform,LSWT）和灰色关联度相结合的图像融合算法。首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合,其次再针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值,然后计算低频分量的能量和均值构成的序列与高频分量的能量和均值构成的序列之间的灰色欧几里德关联度。按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值,最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法。