结合斜变换与方差的图像聚焦测度

针对相机和电子显微镜等成像设备在自动对焦过程中聚焦测度易受噪声干扰的问题,将图像处理中的斜变换与统计学中的方差相结合,提出一种具有噪声鲁棒性的聚焦测度。将图像进行分块处理,便于后续获取每个局部子图像的清晰度指标。计算每一个子图像的斜变换来得到频域系数。在变换域中,计算中频系数的绝对值并对它进行累加求和作为各子图像的清晰度指标。最后,计算各子图像清晰度的方差,将该方差作为整幅图像的聚焦测度值。通过提取局部子图像的中频信息并结合全局的方差求解的方法可以使聚焦测度具有较高的噪声鲁棒性;通过在LIVE图像数据库的实验结果表明：本文方法的噪声鲁棒性优于现有经典算法,其SDA和离散度客观评价指标相比于鲁棒性较好的索贝尔梯度熵算法平均提高了20.27%和125.61%。