【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像处理，特别是涉及一种图像清晰度评价方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、清晰度是用来衡量图像质量的重要指标之一。传统评价清晰度的方法中是由人工对照色卡进行判断分析，这种方法依赖于人工观察者的主观感受，且受环境亮度条件影响较大，评价稳定性和准确性不高。
2、随着图像处理技术的发展，基于算法或模型的客观清晰度评价方法得到广泛适用，但目前这种方法存在模型复杂、效率较低等问题。
3、因此，如何设计出一种高效且准确评价图像清晰度的方法成为当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种图像清晰度评价方法及装置，能够满足高效且准确评价图像清晰度的需要。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种图像清晰度评价方法，该方法包括：获取待评价图像的灰度图像；计算灰度图像中各像素点的水平梯度幅值和垂直梯度幅值；依次获取每个像素点对应的水平梯度幅值和垂直梯度幅值中的较大值，组成梯度幅值图像；将梯度幅值图像中像素值满足预设条件的像素点确定为目标像素点，加入到目标像素点集合中；利用目标像素点集合确定待评价图像的清晰度。
3、在第一方面的一种可能的实现方式中，利用目标像素点集合确定待评价图像的清晰度，方法包括：统计目标像素点集合中所有目标像素点的个数和像素值总和；将像素值总和与个数的比值作为待评价图像的清晰度度量值，清晰度度量值用于评价待评价图像的清晰度。
4、在第一方面的一种可能的实现方式中，将梯度幅值图像中像素
5、在第一方面的一种可能的实现方式中，将梯度幅值图像中像素值满足预设条件的像素点确定为目标像素点，加入到目标像素点集合中之前，方法还包括：对梯度幅值图像进行二值化处理，得到初始二值化图像；标记初始二值化图像中的所有连通区域，并统计各连通区域的面积；将面积小于预设值的连通区域确定为噪声区域，并将噪声区域中的所有像素值置为0，得到去噪后的二值化图像；对梯度幅值图像与去噪后的二值化图像进行逐元素相乘的操作，得到去噪后的梯度幅值图像。
6、在第一方面的一种可能的实现方式中，计算灰度图像中各像素点的水平梯度幅值和垂直梯度幅值，包括：利用预设卷积核对灰度图像中的各像素点进行卷积运算，得到各像素点的水平梯度和垂直梯度；对各像素点的水平梯度和垂直梯度取绝对值，得到各像素点的水平梯度幅值和垂直梯度幅值。
7、在第一方面的一种可能的实现方式中，预设卷积核包括用于计算各像素点水平梯度的第一卷积核和用于计算各像素点垂直梯度的第二卷积核；第一卷积核为[-1 1]，第二卷积核为
8、在第一方面的一种可能的实现方式中，获取待评价图像的灰度图像，包括：对待评价图像进行灰度化得到待去噪图像；采用中值滤波算法对待去噪图像进行去噪处理，得到灰度图像。
9、第二方面，本申请实施例提供了一种图像清晰度评价装置，该装置包括：处理模块，用于获取待评价图像的灰度图像；处理模块还用于，计算灰度图像中各像素点的水平梯度幅值和垂直梯度幅值；处理模块还用于，依次获取每个像素点对应的水平梯度幅值和垂直梯度幅值中的较大值，组成梯度幅值图像；分析模块，用于将梯度幅值图像中像素值满足预设条件的像素点确定为目标像素点，加入到目标像素点集合中；分析模块还用于，利用目标像素点集合确定待评价图像的清晰度。
10、第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当处理器执行所述计算机程序时使得计算机设备实现如上述第一方面和第二方面中任一实现方式。
11、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序被计算机设备执行时实现如上述第一方面和第二方面中任一实现方式。
12、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机设备上运行时，使得计算机设备执行上述第一方面中任一项所述的实现方式。
13、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
14、本申请方法基于灰度梯度对图像清晰度进行评价，先获取灰度图像中各像素点水平梯度幅值和垂直梯度幅值中的较大值，组成梯度幅值图像，再基于该梯度幅值图像进一步分析图像清晰度。该方法，通过简单地寻找梯度幅值的最大值，可以避免了对每个像素点进行矢量计算的繁琐过程，整个算法计算简单、流程清晰、易于理解，能够更快速地完成清晰度评估。同时，虽然简单，但梯度幅值的较大值仍可以有效地反映图像的整体清晰度特征，更加强调图像中显著的边缘和结构，从而准确地评估图像的清晰度。
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1.一种图像清晰度评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标像素点集合确定所述待评价图像的清晰度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述梯度幅值图像中像素值满足预设条件的像素点确定为目标像素点，加入到目标像素点集合中，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述梯度幅值图像中像素值满足预设条件的像素点确定为目标像素点，加入到目标像素点集合中之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述计算所述灰度图像中各像素点的水平梯度幅值和垂直梯度幅值，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设卷积核包括用于计算各像素点水平梯度的第一卷积核和用于计算各像素点垂直梯度的第二卷积核；所述第一卷积核为[-11]，所述第二卷积核为
7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待评价图像的灰度图像，包括：
8.一种图像清晰度评价装置，其特征在于，包括：>
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时使得所述计算机设备实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被计算机设备执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种图像清晰度评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标像素点集合确定所述待评价图像的清晰度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述梯度幅值图像中像素值满足预设条件的像素点确定为目标像素点，加入到目标像素点集合中，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述梯度幅值图像中像素值满足预设条件的像素点确定为目标像素点，加入到目标像素点集合中之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述计算所述灰度图像中各像素点的水平梯度幅值和垂直梯度幅值，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑国荣，杨勍，谢松乐，李兴春，
申请(专利权)人：深圳市鑫信腾科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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