【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种图像处理领域的图像清晰度判别方法，具体涉及一种。
技术介绍
图像清晰度/模糊检测因为其多样的视觉应用，而受到广泛的关注，比如数字显微成像的自动对焦、遥感图像分析、多焦点图像的自适应融合等等。从大量的含有不同模糊程度的图像中自动的选择出具有高清晰度的图像，可以帮助研究者对于进一步的图像分析减少很大的工作量。由于不同的景深，很难在一幅图像中对每一个物体实现聚焦，所以我们可以为多焦点图像判断聚焦区域，并对他们的清晰区域进行融合，得到更好视觉效果的图 像。这些都需要稳定的图像模糊度算子。已经有一些文章研究图像模糊度算子或者相似的概念，如模糊检测、聚焦测量等。大多数算子，包括方差、图像梯度、RMSE、PSNR等，均假设图像的高频成分被点扩散函数衰减了。但是，这些准则函数忽略了噪声的影响，噪声可以导致图像高频成分的变化，但是不影响图像整体清晰度。Tian J. and Chen J.发现模糊图像的小波系数分布的宽度要比清晰图像的窄，这个特点促使他们使用具有局部自适应性的Laplacian混合模型对小波系数的边缘分布进行建模。所有上述提到的算子都和图像内容本...
【技术保护点】
基于超复数小波相位测量的图像模糊程度检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一：对噪声图像进行HWT，得到超复数小波系数：？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？；其中：为超复数代数符号，为超复数实部系数，为超复数虚部i分量系数，为超复数虚部j分量系数，为超复数虚部k分量系数，，为三个虚部；步骤二：将实部？虚部表示的超复数小波系数转换为幅值？相位表示形式：；其中：，，？为超复数的幅值，为超复数的相位，为指数符号；步骤三：统计相位系数的分布，计算分布方差，利用方差描述图像模糊程度的形状参数。2012102995528...
【技术特征摘要】
1.基于超复数小波相位测量的图像模糊程度检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤 步骤一对噪声图像进行HWT，得到超复数小波系数:q = a+l)i+g+dk ； 其中4为超复数代数符号，β为超复数实部系数， 为超复数虚部i分量系数，e为超复数虚部j分量系数，i为超复数虚部k分量系数，G点eR,Zi/太为三个虚部； 步骤二 将实部-虚部表示的超复数小波系数转换为幅值-相位表示形式q = I殳； 其中a2+b2+C2+d2, [φ,θ,ψ) e [-ττ, τ)χ[- τ/ 2,π 2)χ[-λ74, γ/4], |分|为超复数的幅值，O,为超复数的相位，沩指数符号； 步骤三统计相位系数的分布，计算分布方差，利用方差描述图像模糊程度的形状参数。2.根据权利要求I所述的基于超复数小波相位测量的图像模糊程度检测方法，其特征在于所述步骤二中，相位角汉1F)的计算步骤如下 O首先将超复数g归一化为单位超复数，即M=1 2)计算 Ψ2 ,argj(< ^C )) οΓ ￠=03)计算#和3:如果妒那么,,.、；否则，f ..、或...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。