图像清晰度评价

https://blog.csdn.net/dangkie/article/details/77726792

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。

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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))2$$F_{Brenner}=\sum _M\sum _N(f(x+2,y)-f(x,y){)}^2$$

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。

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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)|$$F_{Tenegrad}=\sum _M\sum _N\left|G(x,y)\right|$$

G(x,y)>Threshold$G(x,y)>Threshold$
G(x,y)=Gx(x,y)2+Gy(x,y)2−−−−−−−−−−−−−−−−−√$G(x,y)=\sqrt{G_x(x,y{)}^2+G_y(x,y{)}^2}$
sobel算子模板如下：

Gx=14⎡⎣⎢−1−2−1000121⎤⎦⎥∗I$$G_x=\frac{1}{4}\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right]\ast I$$

Gy=14⎡⎣⎢−101−202−101⎤⎦⎥∗I$$G_y=\frac{1}{4}\left[\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}\right]\ast I$$

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Laplace梯度法

laplace梯度函数与Tenegrad基本一致，只需要用Laplace算子替代sobel算子即可：

L=16⎡⎣⎢1414204141⎤⎦⎥∗I$$L=\frac{1}{6}\left[\begin{array}{ccc}1& 4& 1\\ 4& 20& 4\\ 1& 4& 1\end{array}\right]\ast I$$

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方差法

聚焦清晰的图像比模糊图像有更大的灰度差异，可用方差函数作为评价：

Fvariance=∑M∑N(f(x,y)−E2)$$F_{variance}=\sum _M\sum _N(f(x,y)-E^2)$$

式中E为整幅图像的平均灰度值，该函数对噪声敏感。

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能量梯度法

能量梯度函数适合实时评价图像清晰度：

FBrenner=∑M∑N((f(x+1,y)−f(x,y))2+(f(x,y+1)−f(x,y))2)$$F_{Brenner}=\sum _M\sum _N((f(x+1,y)-f(x,y){)}^2+(f(x,y+1)-f(x,y){)}^2)$$

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实例代码

采用halcon实现：

//方差法
        region_to_mean(Image, Image, &ImageMean);
        convert_image_type(ImageMean, &ImageMean, "real");
        convert_image_type(Image, &Image, "real");
        sub_image(Image, ImageMean, &ImageSub, 1, 0);
        mult_image(ImageSub, ImageSub, &ImageResult, 1, 0);
        intensity(ImageResult, ImageResult, &Value, &Deviation);
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//拉普拉斯梯度函数
        laplace(Image, &ImageLaplace4, "signed", 3, "n_4");
        laplace(Image, &ImageLaplace8, "signed", 3, "n_8");
        add_image(ImageLaplace4, ImageLaplace4, &ImageResult1, 1, 0);
        add_image(ImageLaplace4, ImageResult1, &ImageResult1, 1, 0);
        add_image(ImageLaplace8, ImageResult1, &ImageResult1, 1, 0);
        mult_image(ImageResult1, ImageResult1, &ImageResult, 1, 0);
        intensity(ImageResult, ImageResult, &Value, &Deviation);
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//能量梯度函数
        crop_part(Image, &ImagePart00, 0, 0, Width-1, Height-1);
        crop_part(Image, &ImagePart01, 0, 1, Width-1, Height-1);
        crop_part(Image, &ImagePart10, 1, 0, Width-1, Height-1);
        convert_image_type(ImagePart00, &ImagePart00, "real");
        convert_image_type(ImagePart10, &ImagePart10, "real");
        convert_image_type(ImagePart01, &ImagePart01, "real");
        sub_image(ImagePart10, ImagePart00, &ImageSub1, 1, 0);
        mult_image(ImageSub1, ImageSub1, &ImageResult1, 1, 0);
        sub_image(ImagePart01, ImagePart00, &ImageSub2, 1, 0);
        mult_image(ImageSub2, ImageSub2, &ImageResult2, 1, 0);
        add_image(ImageResult1, ImageResult2, &ImageResult, 1, 0);
        intensity(ImageResult, ImageResult, &Value, &Deviation);
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//Brenner梯度法
        crop_part(Image, &ImagePart00, 0, 0, Width, Height-2);
        convert_image_type(ImagePart00, &ImagePart00, "real");
        crop_part(Image, &ImagePart20, 2, 0, Width, Height-2);
        convert_image_type(ImagePart20, &ImagePart20, "real");
        sub_image(ImagePart20, ImagePart00, &ImageSub, 1, 0);
        mult_image(ImageSub, ImageSub, &ImageResult, 1, 0);
        intensity(ImageResult, ImageResult, &Value, &Deviation);
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//Tenegrad梯度法
        sobel_amp(Image, &EdgeAmplitude, "sum_sqrt", 3);
        min_max_gray(EdgeAmplitude, EdgeAmplitude, 0, &Min, &Max, &Range);
        threshold(EdgeAmplitude, &Region1, 20, 255);
        region_to_bin(Region1, &BinImage, 1, 0, Width, Height);
        mult_image(EdgeAmplitude, BinImage, &ImageResult4, 1, 0);
        mult_image(ImageResult4, ImageResult4, &ImageResult, 1, 0);
        intensity(ImageResult, ImageResult, &Value, &Deviation);
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结果分析

处理图像为一组对焦从模糊到清晰再到模糊的标定板图像，如下为其中三幅图像：

中间为最清晰的图像。
采用五种评价函数，对一百多幅图像进行计算，并将结果进行归一化，得到如图所示结果：

一个好的评价函数需要具有单峰性，无偏性，灵敏性，在本实例中，采用Laplace、能量梯度和Brenner梯度法较好，而方差法效果较差，Tenegrad梯度法反向了。