图像清晰度的量化测量探究

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1、ＩＳＳＮ１００２－４９５６实验技术与管理第２９卷第５期２０１２年５月ＣＮ１１－２０３４／ＴＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔＶｏｌ．２９Ｎｏ．５Ｍａｙ．２０１２图像清晰度的量化测量探究崔作龙１，徐长松１，２（１．兰州大学物理科学与技术学院，甘肃兰州７３００００；２．清华大学物理系，北京１０００８４）摘要：针对光学实验中，用肉眼判断图像最清晰位置具有人为因素影响多、可重复性差、操作复杂等不足，提出了量化图像清晰度的解决思路，使实验数据更加可靠、准确，使实验过程更加科学、快捷

2、。关键词：图像；清晰度；量化测量中图分类号：Ｏ４－３３；ＴＮ９１１．７文献标志码：Ａ文章编号：１００２－４９５６（２０１２）０５－００４９－０３Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｏｆｉｍａｇｅｓｈａｒｐｎｅｓｓ１，ＸｕＣｈａｎｇｓｏｎｇ１，２ＣｕｉＺｕｏｌｏｎｇ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈｙｓｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００００，Ｃｈｉｎａ；２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｈｙｓｉｃｓ，Ｔｓｉｎｇｈｕａ

3、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｐｔｉｃａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｅｖｅｎｗｉｔｈｔｈｅｎａｋｅｄｅｙｅｓｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｍｏｓｔｓｈａｒｐｎｅｓｓｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍ－ａｇｅ，ｔｈｅｒｅａｒｅｓｏｍｅｄｅｆｅｃｔｓ，ｓｕｃｈａｓｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓ，ｐｏｏｒｒｅｐｒｏｄｕｃｉｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｓｏｏｎ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅａｓｏｌｕｔｉｏｎｔｏｑｕａｎｔｉｆｙｔｈｅ

4、ｉｍａｇｅｓｈａｒｐｎｅｓｓ，ｍａｋｉｎｇｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔａｍｏｒｅｒｅｌｉａ－ｂｌｅ，ａｃｃｕｒａｔｅ，ａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｍｏｒｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｉｎｇ；ｓｈａｒｐｎｅｓｓ；ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ在光学实验中，往往需要对最清晰（或最不清晰）１清晰度评价函数图像的数据进行测量和处理。由于仪器或人为的原因，图像最清晰（或最不清晰）的位置不容易确定。因清晰度评价函数是进行清晰度量化的核心，有多此有必

5、要提出图像清晰度的量化测量方法。一般认种算法，这里介绍适于实验应用、简便易行的几种。为，清晰度是影像边缘的锐利程度。从影像清晰度的１．１相邻像素灰度方差法ＳＭＤ因素来看，主要有像素、亮度（在黑白图像中等同于灰ＳＭＤ的清晰度函数Ｑ的运算公式：度）、对比度等。Ｑ＝（∑｜Ｉ（ｘ，ｙ）－Ｉ（ｘ，ｙ－１）｜＋通过ＣＣＤ技术可以将灰度图像转化成由代表明暗程度的数字组成的矩阵，图像清晰程度可用清晰∑｜Ｉ（ｘ，ｙ）－Ｉ（ｘ＋１，ｙ）｜）／（Ｍ×Ｎ）（１）度评价函数来衡量［１］。目前，常见的图像清晰度评式中Ｉ（ｘ，ｙ）对应于

6、（ｘ，ｙ）位置的灰度值或亮度分量，价函数主要包括相邻像素灰度方差法ＳＭＤ、基于Ｍ×Ｎ为图像的像素总数。该方法具有较好的运行效Ｒｏｂｅｒｔ边缘检测算子法、基于Ｓｏｂｅｌ边缘检测算子率和较好的全局性，有利于区分不同模糊程度的图像；法、熵函数法、频谱函数法、拉普拉斯能量法、高斯方然而，对焦平面附近图像的清晰度评价存在量化等级［２－５］不够等不足。另外，ＳＭＤ显然对清晰图像和模糊图像差法等。本文通过对上述函数进行筛选和改进，提出了亮度归一化和最小全同区域的处理模式，形成没有辨别能力。了服务于实验的清晰度测量方法。通

7、过在几种光学实１．２Ｓｏｂｅｌ边缘检测算子［６］验的尝试，该方法具有科学、高效、稳定的特点。两个卷积形成Ｓｏｂｅｌ边缘检测算子：－１－２－１－１０１熿燄熿燄０００－２０２燀１２１燅燀－１０１燅收稿日期：２０１１－０８－１７修改日期：２０１１－１２－０５作者简介：崔作龙（１９６４—），男，山西，高级工程师，主要从事实验教学图像中每个像素都用这两个核作卷积，一个核对和实验仪器设备及实验方法的改进、开发工作．垂直边缘影响最大，另一个对水平边缘影响最大。２Ｅ－ｍａｉｌ：Ｃｕｉｚｌ＠ｌｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ个卷积的最大值

8、作为该点的输出值ｐ（ｘ，ｙ）。最后整实验技术与管理５０幅图像的清晰度可表示为二者没有可比性。本文提出，可以截取相似图像中都具有的、全同的那一部分进行处理和比较，如图１中的Ｐ＝∑∑ｐ（ｘ，ｙ）（２）ＮＭ圆圈内的部分。选取相似图像的最小全同区域进行处Ｓｏｂｅｌ边缘检测算子根据像素点上下、左右相临理，使量化结果更加规则，不同清晰度图像之间的比较点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘，更加可靠、方便。对噪声具有平