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1、第29卷第3期武汉理工大学学报Vol.29No.32007年3月JOURNALOFWUHANUNIVERSITYOFTECHNOLOGYMar.2007一种新的图像清晰度评价函数王勇,谭毅华,田金文(华中科技大学人工智能与模式识别研究所,武汉430074)摘要:准确有效的图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的关键。通过分析比较3种聚焦效果较好的清晰度评价函数,提出了一种基于聚焦窗口模式的平方梯度函数作为聚焦评价函数,建立了评价函数的数学模型,并给出了实验分析和结果。与
2、以往常用的评价函数相比,具有更高的可靠性和聚焦灵敏度。关键词:自动聚焦;清晰度评价函数;聚焦窗口;平方梯度中图分类号:TP391文献标志码:A文章编号:1671-4431(2007)03-0124-03ANewKindofSharpness-evaluation-functionofImageWANGYong,TANYi-hua,TIANJin-wen(InstituteofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,HuazhongUniversity
3、ofScienceandTechnology,Wuhan430074,China)Abstract:Theaccuracyandefficiencyofthesharpnessfunctionwasakeytoauto-focusingbasedondigitalimageprocessingtechnique.Anewauto-focusingalgorithmwasproposed,anditadoptedimagesquared-gradientfunctionbasedonfocuswin-dows
4、bycomparingthreefavorablesharpnessfunctions.Additionally,itpresentedmathematicalmodelandexperimentalanalysisandresults.Thereliabilityandsensitivityofauto-focusingwereenhancedcomparedtotheexistingalgorithms.Keywords:auto-focusing;sharpnessfunction;focuswi
5、ndow;squared-gradient自动聚焦是机器人视觉、数字视频系统中的关键技术之一,是决定图像质量的重要因素,是获取清晰图像的第1步。聚焦性能取决于调焦评价函数的准确性和有效性,即评价函数必须具有无偏性好、单峰性强和较好的抗噪性能。图像模糊的本质是高频分量的损失,聚焦图像比离焦图像包含更多的信息和细节,这是设计聚焦评价函数的基础。该文采用基于聚焦窗口模式的平方梯度函数作为聚焦评价函数,判断图像是否清晰。通过与其他几种主要评价函数的实验对比,证明该函数在评价图像聚焦质量方面更为准确、稳定和可靠。1
6、常用聚焦评价函数[1-4]常用的调焦评价函数有灰度差分绝对值之和(SMD)、灰度方差、Laplacian函数、平方梯度、Tenen-Grad函数、熵函数及基于图像变换的函数等。实验表明,对于正常光照下拍摄的图像,常用评估函数都呈现出单峰特性,基本上可实现正确聚焦,只是在聚焦速度与准确度上约有不同。但是实际应用中发现,由于图像中多个目标像距不同,加之图像曝光度不够时产生的大量噪声和图像中包含高亮目标等因素的影响,直接利用SMD、灰度方差、Laplacian函数等评价准则计算整幅图像的聚焦评价值时,虽然其计算效率
7、较高,但图像聚焦曲线出现了多个局部峰值,呈多峰特性,影响了聚焦准确度,严重时已无法完成聚焦。相比而言,收稿日期:2006-10-12.基金项目:湖北省自然科学基金(2005ABA219).作者简介:王勇(1980-),男,博士生.E-mail:wy112708@tom.com.第29卷第3期王勇,等:一种新的图像清晰度评价函数125TenenGrad函数、基于图像互相关的函数和平方梯度函数计算量偏大,但却具有更陡峭的变化特性,抗噪性能好,聚焦灵敏度和可靠性较
8、高。1.1TenenGrad聚焦评价函数Tenenbaum提出了利用Sobel边缘算子计算一阶微分MN221/2FTenenGrad=[Gx(x,y)+Gy(x,y)](1)x=1y=1Gx(x,y),Gy(x,y)分别是图像各像素f(x,y)与Sobel边缘算子的卷积。1.2Vollath聚焦评价函数[1-2]Vollath提出了2种在图像噪声显著时表现很好的方法。1)基于自相关M-1NM
