图像清晰度评价函数的研究
数字图像清晰度评价函数的研究与改进
数字图像清晰度评价函数的研究与改进作者：蒋金银来源：《电子世界》2013年第16期【摘要】数字图像的清晰度的判别是视频采集系统中的关键技术，本文提出了一种改进的新邻域差分评价函数，经过大量的实验对比发现，与传统的邻域差分评价函数相比，改进的函数比离散傅里叶变换评价函数、拉普拉斯评价函数、点锐度评价函数具有更好的适时性；较四邻域差分评价函数具有更好的灵敏性。
【关键词】自动调焦；清晰度评价函数；邻域差分函数1.引言图像的清晰度评价在图像分析和识别中具有重要的意义，数字图像评价函数是评价数字图像清晰度的重要依据，是数字图像采集系统中实现自动聚焦的关键技术。
聚焦主要取决于评价函数的灵敏性和实时性。
随着高清摄像设备的飞速发展，它广泛应用于安防系统、摄像机、机器人等高新技术领域。
高清视频图像的获取一方面离不开硬件性能的提升，另一方面聚焦程度也起着非常大的作用。
当前使用的自动调焦系统中普遍采用“对焦深度法”（DFF）进行自动调焦，它通过计算机（或专门的电路）采集一组数字图像，然后对每一帧进行处理和运算，判别调焦是否准确，即图像是否清晰，并给出反馈信号控制镜头的运动，直到采集的图像达到最清晰，最终完成调焦[1][2]。
因此，图像清晰度的判别是所有自动调焦技术的关键问题。
本文通过对几种传统的邻域差分清晰度评价函数进行研究和改进，提出了一种新的邻域差分清晰度评价函数，通过仿真实验对比，证明了新算法具有更好的灵敏性和适时性。
2.传统的图像清晰度评价函数在空间域上，一幅数字图像是否聚焦可根据图像的边界及细节部分是否清晰来进行判断，常用的空间域图像清晰度评价函数有拉普拉斯（Lpalace）函数、点锐度评价函数、四邻域差分函数、差分平方和函数（SPSMD）、Sobel函数等。
在频域上，一幅数字图像是否聚焦可根据图像的高频分量的丰富度来判断，常用的频域清晰度评价函数有基于离散傅里叶变换评价函数。
以下介绍几种常用的评价函数。
2.1 拉普拉斯（Lpalace）评价函数拉普拉斯函数又称8邻域差分函数，是利用拉普拉斯算子对图像进行二阶微分运算：2.2 点锐度评价函数（PSF）文献[6]提出了一种称为点锐度函数的算法用于评价图像清晰度。
图像超分辨率模型效果评估说明
图像超分辨率模型效果评估说明图像超分辨率（Image Super-Resolution，简称SR）是一种重要的计算机视觉任务，旨在从低分辨率（Low-Resolution，LR）图像中生成高分辨率（High-Resolution，HR）图像。
近年来，深度学习技术的发展使得超分辨率模型获得了显著的进展，取得了令人瞩目的结果。
本文将从几个方面对图像超分辨率模型的效果进行评估说明。
首先，我们将介绍图像超分辨率模型的评价指标。
常用的指标包括峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）、结构相似性（Structural Similarity，SSIM）和感知上的图像质量评价指标（Perceptual Image Quality Assessment，PIQA）。
PSNR是衡量图像重建质量的传统指标，它通过计算原始图像与重建图像之间的均方误差来衡量它们之间的差异。
SSIM则通过比较亮度、对比度和结构等来评估图像的相似性。
PIQA则通过一些学习的神经网络来模拟人类主观感知，从而评估图像的质量。
其次，我们将介绍一些常见的图像超分辨率模型。
目前，常见的超分辨率模型包括基于插值的方法、基于边缘的方法和基于深度学习的方法。
基于插值的方法通过对低分辨率图像进行插值来提高其分辨率，但这种方法不能捕捉到图像的细节。
基于边缘的方法则利用边缘信息来增加图像的细节，但对于复杂的纹理和结构，效果有限。
而基于深度学习的方法则通过神经网络从大量的训练样本中学习图像的映射规律，从而实现高质量的超分辨率重建。
然后，我们将介绍超分辨率模型的评估方法。
为了评估不同的超分辨率模型，通常需要构建一个测试集，其中包含一系列的低分辨率图像以及它们的高分辨率标签。
然后，将测试集输入到模型中进行重建，并使用上述评价指标来衡量重建图像的质量。
此外，为了更全面地评估模型效果，还可以通过视觉感知实验来获取主观质量评价。
利用一些主观评价标准（如MOS，Mean Opinion Score），可以将人们对重建图像质量的评价转化为数字得分，从而评估模型的性能。
光学显微成像系统图像清晰度评价函数的对比
光学显微成像系统图像清晰度评价函数的对比李雪;江旻珊【摘要】图像清晰度评价函数是评价各类成像系统成像质量的一个关键函数,为找到合适的图像清晰度评价算法,采用MATLAB软件对16种适用于光学显微成像系统的清晰度评价函数进行仿真,定量分析了不同算法的灵敏度、单峰性、无偏性以及运算速度.实验表明:Laplacian函数具有较高的单峰性、无偏性和灵敏度;存在高斯噪声时,Brenner函数、Tenengrad函数和基于Prewitt算子的函数以及中值滤波-离散余弦函数稳定性好;而存在椒盐噪声时,Roberts函数综合性能最优.【期刊名称】《光学仪器》【年(卷),期】2018(040)001【总页数】11页(P28-38)【关键词】清晰度评价函数;高斯噪声;椒盐噪声;Laplacian函数【作者】李雪;江旻珊【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TG115.21引言图像清晰度评价函数是评价光学显微成像系统成像质量的关键函数,而一个良好的图像清晰度评价函数应满足单峰性、无偏性、灵敏度高、信噪比大及计算量大的要求[1]。
目前国内外学者提出了很多图像清晰度评价函数,每种评价函数各有优缺点,并且在不同的环境下有不同的评价效果,但大多只能在某些特定情况下才具有较好的效果。
由于自动对焦的系统十分复杂和多变,一种函数无法适应所有的对焦场合,因此本文将对目前比较常见的十几种图像清晰度评价函数进行对比分析,研究其主要性能和特点,以便为这些函数的正确使用提供一定的依据。
1 图像清晰度评价函数(1) Brenner梯度函数(Brenner)[2]Brenner梯度函数仅仅考察被判断点与其中一个相邻像素点之间的灰度差值,简洁实用、计算量少,其表达式为(1)式中I(x,y)为像素点(x,y)处的灰度值。
Brenner梯度算子可以看作是模板T=[-1 0 1]和对应位置的图像像素[I(x,y)I(x+1,y) I(x+2,y)]依次进行卷积,模板T=[-1 0 1]是一个带通滤波器,Brenner梯度算子正是通过带通滤波来滤除比例较大的低频能量,保留图像中的中频部分能量。
图像清晰度评价函数的研究
图像清晰度评价函数的研究随着图像处理技术的不断发展和应用，图像清晰度评价函数在图像质量评价领域中发挥着越来越重要的作用。
图像清晰度评价函数可以用来衡量一幅图像的清晰程度，帮助我们了解图像质量，辅助进行图像处理和图像增强等应用。
图像清晰度评价函数的研究一直是图像处理领域的热门话题。
在图像清晰度评价函数的研究中，主要有两种方法：主观评价和客观评价。
主观评价方法是通过人类视觉系统来评价图像的清晰程度。
人们需要观察一系列的图像，然后对这些图像的清晰程度进行评分。
主观评价的好处在于它可以提供更加准确的评价结果，因为人们的视觉系统可以感知非常微小和细微的细节。
然而，主观评价的缺点是比较昂贵复杂，需要大量的时间和资源，并且不够可靠，不同的观察者可能会给出不同的评分。
客观评价方法是通过计算机算法来评价图像的清晰程度。
客观评价可以提供一些快速、准确、经济的评价方法，已经被广泛应用于图像质量评价领域。
目前，在客观评价方法中最常用的是基于图像模糊处理和图像边缘提取的方法。
具体而言，它们可以通过计算图像像素值的方差或者图像各个位置的梯度来评估图像的清晰度程度。
然而，这种评价方法仍然存在许多缺陷，例如无法模拟人类视觉系统的某些特性和概念，结果和主观评价不完全吻合等等。
尽管存在这些问题，图像清晰度评价函数的研究非常重要，因为它可以提供一种可靠的方式来评估图像的质量。
通过对清晰度评价函数的深入研究，我们可以找到更加准确的客观评价方法，可以帮助我们更好地理解图像处理结果。
此外，还可以应用于图像自动化处理、图像增强和图像识别等应用。
总之，图像清晰度评价函数是一项很重要的研究课题。
通过将实验室的研究成果与客观评价技术结合，我们可以为今后的图像处理领域提供更好的研究成果以及更加高效、可靠的评价方法。
图像调焦过程的清晰度评价函数研究
图像调焦过程的清晰度评价函数研究金雪;马卫红【摘要】Auto-focusing is a class of focusing methods based on the searching algorithm. It evaluates the image definition at different focusing position by computer programming. According to the focused-image, we can get the focal position. Judging whether the image appears clearest is usually through the image definition focusing evaluation function or focusing state evaluation function (combined to be called focusing evaluation function). A group of blurred images and distinct images are processed by each focusing evaluation function to form a focusing curves. With those corresponding curves, the performance of the evaluation functions could be analyzed visually. The results indicated that all the gray gradient functions have better performance than that of others.%自动调焦是一类建立在搜索算法上的调焦方法,它通过计算机编程对不同对焦位置所成像的清晰度进行评价,利用正确对焦时图像最清晰这个特征找到正确的对焦位置.判断图像对焦与否是通过图像清晰度对焦评价函数/调焦状态评价函数(调焦判定函数)来衡量的.利用每一个调焦判定函数对包含了一组模糊和清晰图像的序列图像进行处理,可以得到对应于相应判定函数的调焦曲线,利用曲线可以非常直观地分析判定函数的性能.结果表明,灰度梯度函数具有比较稳定的调焦特性.【期刊名称】《光学仪器》【年(卷),期】2012(034)001【总页数】6页(P59-64)【关键词】自动调焦;图像清晰度;调焦判定函数;调焦曲线【作者】金雪;马卫红【作者单位】西安工业大学光电工程学院,陕西西安710032;西安工业大学光电工程学院,陕西西安710032【正文语种】中文【中图分类】TP3引言目前国内外学者提出了许多调焦函数，每种调焦函数对不同的图像有不同的调焦效果［1－3］。
图像清晰度评价函数的研究
图像清晰度评价函数的研究图像清晰度评价函数是利用算法对图像进行定量评价的一种方法。
在图像处理和计算机视觉领域，图像清晰度评价函数的研究具有重要意义。
本文将从图像清晰度的定义、图像清晰度评价方法以及常用的评价函数等方面进行讨论和研究。
一、图像清晰度的定义图像清晰度一般指的是图像中细节的清晰程度和边缘的锐利度。
一个清晰度高的图像具有清晰的细节和边缘，而清晰度低的图像则有模糊和不清晰的特点。
图像清晰度与图像的分辨率、对比度、亮度等因素有关。
在图像处理中，图像清晰度的评价对于图像质量的提高和算法的优化具有重要作用。
二、图像清晰度评价方法图像清晰度评价方法主要可分为主观评价和客观评价两种方法。
1.主观评价主观评价是通过人眼观察和感知图像的清晰度进行评价。
常用的主观评价方法包括双人对比实验、等级评价和可见度评分等。
这种方法的优点是可以获取人眼对图像清晰度的真实感知，但是受到个体差异、主观因素的影响，且评价过程费时费力。
2.客观评价客观评价是通过算法对图像进行定量评价。
常用的客观评价方法包括结构相似性指数（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）和梯度幅值相似性指数（GSSIM）等。
这些评价函数通过计算图像的特征和统计信息来评价图像清晰度，具有快速、准确、可重复性好的优点。
三、常用的图像清晰度评价函数1.结构相似性指数（SSIM）SSIM是一种通过比较图像的结构、对比度和亮度等信息来评价图像清晰度的方法。
其计算公式如下：SSIM(x,y) = (2 * μxμy + C1) * (2 * σxy + C2) / (μx² + μy² + C1) * (σx² + σy² + C2)x和y表示要比较的两幅图像，μx和μy分别表示x和y的均值，σx²和σy²分别表示x和y的方差，σxy表示x和y的协方差，C1和C2是常量，用于避免分母为0的情况。
2.峰值信噪比（PSNR）PSNR是一种通过计算图像的均方误差来评价图像清晰度的方法。
自动对焦常用的评价函数
(一) 清晰度评价函数： (2)(二) 灰度梯度函数： (2)1、灰度涨落变化函数 (2)2、灰度绝对变化函数 (2)3、梯度向量模方函数 (2)4、梯度向量平方函数 (2)5、罗伯特(Robert)梯度函数 (2)6、拉普拉斯(Laplace)函数梯度函数 (3)7、二级梯度平方函数 (3)(三) 倍息学函数 (3)(四) 频域函数 (3)(五) 阈值积分法 (3)(六) 高频通带法 (4)(一)清晰度评价函数：采用图像处理法实现自动调焦的一个关键问题是，在于图像清晰度评价函数的选取。
理想的评价函数要求：无偏性、单峰性、能反映离焦的极性、对噪声敏感度低、计算量尽可能小等。
离焦图像可以看作由物体和点扩散函数做卷积的结果，这样往往导致图像中高频分量的减少或缺失。
这一结果也可理解为，聚焦的图像比离焦图像包含更多的细节和边缘信息。
凋焦评价函数通常基于离焦图像与聚焦图像的内容信息的差别等先验知识，因此没有对任何情况都适用的全能方法。
基于图像处理的自动调焦法的常用的聚焦评价函数的类型大致有：灰度梯度函数、信息学函数、频域函数、统计学函数等。
(二)灰度梯度函数：这类函数主要利用对图像灰度的各种处理方法来表征图像清晰度。
假设图像中某点(x，y)处的灰度值为g(x，y)，图像的规模为M×N(M列、N行)个像素，则灰度梯度判别函数包括以下几种常见形式。
1、灰度涨落变化函数这是一种判断图像灰度起伏程度的方法，其函数式为式中，g0是图像灰度平均值。
2、灰度绝对变化函数该评价函数与灰度涨落变化函数比较类似，适于具有固定单一背景的图像对比。
该函数式为式中，g(x0，y0)为某参考像素点(x0，y0)处的灰度值。
3、梯度向量模方函数梯度向量模方函数是一个灰度变化梯度和的表达式，只选取了梯度标量数值信息作为灰度变化量描述，其函数式为4、梯度向量平方函数梯度向量平方函数与梯度向量模方函数思路相同，只是用梯度平方和作为图像灰度变化判断，其函数式为5、罗伯特(Robert)梯度函数该评价函数使用了被判断点及其外沿3个像素点灰度信息，其函数式为6、拉普拉斯(Laplace)函数梯度函数该评价函数使用了被判断点及其周围4个像素点的灰度信息，其函数式为7、二级梯度平方函数利用Sobel算子来估计图像在水平方向和垂直方向的梯度，为使图像边缘的梯度放大，对梯度进行平方运算式中，Gx(x,y)=[g(x+1,y-1)+2g(x+1,y)+g(x+1,y+1)]-[g(x-1,y-1)+2g(x-1,y)+g(x-1,y+1)]Gy(x,y)=[g(x-1,y+1)+2g(x,y+1)+g(x+1,y+1)]-[g(x-1,y-1)+2g(x,y-1)+g(x+1,y-1)](三)倍息学函数倍息学函数是目前研究比较成熟的只有图像信息熵函数。
无参考图像的清晰度评价方法
无参考图像的清晰度评价方法在无参考图像的质量评价中，图像的清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标，它能够较好的与人的主观感受相对应，图像的清晰度不高表现出图像的模糊。
本文针对无参考图像质量评价应用，对目前几种较为常用的、具有代表性清晰度算法进行讨论分析，为实际应用中选择清晰度算法提供依据。
（1）Brenner梯度函数Brenner梯度函数是最简单的梯度评价函数，它只是简单的计算相邻两个像素灰度差的平方，该函数定义如下：其中：f(x,y)表示图像f对应像素点(x,y)的灰度值，D(f)为图像清晰度计算结果(下同)。
（2）Tenengrad梯度函数Tenengrad梯度函数采用Sobel算子分别提取水平和垂直方向的梯度值，基与Tenengrad梯度函数的图像清晰度定义如下：G(x,y)的形式如下：其中：T是给定的边缘检测阈值，Gx和Gy分别是像素点(x,y)处Sobel水平和垂直方向边缘检测算子的卷积，建议使用以下的Sobel算子模板来检测边缘：（3）Laplacian梯度函数Laplacian梯度函数与Tenengrad梯度函数基本一致，用Laplacian算子替代Sobel算子即可，该算子定义如下：因此基于Laplacian梯度函数的图像星清晰度的定义如下：其中G(x,y)是像素点(x,y)处Laplacian算子的卷积。
（4）SMD（灰度方差）函数当完全聚焦时，图像最清晰，图像中的高频分量也最多，故可将灰度变化作为聚焦评价的依据，灰度方差法的公式如下：（5）SMD2（灰度方差乘积）函数灰度差分评价函数具有较好的计算性能，但其缺点也很明显，即在焦点附近灵敏度不高，即该函数在极值点附近过于平坦，从而导致聚焦精度难以提高。
在文章《一种快速高灵敏度聚焦评价函数》中提出了一种新的评价函数，称之为灰度方差乘积法，即对每一个像素领域两个灰度差相乘后再逐个像素累加，该函数定义如下：（6）方差函数因为清晰聚焦的图像有着比模糊图像更大的灰度差异，可以将方差函数作为评价函数：其中：为整幅图像的平均灰度值，函数对噪声比较敏感，图像画面越纯净，函数值越小。
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图像清晰度评价函数的研究
图像清晰度评价函数是指对输入的图像进行评估，得到一个数值结果，用于表征图像
的清晰度程度。
目前，图像清晰度评价函数的研究已经成为计算机视觉领域的热点之一。
在图像清晰度评价函数的研究中，主要存在两种评价方法：主观评价和客观评价。
主
观评价是通过人工观察和主观感受来评价图像的清晰度。
这种方法要求评价者进行参与，
并容易受到主观因素的影响。
相比之下，客观评价方法是利用计算机算法对图像进行评价，可以减少主观因素的干扰，评价结果更加客观和准确。
对于客观评价方法，研究者们提出了多种图像清晰度评价函数。
这些函数主要从以下
几个方面来评估图像的清晰度：频域特征、空域特征、梯度特征和模糊特征。
频域特征是通过对图像进行傅里叶变换，得到图像的频谱信息，从而评估图像的清晰度。
常用的频域特征包括幅度谱、相位谱和能量谱等。
通过计算这些特征，可以得到与图
像清晰度相关的指标。
除了上述提到的特征，还有一些其他的特征也被应用到了图像清晰度评价函数中，如
高频特征、图像对比度和局部特征等。
通过综合考虑这些特征，可以得到更加准确和鲁棒
的图像清晰度评价结果。
图像清晰度评价函数的研究是一项具有挑战性和实用性的工作。
通过对图像进行特征
提取和特征分析，可以得到与图像清晰度相关的指标。
这些评价函数可以广泛应用于图像
质量评估、图像增强和图像处理等领域，具有很大的应用前景。