图像清晰度评价
超声科图像质量评价细则01694
超声科图像质量评价评分标准细则附表（一）1.图像清晰度（10 分）（一副图像显示不清晰扣1分）2.图像均匀性（10分）（一副图像不均匀扣1 分）3.超声切面标准性（10 分）（一副图像不标准扣1 分，漏一个常规切面扣2 分）4.伪相识别（10 分）（缺伪像图像相关图像扣5 分）5.彩色血流显示情况（10分）（缺规定血流图像一副扣2 分）6．图像于超声报告相关性（10 分）（缺报告相关性常规切面图像一副扣1 分）7.图像有无斑点、雪花细粒、网纹（10 分）（一副图像有斑点、雪花细粒、网纹扣1 分）8.图像与临床疾病相关性（10 分）（报告所选图像与疾病相关性无关扣5 分）9.探测深度（要占1/2以上）（10分）（一副图像未达到1/2扣1分）10.工作频率与脏器相关性（10 分）（一副图像工作频率与脏器相关性不符扣1 分）超声科图像质量评价评分标准1•图像清晰度10分2.图像均匀性10分3.超声切面标准性10分4•伪相识别10分5•图像与报告相关性10分6.彩色血流显示情况10分7•图像有无斑点、雪花细粒、网文10分8•图像与临床疾病相关性10分9.探测深度（要占1/2以上）10分10•工作频率与脏器相关性10分超声科图像质量评价细则附表（二）按照超声科常规切面操作规范规定细则如下：1.肝脏：正常肝脏6个切面（第一肝门，门静脉二维图像，门静脉血流频谱图像并有测值，第二肝门图像，肝脏工字状结构图像，肝左叶图像）。
异常肝脏8个切面（第一肝门，门静脉二维图像，门静脉血流频谱图像并有测值，第二肝门图像，肝脏工字状结构图像，肝左叶图像，异常部位二维及彩色）2.胆囊：正常1个切面（显示胆囊颈部，胆囊底部）异常2个切面（显示胆囊颈部+胆囊底部，异常部位图像）3.胰腺：正常2个切面（胰腺的二维+彩色血流图像，显示胰头，胰体，胰尾，）4.异常3个切面（胰头，胰体，胰尾，胰腺彩色血流图像）5.脾脏：正常2个切面（脾脏全长及脾门彩色血流图像）异常3个切面（脾脏全长切面，异常二维及彩色血流图像）5.泌尿系统：正常双肾2个切面（肾脏纵切面二维及彩色血流图像）异常双肾4个切面（肾脏纵切面二维及彩色血流图像，异常部位二维及彩色）6.膀胱：正常2个切面（膀胱三角，膀胱底部）异常4个切面（膀胱三角，膀胱底部，异常部位二维及彩色）7.前列腺：正常3个切面（前列腺纵切面，前列腺横切面，前列腺彩色血流图像）异常4个切面（前列腺纵切面，前列腺横切面，前列腺异常部位彩色血流图像）经直肠检查前列腺：4个切面（前列腺纵切面，前列腺横切面，正常及异常前列腺彩色血流图像）8睾丸：正常4个切面（睾丸纵切面，睾丸横切面，附睾纵切面，双侧精索静脉彩色血流情况）异常7个切面（睾丸纵切面，睾丸横切面+睾丸血流，附睾纵切面横切面，双侧精索静脉彩色血流情况，异常部位的二维及彩色）9•妇科子宫：正常7个切面（子宫纵切面，子宫横切面，子宫彩色多普勒，左侧卵巢二维切面+彩色，右侧卵巢二维切面+彩色。
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。
成像清晰度的评价方式
成像清晰度的评价方式
成像清晰度是评价图像或者视频质量的重要指标，它直接影响
着观看者对图像的认知和理解。
评价成像清晰度的方式可以从多个
角度来考虑：
1. 分辨率，图像的分辨率是评价清晰度的重要指标之一。
分辨
率越高，图像中细节展现得越清晰。
常见的分辨率包括高清（HD）、全高清（Full HD）、2K、4K等，分辨率越高，清晰度越高。
2. 对比度，对比度是指图像中最亮和最暗部分之间的差异程度。
高对比度可以增强图像的清晰度，使细节更加突出。
3. 锐度，图像的锐度指图像边缘的清晰程度，边缘越清晰，图
像越清晰。
评价图像清晰度时，需要考虑图像的锐度表现。
4. 色彩表现，色彩的鲜艳度和准确度也会影响图像的清晰度，
良好的色彩表现可以提升图像的整体清晰度。
5. 噪点和失真，图像中的噪点和失真会降低图像的清晰度，因
此评价图像清晰度时需要考虑图像中是否存在噪点和失真。
6. 视觉感受，最终的评价还需要考虑人眼的视觉感受，即观看者对图像清晰度的主观感受。
综上所述，评价图像清晰度的方式可以从分辨率、对比度、锐度、色彩表现、噪点和失真以及视觉感受等多个角度来考虑，综合评估图像的清晰度。
这些指标可以帮助我们全面准确地评价图像的清晰度，从而为图像质量的提升提供参考和指导。
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。
你是如何判断一个图像是否清晰的？
你是如何判断一个图像是否清晰的？一、观察细节图像的清晰度，往往可以通过观察图像中的细节来确认。
我们可以仔细地寻找图像中的边缘，看边缘是否清晰、锐利。
此外，还可以观察图像的纹理，纹理的细节清晰度也是判断图像清晰与否的重要指标。
当我们的目光可以轻松地捕捉到图像中的细节时，可以认为这幅图像是清晰的。
另外，我们还可以通过观察图像中的细小特征，如小的文字、小的物体等来判断图像的清晰度。
如果这些小特征能够清晰地展现出来，图像也就可以被确认为清晰。
二、考察对比度对比度是指图像中明暗区域之间的差异程度。
一个清晰的图像应该具备较高的对比度，即明暗的分界线应该非常清晰。
如果图像的对比度较低，那么整个图像会显得模糊不清，无法呈现出细节和纹理。
我们可以通过观察图像中明暗区域的过渡边缘来判断对比度的高低。
如果图像中的过渡边缘非常清晰锐利，可以明显区分出明暗的变化趋势，那么这幅图像就可以被认为是清晰的。
三、检查细节纹理图像的细节和纹理是判断其清晰度的重要指标，特别是在放大或者打印图像时更为明显。
观察图像中的纹理是否清晰、细腻，可以直接反映出图像的清晰度。
如果纹理模糊、起伏不明显，那么图像的清晰度就会受到影响。
我们可以通过放大图像或者使用放大镜来观察图像中的细节纹理。
如果细节清晰可见，纹理层次分明，那么可以确定这幅图像是清晰的。
四、利用图像处理软件如今，随着科技的发展，我们可以借助图像处理软件来判断图像的清晰度。
这些软件通常会有清晰度评价的功能，以不同的指标来进行图像清晰度的评估，比如图像锐利度、图像模糊程度等。
判断图像清晰度的软件通常会计算图像的像素密度以及边缘锐利度等指标，通过这些指标来评估图像的清晰度。
同时，这些软件还可以进行图像的后期处理，来改善图像的清晰度。
总结：通过观察细节、考察对比度、检查细节纹理以及利用图像处理软件等方法，我们可以判断图像是否清晰。
细致入微地观察图像中的边缘细节和纹理，通过观察明暗区域的对比度，以及借助现代科技的力量，我们能够准确地判断出一幅图像的清晰度。
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。
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。
放射科图像质量评价标准及评定规定
放射科图像质量评价标准及评定规定
放射科图像质量评价标准及评定规定
本文旨在介绍放射科图像质量评价标准及评定规定。
以下是图像评价准入标准：
1.三级甲等：X线片、CR、DR优良率≥95%
2.三级乙等：X线片、CR、DR优良率≥90%
3.二级甲等：X线片、CR、DR优良率≥85%
4.二级乙等：X线片、CR、DR优良率≥80%
甲级片标准包括以下五个方面：
1.位置正确：包括投照肢体位置和X线中心准确，照片上下、左右边缘对称，胶片尺寸使用得当。
2.照片对比度清晰度良好：包括密度、对比度好，无明显的斑点感觉，肢体解剖结构显示清晰，失真度小；可制板。
3.无污染划损：包括照片上无污汁、划痕，无体外异物影及其他弊病。
4.被检者资料齐全、准确、整齐无误，照片标志与被照肢
体无重叠：包括姓名、性别、年龄、片号、左右等。
5.造影片造影剂涂抹均匀、充盈满意，充分显示解剖形态
及结构，能提供满意的诊断标准。
乙级片标准如下：
以上1～5项中有一项不符，但不影响诊断则定为乙级片。
丙级片标准如下：
以上1～5项中有两项不符，但不影响诊断则定为丙级片。
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Laplace算法实现
第一部分、图像的产生 function fun1() %--------------读取图片数据-----------------% global I; % 存储10幅图片的全局元胞 I=cell(1,10); % 建立10帧图像存储空间 % I{2}(1,2)表示元胞内第2帧图像中的第1行、第2列的元素 for i=1:10 imageName=strcat(num2str(i),'.bmp'); % 分别读取10张图片 I{i}=rgb2gray( imread(imageName) ); % 10张图片存入三维数组中 End
Laplace 算子
整幅图像 清晰度值
F
Ix x y
1 1
M
N
2
y
M*N
（式2）
图像采样后的像素点阵图
单像素点 Laplace 代数和
Ixy 20g(x ,y ) g(x 1,y - 1) 4g(x 1,y ) g(x 1,y 1) 4g(x ,y 1) 4g(x ,y 1) （式1） g(x 1,y 1) 4g(x 1,y ) g(x 1,y 1)
7
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Laplace算法实现
%------------画出laplace算法的清晰度曲线---------------% x=1:10; figure(3); subplot 222; plot(x,laplace); % 画出清晰度曲线 hold on; plot(x,laplace,'o'); % 在坐标点上描圈 hold off; grid on; title('laplace算法的清晰度曲线(8邻域差分算子)'); xlabel('图片序号'); ylabel('清晰度');
2
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几种算法介绍
根据定义的标准，清晰度评 价函数一般被分为四种：边缘 梯度检测、基于相关性原理、 基于统计原理和基于变换的评 价函数。 在此将要介绍的是属于边缘 梯度检测类中的Laplace图像 清晰度评价方法。
Lena.jpg
3
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Laplace算法分析
6
COMPANYace评价函数算法（8邻域差分）-----------% laplace=zeros(1,10); % laplace算法清晰度 for num=1:10 for i=2:49 % 最外圈不需要计算 for j=2:49 % 仅作为内圈元素的计算数据输入 temp = 20*uint32( data{num}(i,j) )... -4*uint32( data{num}(i-1,j) )... -4*uint32( data{num}(i,j-1) )... -4*uint32( data{num}(i+1,j) )... -4*uint32( data{num}(i,j+1) )... -uint32( data{num}(i-1,j-1) )... -uint32( data{num}(i-1,j+1) )... -uint32( data{num}(i+1,j-1) )... -uint32( data{num}(i+1,j+1) ); laplace(num) = laplace(num) + (temp)^2; end end laplace(num)=laplace(num)/(48*48); end
% figure(1),imshow(I{6}); end
5
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Laplace算法实现
第二部分、图像的全平面处理 function fun2() global I; % 存储10幅图片的全局元胞 global data; % 存储每幅图片中提取的50*50点数据的全局元胞 %---------------------------------------------------% % 原图片中提取50*50个点 % % data:更新后的图片数据，50*50 % %---------------------------------------------------% data=cell(1,10); for num=1:10 [M,N]=size(I{num}); % 计算每张图片大小 for i=1:50 for j=1:50 data{num}(i,j)=I{num}(i*round(M/50-1),j*round(N/50-1)); end end end
图像清晰度评价算法
班级：控制xxxx
姓名：X X
学号：xxxxxxxxxx
图像的清晰度
在有关图像处理的过程中， 图像的清晰度评价函数值 是一个判定画面是否清晰 的重要指标。一个理想的 清晰度评价函数要求具备 高灵敏度、单一峰值检测、 抗干扰性强和简洁的算法 等特点。
传统爬山搜索过程如何判断图像最清晰度位置？
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10帧不同清晰度的测试图像
上排图片清晰度：模糊 --> 清晰
下排图片清晰度：清晰 -->模糊
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图像清晰度评价函数的优劣
8邻域算子：
4邻域算子：
改进型算子：
清晰度评价函数要求具备高灵敏度、单一峰值检测、抗干扰性强和简洁的算法等特点
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