[發(fā)明專利]一種應用于智能終端的圖像模糊度評價方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410473073.2
• 申請日: 2014-09-17
• 公開（公告）號: CN104200480B
• 公開（公告）日: 2017-10-03
• 發(fā)明（設計）人: 劉剛;楊芳;張媛;朱鵬
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學寧波信息技術研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京科億知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙)11350
• 代理人: 湯東鳳

1.一種應用于智能終端的圖像模糊度評價方法，其特征在于，該應用于智能終端的圖像模糊度評價方法包括模糊度評價和模糊度調(diào)整；具體包括以下步驟：

步驟一，圖像獲取，通過智能手機，筆記本電腦，掌上電腦，平板電腦的可拍照智能終端的成像設備拍照或者直接從其內(nèi)存圖像庫選擇獲取待評價圖像；

步驟二，圖像灰度化，為方便圖像的邊緣提取，利用數(shù)字圖像處理中RGB圖像的R、G、B各個通道的像素值與灰度圖像像素值的轉換關系將彩色圖像轉化為灰度圖像，公式如下：

Gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11；

步驟三，圖像邊緣提取，利用數(shù)字圖像處理方法中的Roberts算子邊緣檢測技術作用于灰度圖像獲取圖像的邊緣，不同的檢測算子具有不同的邊緣檢測模板，我們根據(jù)具體模板計算交叉像素的差分作為當前像素值，使用模板如下：

E(i,j)＝|F(i,j)-F(i+1,j+1)|+|F(i+1,j)-F(i,j+1)|；

步驟四，圖像處理，利用高通/低通濾波器對灰度圖像進行濾波處理以構造待評價圖像的參考圖像，采用3*3均值濾波器，利用濾波模板遍歷圖像每個像素，每次將模板中心置于當前像素，以模板內(nèi)所有像素的平均值作為當前像素新值，模板如下：

19×111111111;]]>

步驟五，圖像邊緣灰度統(tǒng)計信息計算，分別計算圖像濾波前后各自邊緣灰度統(tǒng)計信息，濾波處理前的待評價圖像F邊緣灰度統(tǒng)計信息為sum_orig,濾波處理后的參考圖像F2邊緣灰度統(tǒng)計信息為sum_filter,具體計算公式如下：

sum_orig=w1×(|F(i,j)-F(i-1,j)|+|F(i,j)-F(i,j-1)|+|F(i,j)-F(i,j+1)|+|F(i,j)-F(i+1,j)|)+w2×(|F(i,j)-F(i-1,j-1)|+|F(i,j)-F(i-1,j+1)|+|F(i,j)-F(i+1,j-1)|+|F(i,j)-F(i+1,j+1)|)]]>

sum_filter=w1×(|F2(i,j)-F2(i-1,j)|+|F2(i,j)-F2(i,j-1)|+|F2(i,j)-F2(i,j+1)|+|F2(i,j)-F2(i+1,j)|)+w2×(|F2(i,j)-F2(i-1,j-1)|+|F2(i,j)-F2(i-1,j+1)|+|F2(i,j)-F2(i+1,j-1)|+|F2(i,j)-F2(i+1,j+1)|),]]>

其中，w1與w2是根據(jù)離中心像素的距離設定的權值，w1＝1，w2＝1/3；

步驟六，圖像模糊度指標計算，將步驟五得出的圖像濾波前后邊緣灰度統(tǒng)計信息的比值作為模糊度指標，為方便評價，取較大的為分母，較小的為分子，保持該值介于(0,1)之間；

步驟七，根據(jù)最佳視覺效果的DMOS范圍得出對應的一個模糊度指標范圍[min,max],得出模糊度調(diào)整范圍，利用模糊度評價方法評價LIVE2中的174幅高斯模糊圖像，計算出它們各自的模糊度評價值，然后利用擬合工具plot(value,DMOS)建立評價值value與DMOS之間的映射關系，根據(jù)最佳視覺效果對應的DMOS得出對應的一個模糊評價值范圍[min，max]；

步驟八，圖像模糊度調(diào)整，若圖像模糊度指標小于min，根據(jù)步驟六，說明圖像濾波前后變化很大，原圖像過于銳化，則利用低通濾波器進行濾波調(diào)整；同理若大于max，說明圖像濾波前后變化很小，原圖像過于模糊，則利用高通濾波器進行濾波調(diào)整，以達到更佳視覺效果；

步驟九，得出最終圖像和該圖像模糊度評價指標，并顯示在智能終端屏幕。