[發明專利]一種多景深場景離焦序列圖的質量評價方法在審
| 申請號: | 201611206601.3 | 申請日: | 2016-12-23 |
| 公開(公告)號: | CN106780469A | 公開(公告)日: | 2017-05-31 |
| 發明(設計)人: | 馮華君;王燁茹;徐之海;李奇;陳躍庭 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/194 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務所有限公司33200 | 代理人: | 邱啟旺 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 景深 場景 序列 質量 評價 方法 | ||
技術領域
本發明涉及圖像質量評價方法,尤其涉及一種多景深場景離焦序列圖的質量評價方法。
背景技術
隨著數字圖像和多媒體技術的快速發展,各種類型的光學成像系統也越來越多,各種成像設備逐漸走向自動化、智能化,自動對焦技術在光學成像系統的應用越來越廣泛。在基于數字圖像處理的自動對焦方法中,比較典型的有主動式對焦和被動式對焦。主動對焦需要在系統中加入額外的測距系統,增加了系統的成本和系統的復雜度,同時對于有玻璃或者有遮擋物的場景,測距會出現問題,因此,主動式對焦技術慢慢地被自動式對焦技術所取代。被動對焦是通過分析對焦過程中所獲得圖像的模糊程度來判斷離焦程度,從而指導對焦過程的。因此,選擇良好性能的自動對焦評價函數來判斷圖像的模糊程度從而指引自動對焦系統準確地對焦是問題的關鍵。由于對焦評價函數的重要性,圖像清晰度的評價已成為一個熱門的研究領域。理想的對焦評價函數應該具有無偏性、單峰性、靈敏性、穩定性,在某些特殊情況下還應該對場景明暗變化以及噪聲有較好的魯棒性。
對于實際拍攝的場景而言,經常會存在多景深的情況,此時自動對焦評價函數會出現雙峰或多峰的現象,從而影響自動對焦的準確性。因此,需要對圖像前后景分離,即將圖像中的前景部分從原始圖像中分離出來。由于一般情況下人們的興趣區域為前景圖像區域,聚焦區域應選取前景圖像區域為對焦窗口區域,減少自動對焦數據計算量的同時解決雙峰或多峰現象。深度估計是指從景物圖像中估計各個像素的深度信息,進而獲得相應的全局深度圖。深度估計主要分為雙目視覺和單目視覺兩種,雙目視覺利用二位投影圖像對來恢復三維景物世界,根據立體視差獲得景物的三維坐標。單目視覺又分為聚焦法和散焦法,均是利用兩幅或多幅圖像進行深度估計,而對于自動對焦系統的深度估計而言,無法獲取景物目標的視差信息,只能單幅圖像中存在的特征進行深度估計。Tang等人發現離焦會很大程度地影響物體邊緣位置的頻譜幅度,建立了空間變化的離焦模糊量與邊緣處頻譜對比度的關系,從而得到全局散焦深度圖。
發明內容
本發明的目的在于對于存在多景深現象的場景,提出一種多景深場景離焦序列圖的質量評價方法。
本發明的目的是通過以下技術方案實現的:一種多景深場景離焦序列圖的質量評價方法,該方法包括以下步驟:
(1)從離焦序列圖中任意獲取一張大小為m×n的散焦圖像f;
(2)利用高斯卷積將散焦圖像進行再模糊,得到圖像d:
d=f*g(i,j;σ+σ1) (1)
此過程中,高斯濾波器為:
其中,i,j表示散焦圖像f中的像素;σ為原始圖像的模糊核,σ1為所加高斯模糊的模糊核;
(3)對圖像d進行傅里葉變換,獲得D:
(4)采用頻譜對比度的方法對D進行處理,進一步獲得稀疏深度圖然后通過插值的方法得到全局離焦圖
(5)利用基于熵率的超像素分割方法將全局離焦圖進行前后景分割,得到作為對焦主體的前景圖像a;
(6)對前景圖像a進行形態學二值化處理,選取灰度值大于閾值Ta的部分得到前景二值圖b:
ai,j表示像素i,j處的灰度值。
再對前景二值圖b進行膨脹操作,得到前景模板c:
其中,Rid是R×R的結構元素;是膨脹操作;
(7)將前景模板c作用于離焦序列圖,利用評價函數計算離焦序列的評價函數曲線。
本發明的有益效果在于:通過單幅圖像深度估計的方法解決了由于多景深拍攝場景而引起的評價函數曲線出現雙峰甚至多峰的問題,進一步結合基于熵率的超像素分割方法克服了全局深度圖中紋理信息的影響,從而更加準確地區分出前景與背景。利用形態學的二值化與膨脹手段避免由于對焦過程中鏡頭移動而引起的景物子在圖像中的漂移,最終利用前景模板作用于離焦序列圖得到的評價函數曲線具有良好的無偏性、單峰性、靈敏性以及穩定性,避免了評價函數曲線出現雙峰和多峰的現象,實用價值較高。
附圖說明
圖1為發明方法的流程框圖。
圖2為一組仿真離焦序列圖中任選6幅的示意圖。
圖3為獲得的前景準焦圖像f。
圖4為通過深度估計得到的全局離焦圖
圖5為利用基于熵率的超像素分割方法得到的前景圖像a。
圖6為對前景圖像進行二值化操作得到的前景二值圖b。
圖7為對前景二值圖進行膨脹操作得到的前景模板c。
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