[發明專利]曲面模糊圖像清晰度評價值確定方法、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201911036578.1
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN110930363A
• 公開（公告）日: 2020-03-27
• 發明（設計）人: 郭靈犀;潘紅九;張鵬宇;張志龍;孫寶亮;商學謙;鄭宇;馬鳴;李萌萌;吳旭生;王玲;李謙;張星;方洪;雷凈;王斌;苗樹喜;高鵬;張健
• 申請（專利權）人: 北京臨近空間飛行器系統工程研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種曲面模糊圖像清晰度評價值確定方法，其特征在于，包括：

提取待分析圖像中的有效區域，所述有效區域為包含有目標圖像信息的區域；

去除所述待分析圖像的均勻背景噪聲；

確定有效區域中每個像素的目標梯度；

根據每個像素的目標梯度和與該像素對應的預設權重確定整個待分析圖像的清晰度評價值，所述清晰度評價值用于表征待分析圖像中目標圖像信息區域的清晰度。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，確定待分析圖像中每個像素的目標梯度，包括：

計算待分析圖像中每個像素的圖像梯度；

根據預設的梯度閾值去除所述圖像梯度中的干擾梯度，保留下來的圖像梯度作為目標梯度。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，計算待分析圖像中每個像素的圖像梯度，包括：

計算待分析圖像中每個像素分別在第一方向、第二方向、第三方向和第四方向上的初始梯度；

確定第一方向、第二方向、第三方向和第四方向上的初始梯度中的最大值作為對應像素的圖像梯度。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，根據預設的梯度閾值去除所述圖像梯度中的干擾梯度，包括：

判斷圖像梯度是否小于梯度閾值；所述梯度閾值為干擾梯度的最大值；

若判斷結果為是，則將圖像梯度置為零。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據預設的梯度閾值去除所述圖像梯度中的干擾梯度之后，還包括：

判斷與每個像素相鄰的八個相鄰像素中是否存在至少兩個相鄰像素的像素梯度不為零，若否，則將所述像素的像素梯度置為零。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一方向為0°，第二方向為45°，第三方向為90°，第四方向為135°。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，提取待分析圖像中的有效區域，包括：

采用自適應閾值方法提取待分析圖像中的有效區域。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，去除所述待分析圖像的均勻背景噪聲，包括：

計算待分析圖像的灰度直方圖；

根據所述灰度直方圖計算有效區域之外的背景區域的噪聲均值；

將有效區域中每個像素的灰度值減去所述噪聲均值。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據每個像素的目標梯度和與該像素對應的預設權重確定整個待分析圖像的清晰度評價值，包括：

計算每個像素的目標梯度與該像素對應的預設權重之間的乘積，作為評價元素參數；

計算所有像素對應的評價元素參數之和，作為待分析圖像的清晰度評價值。

10.一種曲面模糊圖像清晰度評價值確定設備，其特征在于，包括：

存儲器；

處理器；以及

計算機程序；

其中，所述計算機程序存儲在所述存儲器中，并被配置為由所述處理器執行以實現如權利要求1-9任一項所述的方法。

11.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序；所述計算機程序被處理器執行以實現如權利要求1-9任一項所述的方法。