Gibt es eine robuste Metrik von Bildschärfe oder Unschärfe? Ich habe verschiedene Bilder mit verschiedenen Sättigungsparameter und von verschiedenen optischen Systemen erfasst, und ich beachte, Benutzer so etwas wie "Qualität" der Fokussierung zu zeigen. Um das am meisten fokussierte Bild zu erhalten, verwende ich Metric getted mit Sobel-Tenengrad Operator (Summierung von kontrastreichen Pixeln), aber das Problem ist, dass für verschiedene Objekte ziemlich unterschiedliche metrische Bereiche (abhängig von unbekannten Parametern der Bildintensität, optisches System) Ich brauchte eine gewisse Metrik, um zu sagen, dass das Bild einen schlechten Fokus hat, ohne dass es mit dem Referenzbild verglichen wird, wie dies bei einem "schlechten" oder "guten" fokussierten Bild der Fall ist.Bildschärfe Metrik
Antwort
Sie können die accutance des Bildes berechnen, indem Sie den Mittelwert der Gradient Filter berechnen.
Verweise auf eine ähnliche Frage StackOverflow answer.
Ich muss dies auf die gleiche Weise implementieren, bevor Sie fragen, und dies sieht aus wie Algorithmus "Mittelwert von Gaussian filteter ": * Berechnen Gradient Sobel x, y Ableitung * Holen Sie sich die Magnitude Bild * Holen Sie sich den Mittelwert (Mittelwert) der Größenordnung. Ergebnis scheint akzeptabel zu sein, aber es variiert seinen Wertebereich von Bild zu Bild. – asaenko
Der Autofokus ist ein eigenständiges Problem, und daher ist die Bewertung der Schärfe über beliebige Bilder eine weitere Komplexitätsebene.
Zur Beurteilung der Schärfe, ich empfehle this paper von Cornell. Ihre Schlussfolgerung war, dass die Varianzmetrik die beste Bewertung eines gegebenen Bildes lieferte. Und es tut nicht weh, dass es wirklich einfach zu berechnen ist!
Um eine konsistente Metrik für verschiedene Bilder zu erstellen, benötigen Sie eine Möglichkeit zur Normalisierung. Die Metrik könnte in Einheiten der Varianz pro Pixel vorliegen. Sie könnten die Tatsache ausnutzen, dass ein Mangel an Fokus eine Obergrenze für die Varianz bietet, und suchen Sie daher nach einem Cluster mit einer maximalen lokalen Varianzrate.
Here's a short paper describing a method for detecting blurredness using a Haar Wavelet Transform
Die anderen Antworten auf this PAQ auch hilfreich sein kann.
Sie müssen keine Referenz Schärfe Metrik, wie zum Beispiel:
- kumulative Wahrscheinlichkeit der Unschärfeerkennung (CPBD) https://ivulab.asu.edu/software/quality/cpbd
- S3 http://vision.okstate.edu/s3/
- Gerade bemerkbar Unschärfe (JNB) https://ivulab.asu.edu/software/quality/jnbm
- LPC -SI https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/TIP_LPCSharpness.pdf
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Diese Frage scheint off-topic zu sein, weil ich Es geht um eine mathematisch/numerische Analyse/Computergrafik Thema. Versteh mich nicht falsch, es ist interessant, aber das zugrunde liegende Problem ist wirklich sehr schwer und wird immer noch erforscht. – Zeta
@ Zeta - Seit wann ist Computergrafik off-topic für SO? Die [Hilfeseite] (http://stackoverflow.com/help/on-topic) sagt ausdrücklich, dass Fragen zu Softwarealgorithmen zum Thema gehören. Ich glaube nicht, dass OP nach einer theoretischen Antwort fragt, sondern nach einem Algorithmus, um eine Metrik zu berechnen. –
mögliche Duplikate von [Berechnung Bildschärfe] (http://StackOverflow.com/Questions/6123443/Calculating-Image-Acutance) – Nakilon