改进的Sobel算子图像清晰度评价算法

针对传统图像清晰度评价算法在显微自动对焦系统中抗噪性弱的问题,在传统梯度函数基础上提出了一种改进的Sobel算子图像清晰度评价算法。首先利用自适应中值去噪算法对显微图像预处理,减少噪声干扰;其次增加Sobel算子模板方向,采用四方向模板来计算像素点梯度;最终使用自适应全局阈值确定图像目标边缘,使用强边缘像素点的梯度平方和作为清晰度评价值,在一定程度上有效地解决了传统评价算子方位局限、抗干扰性差等问题。实验结果表明,该算法与传统梯度评价函数相比,图像处理速度提升了15.6%,灵敏度因子平均提升了0.711 9,具有良好的单峰性、抗干扰性和灵敏度。