一种基于FPGA的图像清晰度算法研究

为了能够对视频图像进行实时清晰度评价,基于Xilinx A-7型号FPGA芯片设计且实现了一种新的图像清晰度算法。首先,采用状态机设计OTSU算法计算图像的自适应阈值以分离边缘,然后应用并行处理和流水线实现改进的4方向Tenengrad梯度函数计算清晰度。实验结果表明,该设计可以在约66 ms内对640×480@30 fps格式视频图像清晰度进行评价,具有一定的灵敏度。

基于多透射率融合的煤矿井下图像清晰化研究

针对煤矿井下环境昏暗,目标模糊不清等问题,提出一种基于多透射率融合的煤矿井下图像清晰化方法。首先结合图像去雾方法,对图像HSV通道进行最小滤波处理,并取最大值并转换为RGB值作为大气光,然后提出多透射率融合方法,通过求多尺度暗通道图像,获取与多个尺度暗通道相对应透射率,并设计融合方法将多个透射率进行融合,最后利用获得的大气光和透射率,根据大气散射模型,求得清晰化图像,实现煤矿井下图像清晰化。实验证明,本文方法能有效提升图像质量,在主观上能有效的改善图像的细节信息,提升图像整体亮度,客观上在信息熵、平均梯度、模糊系数及结构相似度等指标上均取得明显改善。

基于增强网格网络的井下尘雾图像清晰化算法

针对目前井下尘雾图像清晰化算法存在的图像偏暗、细节丢失和过度增强等问题,提出一种基于增强网格网络的井下尘雾图像清晰化算法。该算法由前处理模块、主干模块和输出模块3个部分组成。前处理模块通过特征提取模块IRDB生成一组特征图,作为主干模块的输入,IRDB融合了Inception架构和密集残差连接模块(RDB)的优势,可在网络资源有限的情况下增加网络的深度和宽度,从而增强网络的表征能力、泛化能力及其对不同尺度尘雾的处理能力;主干模块采用网格网络进一步提取图像不同尺度的特征,并通过上采样和下采样实现特征图不同尺度的变换,为更好地捕捉图像中的细节信息,在网格网络中引入通道注意力机制。实验结果表明:IRDB数量为5时,网络模型的峰值信噪比(PSNR)、结构相似度指数(SSIM)和自然图像质量评价指标(NIQE)最好;从视觉效果上看,用所提算法清晰化处理后的图像细节信息更加丰富,色彩更加自然,具有良好的清晰度和对比度;在井下数据集上用所提算法处理后的图像PSNR、SSIM和NIQE分别为23.69,0.840 1,8.95,图像处理速度处于中等水平,整体性能优于DCP,AOD-Net等同类算法。

改进的Brenner图像清晰度评价算法

图像清晰度评价是基于数字图像的被动式自动调焦技术的基本问题之一.传统Brenner图像清晰度评价算法具有运算速度快特点,但是其评价准确性取决于阈值选取,且其灵敏度较低.针对上述问题,本文提出了一种改进算法.改进算法采用高通和带通两个滤波器对图像进行计算,克服阈值对传统Brenner算法评价结果的影响.为了衡量改进算法的性能,将其与传统的Brenner算法比较,并对评价算法的单峰性、无偏性、灵敏度、计算量等主要衡量标准逐一分析.实验结果表明:与传统的Brenner评价算法相比,改进算法在满足评价算法单峰性和无偏性前提下,提高了灵敏度,降低了计算次数.

扫描电镜工作距离和加速电压与图像清晰度的关系研究

为阐明工作距离和电子束加速电压对扫描电镜图像清晰度的影响,实验比较了在不同的工作距离和加速电压条件下,大肠杆菌的扫描电镜图像清晰度和分辨率。并通过理论分析得出：工作距离缩短能加大入射角,导致图像分辨率提高;提高加速电压可增加样品中的二次电子发射,从而提高图像的清晰度,不过加速电压要适当,过低或偏高都会影响图像清晰度。

基于边缘特征提取的图像清晰度评价函数

图像清晰度评价函数是清晰度法自动调焦技术中用来反馈离焦状态的一个度量工具。调焦系统可以通过对成像清晰度的评价来自动搜索到成像最清晰位置。图像中边缘梯度能量大小反映了一幅图像的清晰状况,根据图像最清晰时图像中边缘梯度最大的特点,设计了一系列基于边缘梯度算子的清晰度评价函数。首先从理论上论证了这一系列函数与其它函数相比更具有鲁棒性、直观性的优点,然后通过实验验证,这一系列函数都符合了调焦函数中单峰性、抗噪性和无偏性的使用要求。

基于方向WPS改进TDI CCD遥感图像清晰度评价函数

在轨调焦是航天相机获取高质量图像的关键技术之一。针对航天相机在发射、在轨期间由于振动冲击及温度气压等环境参数变化引起的光学系统离焦现象,以及TDI CCD遥感相机成像场景实时变化的特殊特点,对基于功率谱的清晰度评价函数进行了研究。根据小波变换的多分辨率和带通特性,提出了一种对FFT功率谱的改进——小波功率谱(WPS)估计。针对像移亦会导致TDI CCD图像模糊的问题,提出了方向WPS估计算法。参照功率谱地物无关性及离焦会引起功率谱高频分量损失的思路,设计了基于方向WPS的加权清晰度评价函数。实际外场推扫实验结果表明,提出的新清晰度评价函数能有效反映出实际推扫图像的离焦状态,另外相对于FFT功率谱,对场景差异更不敏感,误判率从0.36降低为0,曲线更加饱和。100个仿真样本的平均误判率仅为0.06,满足系统误差要求。因此文中算法满足单调性、灵敏度高、准确度高原则,更适合TDI CCD遥感相机的自动调焦。

基于区域对比度的图像清晰度评价算法

高效、准确的图像清晰度评价是实现自动调焦的关键。在分析了现有图像清晰度评价方法优缺点的基础上,提出了一种基于图像区域对比度的清晰度评价新方法,建立和分析了评价函数的数学模型,并对航空摄像机采集的系列图像进行实验和仿真。与其他算法比较的结果表明:该方法具有精确度高、对比度明显等优点,能够应用于实际的图像清晰度评价和自动对焦中,克服了单纯依靠计算灰度差带来的不足,具有较高的实用性和可靠性。

调焦系统中数字图像清晰度评价函数的研究

为了实现基于数字图像处理的自动调焦技术,采用准确有效的图像清晰度评价函数是其实现的关键。通过实验分析比较了梯度函数、频谱函数和熵函数在自动对焦技术中的作用,并研究了各评价函数在实验平台下所表现出来的性能和特点。研究结果表明,Tenengrad函数、Brenner函数和平方梯度函数在焦平面附近具有变化趋势明显和灵敏度高的特点,而在离焦较远时变化不大,适用于要求精确对焦的设备。而方差函数具有良好的单峰性和无偏性,具有较好的计算效率,相对其他的评价方法具有更高的信噪比、可靠性和清晰灵敏度,更好地满足了对图像清晰度评价的要求,适用于摄像头辅助调焦系统中。

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.

基于色彩相关性的彩色图像清晰度评价算法

数字图像的清晰度评价对于相机自动对焦而言至关重要。针对现有清晰度评价函数的不足之处,提出了一种针对彩色数字图像的空域清晰度评价算法。此算法利用像素三刺激值之间的色差相关性判定像素点的色彩,建立清晰度色差因子;运用非线性函数提高了像素点的梯度增益系数,使该评价函数对特殊条件下图像的清晰度判定更敏感。实验证明,该评价函数在评价一般自然图像清晰度时比传统评价算法更为敏感;在典型评价函数评价特殊目标图像失效时,该算法依然具有良好的鲁棒性;此算法计算量较小,执行效率高,易于硬件实现。

基于图像清晰度的自动聚焦算法

在数字监控和机器视觉中 ,摄像头的焦距可以由计算机根据图像的清晰度自动控制。本文针对监控系统在目标跟踪时对自动聚焦的速度和精度的要求 ,提出了两次定位、单向搜索的快速精确的聚焦算法。在聚焦精度方面首先针对全局图像进行第一次粗略的聚焦 ,图像的清晰度判断采用计算速度较快的相邻象素差分法的判断函数 ;然后再对图像中的目标区域进行第二次精确的聚焦 ,图像清晰度判断采用对清晰度变化敏感的基于Laplacian边缘检测的判断函数。调焦过程采用最佳焦距位置的单向搜索法 ,以提高聚焦的速度。实验证明该算法具有较好的实时性和精确性。

纸张表面结构对喷墨打印图像清晰度的影响

研究了几种涂布喷墨打印纸的性能,利用扫描电镜SEM分析涂层的孔隙结构,包括孔径、孔径分布、颜料颗粒的大小和形状,及其他表面特性。在此基础上,打印由线条和圆点组成的图像,通过图像分析仪分析了打印墨点和线条的质量,结果表明,表面涂层的质量对图像清晰度影响很大,尤其是孔的形状及孔径分布影响更大。

基于纹理分析的小波变换图像清晰度评价方法研究

验证分析了小波变换在图像清晰度评价上应用的可行性,研究发现基于小波变换的图像清晰度评价函数性能与图像的空间纹理分布有很大的关系,采用图像灰度梯度方向矩阵的纹理分析方法,可以显著提升其性能。由于机加工零件表面纹理的普遍存在,对此类图像进行纹理分析有了实际应用意义。在对图像纹理特征进行统计分析的基础上,本文提出了一种基于纹理分析的图像小波变换清晰度评价方法。经实验验证,此评价函数针对具有纹理特征的目标有优越的性能,具有较高的灵敏度和分辨力(优于2μm)。

常用大气校正模型对图像清晰度提升的对比分析

大气散射、吸收及临近效应等降低了大气调制传递函数而影响遥感图像清晰度,去除大气影响对提高图像清晰度具有重要意义。文章采用典型遥感卫星Landsat-8多光谱数据进行大气校正对图像清晰度提升的研究,基于6S模型、FLAASH模型和黑暗像元法(DOS)模型进行大气校正,得到各谱段地物反射率图像。采用常用的基于图像特征参数(灰度梯度、边缘、熵及频谱)和多光谱图像色彩保真度的清晰度评价方法对校正前后图像清晰度进行评价。结果表明:采用FLAASH、6S和DOS三种模型,大气校正后的清晰度特征参数(以熵为例)较原图平均提升程度分别为27%、10%、1.3%。而色彩保真度方面,各谱段反射率与实际反射率差(以草地为例)的平均值分别为0.018、0.028、0.038。因此,基于辐射传输模型的方法具有更高的大气校正精度,其中FLAASH模型对图像清晰度的提升最明显。

基于感知对比度的图像清晰度客观评价模型

图像清晰度是评价图像质量时常用的指标之一。现有的清晰度评价模型未能充分考虑人眼视觉的亮度掩盖特性。为此,在均方根对比度基础上,考虑人眼亮度掩盖特性,通过计算图像中人眼感兴趣区域(包含细节、边缘和纹理)的感知对比度构造一种无参考的图像清晰度客观评价模型。并利用IVC数据库来验证模型,结果表明,与已有的4种清晰(模糊)度评价模型相比,该模型的评价结果更接近人眼主观感受,且计算量小,运算耗时短,是一种简单有效的图像清晰度评价模型。

总有界变差与图像清晰度之间的关系

针对目前几种数字图像清晰度评价方法的局限性,研究了图像的总有界变差,理论上证明了图像总有界变差与图像清晰度之间的关系.在图像恢复过程中,使图像的总有界变差达到极值,可以使所恢复的图像更清晰.通过计算机仿真,比较了清晰图像与模糊图像的总有界变差,并验证了有关结果.

基于图像清晰度评价的磨削表面粗糙度检测方法

针对当前机器视觉检测粗糙度主要采用图像灰度值信息进行统计分析,没有充分利用色彩信息且忽略了人眼视觉系统主观评判的问题,提出一种基于图像清晰度评价的磨削表面粗糙度检测方法。根据色块在不同等级粗糙度表面上形成的图像清晰度不一样,采用熵函数评价算法和基于色彩相关性的彩色图像清晰度评价算法分别构建清晰度与粗糙度之间的关系模型,论证了基于图像清晰度检测磨削表面粗糙度方法的可行性。试验结果表明,基于图像清晰度检测磨削表面粗糙度是一种可行的粗糙度检测方法,清晰度与粗糙度相关性强,清晰度有随着粗糙度的增大而减小的趋势,且利用色彩相关性的彩色图像清晰度评价算法对磨削表面粗糙度检测具有较好的灵敏性,并且该方法符合人眼视觉系统的主观评价;清晰度算法和主观评价二者结合可快速简易地在线检测工件的整体表面轮廓粗糙度。

图像清晰度评价算法研究

通过图像清晰度评价函数判断离焦图像的清晰度是相机实现自动调焦的关键。使用最优离散余弦变换(DCT)系数的和作为评价图像清晰度方法,并用该评价方法与图像的调制传递函数(MTF)的变化趋势做相关性分析,以验证该评价方法的有效性。结果表明:基于离散余弦变换的评价方法可以得到与MTF相似的评价结果,归一化后,最清晰图像的判断值都为1,随图像变模糊时函数的下降趋势基本一致。

基于图像清晰度评价函数的CCD摄像机自动调焦技术研究

自动调焦技术是提高CCD摄像机测量精度的一个重要手段,特别是在小景深及高精度的测量中。图像清晰度评价函数是计算机自动调焦中的关键技术。本文介绍了针对几种图像清晰度评价函数实现的CCD自动调焦过程以及调焦后可在低分辨率CCD摄像机上获得高分辨率图像的手段。