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基于标准差加权高斯滤波函数及多方向Sobel算子的感兴趣区域中心子区图像期望清晰度值计算方法
1
作者
张志勇
潘宁慧
赵廷玉
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2024年第18期385-393,共9页
通过将感兴趣区域(ROI)划分为ROI中心子区、次中心子区,以及边缘子区,提出一种ROI中心子区图像期望清晰度值计算方法。将ROI水平与垂直方向划分为多个奇数ROI子区,对于不同的ROI子区采用不同标准差加权的高斯滤波函数进行滤波去噪处理,...
通过将感兴趣区域(ROI)划分为ROI中心子区、次中心子区,以及边缘子区,提出一种ROI中心子区图像期望清晰度值计算方法。将ROI水平与垂直方向划分为多个奇数ROI子区,对于不同的ROI子区采用不同标准差加权的高斯滤波函数进行滤波去噪处理,离ROI中心子区越远的ROI次中心子区与边缘子区,标准差越大,这样在保证ROI中心子区图像清晰度值的同时,又有效地降低ROI边缘子区的清晰度值,为后续计算ROI图像期望清晰度提供可靠数据。更进一步,将传统的二方向3×3 Sobel算子拓展为四方向的5×5 Sobel算子,实现更强的边缘响应以及更好的清晰度曲线。在此基础上,利用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)高速图像处理技术实现上述算法,大大减少计算时间。实验结果表明,所提方法可以有效地消除噪声对ROI图像期望清晰度值的影响,并且能够显著减少ROI边缘子区图像的细节信息,从而始终保证ROI中心子区对焦。另外与软件计算相比,FPGA拥有更快的计算速度和更好的实时性,计算速度是软件的130倍。
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关键词
图像清晰度值
标准差加权
现场可编程门阵列
图像
期望
清晰度
值
多方向Sobel算子
标准差加权高斯滤波函数
原文传递
题名
基于标准差加权高斯滤波函数及多方向Sobel算子的感兴趣区域中心子区图像期望清晰度值计算方法
1
作者
张志勇
潘宁慧
赵廷玉
机构
浙江理工大学理学院浙江省光场调控技术重点实验室
浙江大学光电科学与工程学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2024年第18期385-393,共9页
文摘
通过将感兴趣区域(ROI)划分为ROI中心子区、次中心子区,以及边缘子区,提出一种ROI中心子区图像期望清晰度值计算方法。将ROI水平与垂直方向划分为多个奇数ROI子区,对于不同的ROI子区采用不同标准差加权的高斯滤波函数进行滤波去噪处理,离ROI中心子区越远的ROI次中心子区与边缘子区,标准差越大,这样在保证ROI中心子区图像清晰度值的同时,又有效地降低ROI边缘子区的清晰度值,为后续计算ROI图像期望清晰度提供可靠数据。更进一步,将传统的二方向3×3 Sobel算子拓展为四方向的5×5 Sobel算子,实现更强的边缘响应以及更好的清晰度曲线。在此基础上,利用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)高速图像处理技术实现上述算法,大大减少计算时间。实验结果表明,所提方法可以有效地消除噪声对ROI图像期望清晰度值的影响,并且能够显著减少ROI边缘子区图像的细节信息,从而始终保证ROI中心子区对焦。另外与软件计算相比,FPGA拥有更快的计算速度和更好的实时性,计算速度是软件的130倍。
关键词
图像清晰度值
标准差加权
现场可编程门阵列
图像
期望
清晰度
值
多方向Sobel算子
标准差加权高斯滤波函数
Keywords
image sharpness value
standard deviation-weighted
field programmable gate array
image expected sharpness value
multi-directional Sobel operator
standard deviation weighted Gaussian filter function
分类号
TP752.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于标准差加权高斯滤波函数及多方向Sobel算子的感兴趣区域中心子区图像期望清晰度值计算方法
张志勇
潘宁慧
赵廷玉
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2024
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