CN102143378B - 一种图像品质的判断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种图像品质的判断方法，其包括如下步骤：a、从光学传感器撷取图像数据，图像数据的大小为M×N；b、将图像划分成若干个Pi×Qj的图像块，其中，i∈{1，2，Λm}，j∈{1，2，Λ，n}，
Figure DDA0000041817200000011
c、根据每个划分Pi×Qj大小的图像块，选择相应的比较参数Cij，其中，Cij为所述Pi×Qj大小图像块的灰度平均值、灰度最大值或灰度最小值；将Pi×Qj大小图像块的像素特征值Pix与比较参数Cij作差，并求相应差的绝对值，且计算Pi×Qj个绝对值的和Sij；d、根据步骤c得到的Pi×Qj图像块绝对值的和Sij，计算图像数据的所有绝对值的和SMN；e、将得到的SMN与设定值TH相比较，当SMN大于TH时，判断所述图像数据的品质好，否则判断所述图像数据的品质差。本发明工艺步骤简单，判断准确性好，适用范围广，定位精确。

Description

一种图像品质的判断方法
技术领域
本发明涉及一种图像处理方法，尤其是一种图像品质的判断方法，属于图像处理的技术领域。
背景技术
光电导航设备依赖于图像系列中两帧图像相关性原理(用一帧图像中某一个模块A，到另一帧图像中搜索，找到最相近的模块B的过程)计算出位移来，从而精确定位，参与运算的两帧图像都需要达到一定的品质要求，否则位移就会出现误差甚至方向错误，导致设备无法正常使用。图像品质判断对相关性计算起到一个监督作用，如果图像品质差，很有可能计算出的位移是错误的结果，应该采取相应的手段进行纠正。所以图像品质的判断正确与否对于导航系统的精确定位是至关重要的。
直观来说，图像中像素灰度值变化越大，两帧图像的相关性计算越精确；相反，图像变法越小，相关性越差(某一模块所搜过程中寻找到若干个相近模块)，导致无法定位。
目前，现有技术对图像品质的判断通过图像灰度的最大值与最小值间的差值(或者最大值和平均值的差值，或者平均值和最小值的差值)来衡量图像灰度值的动态范围，极值的差值法对图像的细节表述的不够清晰；最大值或者最小值的是否包含于搜索的模块A中，对运动计算有一定的影响，因为最大值和最小值也是区分模块相似程度的有效特征。因此，现有的图像品质判断方法对于图像品质判断存在局限性。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种图像品质的判断方法，其工艺步骤简单，判断准确性好，适用范围广，定位精确。
按照本发明提供的技术方案，所述图像品质的判断方法包括如下步骤：
a、从光学传感器撷取图像数据，所述图像数据的大小为M×N；b、将上述图像划分成若干个Pi×Qj的图像块，其中，i∈{1，2，Λ m}，j∈{1，2，Λ，n}，
Figure BDA0000041817180000011
Figure BDA0000041817180000012
c、根据每个划分Pi×Qj大小的图像块，选择相应的比较参数Cij，其中，Cij为所述Pi×Qj大小图像块的灰度平均值、灰度最大值或灰度最小值；将所述Pi×Qj大小图像块的像素特征值Pix与相应的比较参数Cij作差，并求相应差的绝对值，且计算Pi×Qj个绝对值的和Sij；d、根据步骤c得到的Pi×Qj图像块绝对值的和Sij，计算图像数据的所有绝对值的和SMN；e、将得到的SMN与设定值TH相比较，当SMN大于TH时，判断所述图像数据的品质好，否则判断所述图像数据的品质差。
所述像素特征值为图像数据的灰度值或者经过图像对比度增强后的锐化值。
本发明的优点：对图像数据进行分块，并计算每个图像数据库内的像素特征值与比较参数Cij差值的绝对值，从而能够得到整个图像数据的差值绝对值和SMN，当SMN大于TH时，判断所述图像数据的品质好，否则判断所述图像数据的品质差；由于将图像数据内每个像素特征值均与相应的比较参数Cij比较，能够更多的反映图像数据的内部信息，体现图像数据的更多细节，提高判断图像品质的精度，适用范围广，安全可靠。
附图说明
图1为本发明具体工艺流程图。
具体实施方式
下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
为了提高图像品质判断的精确度，需要利用图像数据内部全部的像素特征值，能够体现图像数据的更多细节特征；本发明图像品质的判断方法包括如下步骤：
a、从光学传感器撷取图像数据，所述图像数据的大小为M×N；
b、将上述图像划分成若干个Pi×Qj的图像块，其中，i∈{1，2，Λ m}，j∈{1，2，Λ，n}，
Figure BDA0000041817180000022
通过Pi与Qj间取值的不同，能够将图像数据划分成不同的图像块，也可以将整个图像数据作为一个图像块，从而达到全局参数的判断；
c、根据每个划分Pi×Qj大小的图像块，选择相应的比较参数Cij，其中，Cij为所述Pi×Qj大小图像块的灰度平均值、灰度最大值或灰度最小值；将所述Pi×Qj大小图像块的像素特征值Pix与相应的比较参数Cij作差，并求相应差的绝对值，且计算Pi×Qj个绝对值的和Sij；所述像素特征值为图像数据的灰度值或者经过图像对比度增强后的锐化值；
d、根据步骤(c)得到的Pi×Qj图像块绝对值的和Sij，计算图像数据的所有绝对值的和SMN；
e、将得到的SMN与设定值TH相比较，当SMN大于TH时，判断所述图像数据的品质好，否则判断所述图像数据的品质差。
通过上述步骤判断出图像品质后，舍去图像品质差的图像，对图像品质好的图像数据可以进行后续的识别或压缩处理，提高了后续处理的精度。
如图1所示：以一副大小为16×16的图像数据为例，来说明本发明的图像品质判断方法；其具体工艺步骤为：
步骤一、从光学传感器撷取图像数据，所述图像数据的大小为16×16；
步骤二、将上述图像数据划分成16个4×4的图像块；
步骤三、对于上述16个4×4的图像块，计算每个图像块的灰度平均值AVRk，所述灰度平均值AVRk作为比较参数，其中，k∈{1，2，Λ，16}；并将第k个图像块内的特征像素值Pix均与相应的灰度平均值AVRk作差，得到相应的差值绝对值Dif；
步骤四、求取16个图像块的差值绝对值Dif的累加和，得到SumDif，所述SumDif为整个图像数据的差值绝对值和；
步骤五、将上述图像数据的SumDif与设定的阈值TH进行比较，当SMN大于TH时，判断所述图像数据的品质好，否则判断所述图像数据的品质差；所述阈值TH的大小根据试验模型多次调试取得，由于图像数据内差值绝对值和SumDif与整个图像数据的像素特征值均有相关性，因此能够丰富了图像数据的细节特征，提高了判读图像品质的精确性。
本发明通过对图像数据进行分块，并计算每个图像数据库内的像素特征值与比较参数Cij差值的绝对值，从而能够得到整个图像数据的差值绝对值和SMN，当SMN大于TH时，判断所述图像数据的品质好，否则判断所述图像数据的品质差；由于将图像数据内每个像素特征值均与相应的比较参数Cij比较，能够更多的反映图像数据的内部信息，体现图像数据的更多细节，提高判断图像品质的精度，适用范围广，安全可靠。

Claims (1)

1.一种图像品质的判断方法，其特征是，所述图像品质的判断方法包括如下步骤：
(a)、从光学传感器撷取图像数据，所述图像数据的大小为M×N；
(b)、将上述图像划分成若干个Pi×Qj的图像块，其中，i∈{1，2，Λ，m}，j∈{1，2，Λ，n}， Σ i = 1 m P i = M , Σ j = 1 n Q j = N ;
(c)、根据每个划分成Pi×Qj大小的图像块，选择相应的比较参数Cij，其中，Cij为所述Pi×Qj大小图像块的灰度平均值、灰度最大值或灰度最小值；将所述Pi×Qj大小图像块的像素特征值Pix与相应的比较参数Cij作差，并求相应差的绝对值，且计算Pi×Qj个绝对值的和Sij；
(d)、根据步骤(c)得到的Pi×Qj图像块绝对值的和Sij，计算图像数据的所有绝对值的和SMN；
(e)、将得到的SMN与设定值TH相比较，当SMN大于TH时，判断所述图像数据的品质好，否则判断所述图像数据的品质差；
所述像素特征值Pix为图像数据的灰度值或者经过图像对比度增强后的锐化值。
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