CN108596878B - 图像清晰度评价方法 - Google Patents

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    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection

Abstract

本发明公开了一种图像清晰度评价函数方法，包括在调整聚焦的过程中、每调整一次焦距获取一张图片；获取其中一张图像作为当前图像，获取当前图像的像素矩阵，像素矩阵的元素为各像素点的灰度值g(x,y)；在像素矩阵中、仅在x方向或者仅在y方向，以图像的整体灰度能量表征图像清晰度值：
Figure DDA0001613683480000011
或者
Figure DDA0001613683480000012
m表示像素矩阵的行总数，n表示像素矩阵的总列数；其中，g(x,y)表示当前图像的第x行、第y列像素点的灰度值；g(x,y+1)表示当前图像的第x行、第y+1列像素点的灰度值；图像清晰度值最大的为准焦图像。本发明具有在极值点附近以及远离极值点处都有较高的灵敏度的优点。

Description

图像清晰度评价方法
技术领域
本发明涉及聚焦评价领域，更具体的说，它涉及图像清晰度评价方法。
背景技术
通常，对于一个特定的成像系统，其成像的清晰度体现了系统的聚焦状态。当聚焦效果比较好的时候，图像呈现较为清晰，轮廓细节等信息丰富，在空间域或频域上突出不同的特征信息。比如，在空间域上，图像的灰度值作为主要的特征信息；在频域上，特征信息为高频分量。通常使用图像聚焦评价函数(Focus Value)来衡量图像是否处于聚焦状态。
图像聚焦状态比较好时，图像清晰，在空域上表现为图像相邻的像素点的特征值，如灰度值、对比度等，变化比较剧烈。图像在离焦状态下，许多细节信息丢失，使得物体成像模糊。灰度梯度法主要使用灰度梯度函数和灰度方差函数对图像进行聚焦评价。常见的灰度类函数主要有：SMD函数、Tenengrad函数、图像能量函数、能量梯度函数、Brenner函数和Laplacian函数。能量函数把SMD中的灰度差进行平方计算，加强了图像的边界信息。SMD函数曲线在极值点附近，较能量梯度函数曲线有较强的灵敏度，但是在远离极值点处没有能量梯度函数效果好。
发明内容
本发明的目的在于提供一种在极值点附近以及远离极值点处都有较高的灵敏度的图像清晰度评价方法。
图像清晰度评价方法，包括以下步骤：
步骤1：在调整聚焦的过程中、每调整一次物距获取一张图片；物距是指调整相机和被测物的距离，在调整聚焦的过程中，镜头焦距是固定的，通过调整物距来调焦；
步骤2：获取其中一张图像作为当前图像，获取当前图像的像素矩阵，像素矩阵的元素为各像素点的灰度值g(x,y)；
步骤3：在像素矩阵中、仅在x方向或者仅在y方向，以图像的整体灰度能量表征图像清晰度值：
Figure GDA0002881436930000021
或者
Figure GDA0002881436930000022
m表示像素矩阵的行总数，n表示像素矩阵的总列数；其中，g(x,y)表示当前图像的第x行、第y列像素点的灰度值；g(x,y+1)表示当前图像的第x行、第y+1列像素点的灰度值；
步骤4：图像清晰度值最大的为准焦图像。
进一步，步骤3中，以整体灰度能量附加局部灰度能量表征图像清晰度值：
Figure GDA0002881436930000023
或者，
Figure GDA0002881436930000024
或者，
Figure GDA0002881436930000025
或者，
Figure GDA0002881436930000031
其中，g(x,y)表示当前图像的第x行、第y列像素点的灰度值；
g(x+1,y)表示当前图像的第x+1行、第y列像素点的灰度值；
g(x-1,y)表示当前图像的第x-1行、第y列像素点的灰度值；
g(x,y+1)表示当前图像的第x行、第y+1列像素点的灰度值；
g(x,y-1)表示当前图像的第x行、第y-1列像素点的灰度值；m表示像素矩阵的行总数，n表示像素矩阵的总列数。
本发明具有在极值点附近以及远离极值点处都有较高的灵敏度的优点。
附图说明
图1为函数(1-3)与SMD函数、Tenengrad函数、图像能量函数、能量梯度函数、Brenner函数和Laplacian函数的对比图。
图2为函数(1-3)与SMD函数、能量梯度函数的对比图。
图3为函数(1-4)与SMD函数、Tenengrad函数、图像能量函数、能量梯度函数、Brenner函数和Laplacian函数的对比图。
图4为函数(1-4)与SMD函数、能量梯度函数的对比图。
图5为函数(1-5)与SMD函数、Tenengrad函数、图像能量函数、能量梯度函数、Brenner函数和Laplacian函数的对比图。
图6为函数(1-6)与SMD函数、Tenengrad函数、图像能量函数、能量梯度函数、Brenner函数和Laplacian函数的对比图。
图7为函数(1-3)、函数(1-4)、函数(1-5)、函数(1-6)的对比图。
图8为函数(1-1)与函数(1-3)的对比图。
图9为函数(1-4)与函数(1-2)的对比图。
图10为函数(1-1)与函数(1-2)的对比图。
具体实施方式
图像清晰度评价方法，包括以下步骤：
步骤1：在调整聚焦的过程中、每调整一次物距获取一张图片；物距是指调整相机和被测物的距离；
步骤2：获取其中一张图像作为当前图像，获取当前图像的像素矩阵，像素矩阵的元素为各像素点的灰度值g(x,y)；
步骤3：在像素矩阵中、仅在x方向或者仅在y方向，以图像的整体灰度能量表征图像清晰度值：
函数(1-1)：
Figure GDA0002881436930000041
或者为函数(1-2)：
Figure GDA0002881436930000042
m表示像素矩阵的行总数，n表示像素矩阵的总列数；其中，g(x,y)表示当前图像的第x行、第y列像素点的灰度值；g(x,y+1)表示当前图像的第x行、第y+1列像素点的灰度值。由图10可知，相比于函数(1-2)，函数(1-1)在靠近极值点区域和远离极值点区域有较强的灵敏度。整体灰度能量通过整个图像中每相邻的两个点的灰度差求和之后再平方获得，因此整体能量灰度综合的每相邻两点的灰度差(包含正值和负值)，从而能体现图像整体的灰度变化程度，提高清晰度分析的灵敏度。
步骤4：图像清晰度值最大的为准焦图像。
灰度梯度法是聚焦评价函数种类之一。图像聚焦状态比较好，图像清晰，在空域上表现为图像相邻的像素点的特征值，如灰度值、对比度等，变化比较剧烈。因为，图像在离焦状态下，它的相邻像素会互相叠加，从而带来成像的平滑，许多细节信息丢失，使得物体成像模糊。空域法主要使用灰度梯度函数和灰度方差函数对图像进行聚焦评价，常见的灰度类函数主要：SMD函数、Tenengrad函数、图像能量函数、能量梯度函数、Brenner函数和Laplacian函数。
(1)灰度差分绝对值和(SMD)函数
大量研究表明，图像的亮度值和图像的清晰度之间存在某种关联，图像清晰的时候图像的亮度分量比较大，反之当图像模糊的时候，图像的亮度分量值比较小。灰度差分法采用微分的方式对图像做梯度变换。灰度差分绝对值和函数是通过计算图像中点(x,y)和邻点的灰度差值，再进行绝对值之和，用来表征图像的清晰度S。
Figure GDA0002881436930000051
其中，g(x,y)代表图像像素的第x行、第y列的灰度值，m,n代表图像的分辨率。
(2)图像灰度梯度能量函数(Tenengrad函数)
Tenengrad函数使用图像边缘强度来表示聚焦图像的清晰度，它是基于Sobel算子提取图像垂直和水平方向的梯度。当S取最大值时，边缘梯度最大，聚焦效果最好。：
Figure GDA0002881436930000061
其中，Gx和Gy分别为一阶Sobel算子水平和竖直模板：
Figure GDA0002881436930000062
使用Sobel算子求出来的梯度值很多，但里面包含了很多非边缘点。往往在特定的场合，为了减少计算量，提高效率，可以加一个阈值T，把一部分非边缘点去除掉。加阈值T后的表达式为：
Figure GDA0002881436930000063
(3)图像能量函数
物体在离焦状态下的成像是弥散的，离焦越严重，图像弥散所损失的能量就会越大，可以据此作为图像清晰度评价指标。图像能量函数定义为：
Figure GDA0002881436930000064
S为图像清晰度的评价值。
同样，为了计算方便，在特定的场合也可以加一个阈值T。阈值T的确定由很多方法，比如：迭代阈值法、最小误差法和基于SUSAN边缘信息的阈值分割算法等。增加阈值之后的表达式为：
Figure GDA0002881436930000065
(4)能量梯度函数
Figure GDA0002881436930000066
能量函数把SMD中的灰度差进行平方计算，加强了图像的边界信息。
(5)Brenner函数
Brenner函数是一个采用二级梯度来求取图像边缘点的方法。为了计算方便，它只计算水平方向(x方向)上相差两个像素单位的灰度差梯度，水平梯度定义为：
Sx＝[g(x+2,y)-g(x,y)] (3-9)
求出水平梯度Sx后，得到Brenner函数，其表达式为：
Figure GDA0002881436930000071
Brenner函数和能量函数相似，都加强了图片的边界强度信息。
(6)拉普拉斯能量函数(Laplacian函数)
Laplac算子具有各向同性，对图像进行二阶微分运算：
Figure GDA0002881436930000072
其二阶微分根据不同的微分方法有着不同的模板，例如对于这个模板：
Figure GDA0002881436930000073
聚焦评价函数的计算式为：
Figure GDA0002881436930000074
其中：
Figure GDA0002881436930000075
当S＝Smax(x,y)时，为聚焦状态。梯度算子种类比较多，常见的有SMD，Robert，Sobel，Laplacian等算子。梯度值是由图像矩阵和梯度算子进行卷积而得到的：
Figure GDA0002881436930000081
式中，
Figure GDA0002881436930000082
表示卷积运算符；p表示算子矩阵。
SMD，Robert，Sobel，Laplacian算子矩阵为：
Figure GDA0002881436930000083
虽然Laplacian锐化图像的边缘，使图像聚焦的灵敏度大幅度提升，但它不可避免地带入一定噪声，对噪声敏感。对一幅图像分别采用Tenengrad函数、能量函数、能量梯度函数、Laplacian函数、SMD函数、Brenner函数及本文提出的评价函数进行评价，归一化后画到同一坐标系下，对比图像清晰度评价函数曲线。
步骤3中，以整体灰度能量附加局部灰度能量表征图像清晰度值：
函数(1-3)：
Figure GDA0002881436930000084
其中，g(x,y)表示当前图像的第x行、第y列像素点的灰度值；
g(x+1,y)表示当前图像的第x+1行、第y列像素点的灰度值；
g(x-1,y)表示当前图像的第x-1行、第y列像素点的灰度值；
g(x,y+1)表示当前图像的第x行、第y+1列像素点的灰度值；
g(x,y-1)表示当前图像的第x行、第y-1列像素点的灰度值；m表示像素矩阵的行总数，n表示像素矩阵的总列数。
局部灰度能量由每相邻的两个像素的灰度差求平方获得局部点灰度能量后，再对整幅图像的灰度点能量求和，通过局部能量的叠加来获得整体图像的灰度变化情况，结合整体灰度能量后，提高图像在近焦、准焦、远焦的灵敏度。
如图1所示，相比于SMD函数、Tenengrad函数、图像能量函数、能量梯度函数、Brenner函数和Laplacian函数，函数(1-3)在靠近极值点区域和远离极值点区域均有较强的灵敏度。靠近极值点区域为聚焦位置，远离极值点区域为离焦区域，在聚焦位置和离焦位置的评价函数曲线越陡，则评价函数效果越好，图像就比较清晰。
如图2所示，相比于SMD函数、能量梯度函数，函数(1-3)在靠近极值点区域和远离极值点区域均有较强的灵敏度。
或者为函数(1-4)：
Figure GDA0002881436930000091
其中，g(x,y)表示当前图像的第x行、第y列像素点的灰度值；
g(x+1,y)表示当前图像的第x+1行、第y列像素点的灰度值；
g(x-1,y)表示当前图像的第x-1行、第y列像素点的灰度值；
g(x,y+1)表示当前图像的第x行、第y+1列像素点的灰度值；
g(x,y-1)表示当前图像的第x行、第y-1列像素点的灰度值；m表示像素矩阵的行总数，n表示像素矩阵的总列数。
如图3所示，相比于SMD函数、Tenengrad函数、图像能量函数、能量梯度函数、Brenner函数和Laplacian函数，函数(1-4)在靠近极值点区域和远离极值点区域均有较强的灵敏度。
如图4所示，相比于SMD函数、能量梯度函数，函数(1-4)在靠近极值点区域和远离极值点区域均有较强的灵敏度。
或者，为函数(1-5)：
Figure GDA0002881436930000101
其中，g(x,y)表示当前图像的第x行、第y列像素点的灰度值；
g(x+1,y)表示当前图像的第x+1行、第y列像素点的灰度值；
g(x-1,y)表示当前图像的第x-1行、第y列像素点的灰度值；
g(x,y+1)表示当前图像的第x行、第y+1列像素点的灰度值；
g(x,y-1)表示当前图像的第x行、第y-1列像素点的灰度值；m表示像素矩阵的行总数，n表示像素矩阵的总列数。
如图5所示，相比于SMD函数、Tenengrad函数、图像能量函数、能量梯度函数、Brenner函数和Laplacian函数，函数(1-5)在靠近极值点区域和远离极值点区域均有较强的灵敏度。
或者，为函数(1-6)：
Figure GDA0002881436930000102
其中，g(x,y)表示当前图像的第x行、第y列像素点的灰度值；
g(x+1,y)表示当前图像的第x+1行、第y列像素点的灰度值；
g(x-1,y)表示当前图像的第x-1行、第y列像素点的灰度值；
g(x,y+1)表示当前图像的第x行、第y+1列像素点的灰度值；
g(x,y-1)表示当前图像的第x行、第y-1列像素点的灰度值；m表示像素矩阵的行总数，n表示像素矩阵的总列数。
如图6所示，相比于SMD函数、Tenengrad函数、图像能量函数、能量梯度函数、Brenner函数和Laplacian函数，函数(1-6)在靠近极值点区域和远离极值点区域均有较强的灵敏度。
由图7可知，函数(1-3)、函数(1-5)、函数(1-6)曲线重合，函数(1-3)、函数(1-5)和函数(1-6)在靠近极值点区域和远离极值点区域有相似的灵敏度。相比于函数(1-4)，函数(1-3)、函数(1-5)和函数(1-6)在靠近极值点区域和远离极值点区域均有较强的灵敏度。
由图8可知，函数(1-3)与函数(1-1)曲线重合，函数(1-3)与函数(1-1)在靠近极值点区域和远离极值点区域有相似的灵敏度。
由图9所知，函数(1-4)与函数(1-2)曲线重合，函数(1-4)与函数(1-2)在靠近极值点区域和远离极值点区域有相似的灵敏度。

Claims (2)

1.图像清晰度评价方法，包括以下步骤：
步骤1：在调整聚焦的过程中、每调整一次物距获取一张图片；
步骤2：获取其中一张图像作为当前图像，获取当前图像的像素矩阵，像素矩阵的元素为各像素点的灰度值g(x,y)；
步骤3：在像素矩阵中、仅在x方向或者仅在y方向，以图像的整体灰度能量表征图像清晰度值：
Figure FDA0002896001900000011
或者
Figure FDA0002896001900000012
其中，m表示像素矩阵的行总数，n表示像素矩阵的总列数；g(x,y)表示当前图像的第x行、第y列像素点的灰度值；g(x,y+1)表示当前图像的第x行、第y+1列像素点的灰度值；
步骤4：图像清晰度值最大的为准焦图像。
2.如权利要求1所述的图像清晰度评价方法，步骤3中，以整体灰度能量附加局部灰度能量表征图像清晰度值：
Figure FDA0002896001900000013
或者，
Figure FDA0002896001900000014
或者，
Figure FDA0002896001900000015
或者，
Figure FDA0002896001900000016
其中，g(x,y)表示当前图像的第x行、第y列像素点的灰度值；
g(x+1,y)表示当前图像的第x+1行、第y列像素点的灰度值；
g(x-1,y)表示当前图像的第x-1行、第y列像素点的灰度值；
g(x,y+1)表示当前图像的第x行、第y+1列像素点的灰度值；
g(x,y-1)表示当前图像的第x行、第y-1列像素点的灰度值；m表示像素矩阵的行总数，n表示像素矩阵的总列数。
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