[发明专利]一种TFDS图像质量评价方法及系统

权利要求书

1.一种图像清晰度评价方法，其特征在于，所述方法包括：

对原始图像进行双边滤波；

对滤波后的图像进行视觉敏感性校正；

对校正后的图像进行边缘提取处理；

对校正后的图像进行处理，得到所述图像的图像粒度；

计算边缘提取处理后所得到图像在边缘点处的梯度方向；

使用得到的边缘点处梯度方向，获取边缘横截图；

计算所述边缘横截图的最大差分值；

根据得到的最大差分值，计算所述边缘横截图每个边缘点的扩散宽度；

计算所述边缘横截图每个边缘点邻域处的局部结构性度；

根据所得到的扩散宽度、局部结构性度和图像粒度，计算得到清晰度S。

2.一种故障轨边图像检测系统TFDS图像质量评价方法，其特征在于，所述方法包括：

计算需评价图像的清晰度S；

计算需评价图像的区域饱和度Sa；

计算需评价图像的分布度sp；

计算需评价图像的暗区标准差st；

根据计算得到的清晰度S、区域饱和度Sa、分布度sp和暗区标准差st，计算得到需评价图像的图像质量综合评价f。

3.根据权利要求2所述TFDS图像质量评价方法，其特征在于，

所述根据计算得到的清晰度S、区域饱和度Sa、分布度sp和暗区标准差st，计算得到图像质量综合评价f，为：将计算得到的清晰度S、区域饱和度Sa、分布度sp和暗区标准差st带入公式中进行计算，得到需评价图像的图像质量综合评价f，其中，σ_sp用于控制分布度sp在图像质量综合评价中的权重。

4.根据权利要求2所述TFDS图像质量评价方法，其特征在于，所述计算需评价图像的清晰度S，包括：

对需评价图像进行双边滤波；

对滤波后的图像进行视觉敏感性校正；

对校正后的图像进行边缘提取处理；

对校正后的图像进行处理，得到所述图像的图像粒度；

计算边缘提取处理后所得到图像在边缘点处的梯度方向；

使用得到的边缘点处梯度方向，获取边缘横截图；

计算所述边缘横截图的最大差分值；

根据得到的最大差分值，计算所述边缘横截图每个边缘点的扩散宽度；

计算所述边缘横截图每个边缘点邻域处的局部结构性度；

根据所得到的扩散宽度、局部结构性度和图像粒度，计算得到清晰度S。