[发明专利]一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法

权利要求书

1.一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，包括像素信息缓存模块、时钟调整模块、图像缩放去高频干扰模块、图像平滑模块、高频分量提取模块和统计输出模块，该方法的具体步骤为：

i图像输入；

ii像素信息缓存模块根据视频缩放比例计算所需缓存像素的行数，并存至RAM资源中；同时时钟调整模块根据缩放后的图像数据量，减小输出驱动时钟频率，从而达到输入输出数据率相等；

iii图像缩放去高频干扰模块根据输出驱动时钟读取RAM数据，按相应比例和位置找出输出像素在RAM中的4个临近像素点，形成2*2参考矩阵，并根据输出像素点与矩阵各点的距离计算加权系数，得出输出像素值；

iv图像平滑模块对缩放后的图像进行RAM缓存，并根据不同场景的图像增益调整平滑系数，对图像进行5*5低通滤波和非线性滤波，进一步去除噪声干扰；

v高频分量提取模块先对图像进行缓存，并形成5*5像素阵列，然后根据图像增益变化进行对比度线性拉伸，补偿前端增益，再利用二阶微分卷积模板对图像进行水平、垂直和正负45度角卷积并取两个较大分量进行归一化，当作该点的边缘强度，从而串行输出各点的有效高频分量值；

vi统计输出模块根据图像大小和预设的统计区域，对图像中各点的高频分量进行加权和累加，最终输出以帧为单位的清晰度评价值。

2.根据权利要求1所述的一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，其特征在于：所述的步骤ii中缩放比例为1:0.25~1:0.5。

3.根据权利要求1所述的一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，其特征在于：所述的步骤iv中低通滤波为高斯模糊滤波。

4.根据权利要求1所述的一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，其特征在于：所述的步骤iv中非线性滤波为非线性5阶中值滤波。

5.根据权利要求1所述的一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，其特征在于：所述的步骤v中对图像进行水平和垂直以及正负45度方向进行卷积的方法为：根据sobel模板推导公式：

，

对传统梯度算子进行各项同性化，取整数系数的近似，得到新的5*5sobel卷积模板，垂直和45°模板为：

垂直模板为：

45°模板为：

水平和135°模板分别为垂直和45°模板的转置矩阵，分别卷积后取其中两个较大分量，再按分量值做加权归一化，当作该点的边缘强度，从而串行输出各点的有效高频分量值。