[发明专利]一种无参考的图像清晰度检测方法

摘要

本发明涉及一种无参考的图像清晰度检测方法。本发明首先根据已有的灰度图计算梯度图；采用公开的边缘检测算法，定位强边缘点；计算强边缘点的边缘宽度，并统计边缘宽度累计直方图。其次对已有的灰度图进行小波变换，计算高频小波系数的能量。然后对已有的灰度图统计灰度直方图，根据灰度直方图计算灰度直方图特征。最后根据边缘宽度累计直方图、高频小波系数能量和灰度直方图特征，估计该灰度图的清晰度。本发明不需要参考图像即可检测图像的清晰度，并且清晰度值与人眼主观感受一致。该方法不受图像内容和视场亮度的影响，检测结果对编码和噪声等干扰有一定的鲁棒性。

主权项

一种无参考的图像清晰度检测方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤一：根据已有的灰度图计算梯度图{Gx,Gy}；采用公开的边缘检测算法，定位强边缘点；步骤二：计算强边缘点的边缘宽度，并统计边缘宽度累计直方图EdgeWidthHist；步骤三：对已有的灰度图进行小波变换，计算高频小波系数的能量Energy；所述的高频小波系数的能量Energy为：一次小波变换后得到的水平、垂直和对角方向上的高频小波系数的平方和；步骤四：对已有的灰度图统计灰度直方图，根据灰度直方图计算灰度直方图特征{GrayHistWidth,GrayMin,GrayMax}；步骤五：根据边缘宽度累计直方图EdgeWidthHist、高频小波系数能量Energy和灰度直方图特征{GrayHistWidth,GrayMin,GrayMax}，估计该灰度图的清晰度：    首先，根据灰度直方图特征{GrayHistWidth,GrayMin,GrayMax}对图像分类，分为灰图像、暗图像、灰度范围窄的图像和一般图像四类；然后，对不同类的图像采用不同的EdgeWidthHist分量值做为主要特征MainFeature；其次，根据Energy对MainFeature分级修正，以处理虚警和漏警；最后，输出修正后的MainFeature值做为清晰度值。