[发明专利]基于小波变换的清晰度评价方法在审
| 申请号： | 201810934584.8 | 申请日： | 2018-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN109191437A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 张璐;陈文建;李武森 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于小波变换的图像清晰度评价方法，具体包括：对灰度序列图像分别进行预处理，得到预处理后的图像；对预处理的图像计算纹理特征值，得到不同梯度的高频子带的权重因子；对预处理图像进行二级小波变换，得到高频子带小波系数；根据高频子带的权重因子和各高频子带小波系数计算得到图像清晰度值。本发明实现了序列图像清晰度的评价，有效提高了评价的精度和分辨力，具有良好的抗噪性能。 | ||
| 搜索关键词： | 高频子带 预处理 小波变换 权重因子 小波系数 图像 图像清晰度评价 清晰度评价 预处理图像 灰度序列 抗噪性能 图像计算 序列图像 纹理 分辨 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波变换的清晰度评价方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1、对待评价的灰度序列图像进行去除噪声以及图像增强预处理；步骤2、对预处理后的图像基于灰度梯度方向提取纹理特征信息，确定水平、垂直和对焦方向的梯度，从而确定图像单元不同梯度方向的数目以及各高频子带的权重因子；步骤3、对预处理后的图像进行小波变换，得到变换后的低频子带和高频各子带；步骤4、根据步骤3一级小波变换后得到的低频子带和高频各子带，计算各高频子带对应的小波系数，再继续对低频子带继续进行小波变换，即二级小波变换，并确定二级小波变换后的各高频子带对应的小波系数；步骤5、根据步骤2得到的权重因子、步骤4中一级小波变换后得高频子带对应的小波系数以及二级小波变换后得到的各高频子带对应的小波系数确定图像清晰度评价函数。
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