画像の鮮明さやぼやけの堅牢な指標はありますか? 彩度のさまざまなパラメーターを持ち、さまざまな光学システムからキャプチャされたさまざまな画像のセットがあり、ユーザーに焦点の「品質」などを示すことに注意しています。最も焦点の合った画像を取得するために、Sobel-Tenengrad 演算子 (高コントラスト ピクセルの合計) で取得したメトリックを使用しますが、問題は、オブジェクトごとにメトリックの範囲がまったく異なることです (画像強度の未知のパラメーター、光学システムに依存します) -これは「悪い」または「良い」焦点の合った画像のように、参照画像と比較せずに画像の焦点が悪いと言うことができるいくつかのメトリックが必要でした。
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グラデーション フィルターの平均を計算することで、イメージの精度を計算できます。
同様の質問に対するこのStackOverflow の回答を参照してください。
于 2013-07-26T18:02:43.550 に答える
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次のような参照のないシャープネス メトリックが必要です。
于 2015-07-22T20:47:31.663 に答える
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オートフォーカスはそれ自体が興味深い問題であるため、任意の画像全体でシャープネスを評価することは、別のレベルの複雑さです。
シャープネスの評価については、コーネルのこの論文をお勧めします。彼らの結論は、分散メトリックが特定の画像の最良の評価を提供するというものでした。そして、計算が本当に簡単であることは害にはなりません!
異なる画像間で一貫したメトリックを作成するには、正規化する方法が必要です。メトリックは、ピクセルあたりの分散の単位である場合があります。焦点の欠如が分散の上限を提供するという事実を利用して、局所分散の最大率でクラスタリングを探すことができます。
于 2015-07-11T00:18:32.957 に答える
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これは、ハール ウェーブレット変換を使用してぼやけを検出する方法を説明する短い論文です。
この PAQに対する他の回答も役立つ場合があります。
于 2015-07-11T00:29:08.580 に答える