[发明专利]一种度量图像模糊程度的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种人脸图像或车载图像领域的方法，更具体地，涉及一种度量图像模糊程度的方法。

背景技术

随着个人计算机、数字通信、多媒体和网络技术的发展，数字图像日益成为信息最重要的载体之一。但在数字图像的获取、处理、编码、存储、传输和重建的每一个步骤中，通常都会对图像的质量产生影响，如何评价图像质量成为图像处理和计算机视觉等领域的一个基本而又富有挑战性的问题

现有技术中，数字图像质量的度量方法，基本上只是给出原图像与重构图像的偏差，而不能反映图像的本质属性，更不能描述图像的模糊程度。

为解决上述技术问题，本发明提供一种度量图像模糊程度的方法。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种度量图像模糊程度的方法。

实现上述目的所采用的解决方案为：

一种度量图像模糊程度的方法，其改进之处在于：所述方法包括以下步骤：

I、进行所述图像的二维正交小波变换；

II、确定所述图像的二值化对应的子代系数，判定所述图像的边缘活动度；

III、将所述图像分块，确定每块图像块的边缘清晰活动度，根据边缘清晰活动度所述提取所述图像的平滑区域；

IV、确定所述图像块的标准差并进行归一化处理，根据所述标准差确定所述图像的模糊度。

优选地，所述步骤I包括：

将所述图像经过二维正交小波变换，所述图像被均分四等份：分别为2^s层低频信号、2^s层水平信息、2^s层垂直信号、2^s层角线信号，分解获得如下：

式中，f(x,y)表示二维信号，x,y分别表示其横坐标和纵坐标；ψ和分别为相应的小波函数和尺度函数；m、n、Z分别为整数。

优选地，所述步骤II包括：

设图像尺寸为N×N，带有竖直方向和水平方向的高频边缘信息LH和HL的标准差为d，根据下式获得二值化对应子带系数：

其中，D(i,j)表示点(i,j)处高频信号的平均值；

获得所述二值化对应子带系数a(i,j)后，判断a(i,j)是否等于1，若等于则判定该点为活动点；否则，判定该点为非活动点。

优选地，所述步骤III包括：

将所述图像分块，按下式定义第i个图像块的边缘活动度为：

式中，K为子块中元素个数，为第i个子块中子块的高频信号的平均值；随着边缘活跃程度的加强，μ_i值将从0逐渐增加到1。

优选地，所述步骤IV包括：

S401、针对步骤III分解的N块子图像，获得每块所述子图像的边缘活动度μ_i(i＝1,2,...,N，)将所述N块图像分为平滑区域块和非平滑区域块；

S402、确定各图像块的标准差S_i，并进行归一化处理；

S403、若所述子图像属于平滑区域块，则平滑区域块的比例系数f_i＝S_i；

若所述子图像属于非平滑区域块，则非平滑区域块的比例系数g_i＝(1-μ_i)S_i；

S404、确定所述图像的模糊度：

其中，r₁、r₂分别表示平滑区域块子图像的个数和非平滑区域块的子图像的个数，r₁+r₂＝N，IBD的值随着所述图像模糊程度的加深，由0向1不断增加。

总体而言，与最接近的现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明给出的度量图像模糊程度的算法，基于小波变换图像处理技术，将图像均分后再归类为平滑区域和非平滑区域；在考虑不同方向的高频信号的同时，将图像按一定方法进行加权处理，最终计算出整幅图像的模糊程度。

通过考虑人的视觉对平滑区和非平滑区的敏感程度，对平滑区和非平滑区赋予了不同的权值，可以准确地反映人的视觉对图像模糊程度的度量。

该方法更具有一定的客观性，能够较准确地反映人的视觉对图形模糊程度的度量。

附图说明

图1(a)为本实施例中图像平滑区域的提取效果展示原图对比图；