[发明专利]一种基于一组同场景照片清晰度的评价方法

说明书

本发明提供的一种基于一组同场景照片清晰度的评价方法，包括以下步骤：S10.获取一组多张的同场景照片；S20.选定所述同场景照片的ROI区域；S30.计算所述ROI区域内图像的各色彩通道的梯度信息得出梯度图；S40.对所述梯度图按照普通灰度图方式统计其直方图分布；S50.截取各个直方图分布中强度最高的前T％像素数的一段分布，其中T为可调控的参数；S60.对所截取分布进行各自的加权平均得到一个标量值；S70.根据所述标量值判断所述同场景照片的清晰度。能够快速稳定、良好抗噪且与主观评价基本无偏的给出对一组同场景照片的清晰度评价，并且以此提供该组照片的对比和选优。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于一组同场景照片清晰度的评价方法。

背景技术

现在，我们在进行拍照时经常会连续拍多张然后在进行筛选出清晰度更好的照片，已有的图像清晰度评价方法受噪声干扰明显，评价结果容易和主观评价结果不一致，对照片视窗内局部运动模糊不敏感，有一些方法的计算方式繁琐复杂，计算量较大。

综上，现亟需一种能够解决上述技术问题，能够快速稳定、良好抗噪且与主观评价基本无偏的给出对一组同场景照片的清晰度评价，并且以此提供该组照片的对比和选优来克服上述问题。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种基于一组同场景照片清晰度的评价方法，旨在解决现有技术已有的图像清晰度评价方法受噪声干扰明显，评价结果容易和主观评价结果不一致，对照片视窗内局部运动模糊不敏感，计算量较大的问题。

为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：

一种基于一组同场景照片清晰度的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S10.获取一组多张的同场景照片；

S20.选定所述同场景照片的ROI区域；

S30.计算所述ROI区域内图像的各色彩通道的梯度信息得出梯度图；

S40.对所述梯度图按照普通灰度图方式统计其直方图分布；

S50.截取各个直方图分布中强度最高的前T％像素数的一段分布，其中T为可调控的参数；

S60.对所截取分布进行各自的加权平均得到一个标量值；

S70.根据所述标量值判断所述同场景照片的清晰度。

优选的，所述步骤S10获取一组多张的同场景照片采用现场拍摄或从相册提取，所述现场拍摄为单拍或自动连拍。

优选的，所述步骤S20选定所述同场景照片的ROI区域为选定图像正中心的1/4图像总分辨率的区域。

优选的，所述步骤S30计算所述ROI区域内图像的各色彩通道的梯度信息得出梯度图中采用Sobel计算方法，其中，计算梯度信息的图像色彩分量无特殊要求，各个色彩分量上均可计算，且得到的最终结果也均可作为该分量上的清晰度对比的评价标准。

优选的，所述步骤S50截取各个直方图分布中强度最高的前T％像素数的一段分布中的T值选为10。

优选的，在所述步骤S70后还包括S80标记清晰度最高的照片，并突出显现该清晰度最高的照片。

优选的，在所述步骤S70后还包括S90根据清晰度的高低对同场景照片进行排序。

与现有技术相比，本发明的有益效果：