一种图像清晰度检测方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明提供一种图像清晰度检测方法及装置。本发明的图像清晰度检测方法包括如下步骤：获取原始图像，并将所述原始图像转换为灰度图像；在所述灰度图像中选择M个图像块，其中M为大于或等于1的整数；计算所述M个图像块中每个图像块的梯度幅度图并转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号，然后计算所述每个图像块的清晰度度量值；当M=1时，将所述清晰度度量值作为所述原始图像的清晰度检测结果，当M>1时，对所有图像块的清晰度度量值取均值以获取综合清晰度度量，将所述综合清晰度度量作为所述原始图像的清晰度检测结果。本发明以边缘梯度为基础建立衡量图像清晰度的指标，面对千差万别的图像场景，具有通用性。
【专利说明】一种图像清晰度检测方法及装置
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及图像处理【技术领域】，尤其涉及一种图像清晰度检测方法及装置。
【背景技术】
[0002]实际应用中，摄像机或照相机采集到的图像常常由于各种原因会降低图像质量，造成人眼的视觉感受模糊、不清晰。现有技术中常用清晰度评价图像的质量，其中，清晰度是不针对任何特定场景的，由图像传感器和镜头的客观性能导致的综合结果造成的人们对最终图像的一种主观感觉。
[0003]目前，数码相机、数码摄像机、网络摄像头、带拍照功能的手机以及平板电脑，其中所有的摄像模块均由图像传感器和镜头两部分组成，为了得到一张成像质量清晰度高的图像，主要通过驱动镜头，实现对焦来完成。对焦的驱动方法分为手动和自动两种。当采用手动对焦时，通常是由人眼对实时显示的图像进行主观判断图像清晰度来完成的。这将受限于取景框和显示屏幕的尺寸，导致清晰度判断并不准确。拍摄得到的图像经放大之后，经常发现并不够清晰。当采用自动对焦时，其原理是基于对某一单峰性的对焦评价函数进行相对比较来获取清晰度相对较高的图像。具体操作中，需要驱动镜头在整个对焦行程内前后移动，寻找最大峰值，以确定最佳对焦状态。当拍摄场景不同时，该对焦评价函数的最大峰值将不再具有可比性，因此无法作为一种通用的图像清晰度指标。
[0004]因此，有必要提供一种不受场景限制的清晰度检测方法及装置，从而能够在任何场景下都能得到具有可比性的清晰度指标。
【发明内容】
[0005]本发明的特征和优点在下文的描述中部分地陈述，或者可从该描述显而易见，或者可通过实践本发明而学习。
[0006]为了克服现有技术的缺点，本发明提供一种图像清晰度检测方法及装置，能够在任何场景下都能对清晰度进行检测，从而为图像质量判断提供可靠的参考。
[0007]本发明解决上述技术问题所采用的技术方案如下:
[0008]提供一种图像清晰度检测方法，包括如下步骤:获取原始图像，并将所述原始图像转换为灰度图像；在所述灰度图像中选择M个图像块，其中M为大于或等于I的整数；计算所述M个图像块中每个图像块的梯度幅度图；将所述每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号；根据所述每个图像块的一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号计算所述每个图像块的清晰度度量值；当M=I时，将所述清晰度度量值作为所述原始图像的清晰度检测结果，当M>1时，对所述所有图像块的清晰度度量值取均值以获取综合清晰度度量，将所述综合清晰度度量作为所述原始图像的清晰度检测结果。
[0009]提供一种如上所述的方法，所述方法还包括，根据所述清晰度检测结果，结合给定的经验门限，判定所述原始图像是否清晰。[0010]提供一种如上所述的方法，所述计算所述M个图像块中每个图像块的梯度幅度图，包括:利用梯度算子计算得到所述每个图像块水平方向的梯度图像及垂直方向的梯度图像，其中，所述梯度算子包括Canny算子、Roberts算子、Prewitt算子或Sobel算子中的一种；根据所述水平方向的梯度图像及垂直方向的梯度图像，计算所述每个图像块的梯度幅度图。
[0011]提供一种如上所述的方法，所述将所述每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号，包括:寻找所述梯度幅度的最大值点；以所述最大值点为中心，沿法线方向，向两侧各取等间距的多个坐标位置；计算所述多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的梯度幅度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的梯度幅度值进行插值处理，得到每个坐标位置的梯度幅度值；将所述每个坐标位置的梯度幅度值组成一维图像边缘梯度幅度信号；提取所述多个坐标位置的灰度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的灰度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的灰度值进行插值处理，得到每个坐标位置的灰度值；将所述每个坐标位置的灰度值组成一维图像边缘灰度信号。
[0012]提供一种如上所述的方法，所述将所述每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号，包括:寻找所述梯度幅度的最大值点；对所述最大值点及其邻域像素坐标位置进行关于所述梯度幅度的曲面拟合；在所述曲面拟合所得的曲面内沿法线方向寻找亚像素级坐标位置的梯度幅度最大值点；以所述亚像素级坐标位置的梯度幅度最大值点为中心，沿法线方向，向两侧各取等间距的多个坐标位置；计算所述多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的梯度幅度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的梯度幅度值进行插值处理，得到每个坐标位置的梯度幅度值；将所述每个坐标位置的梯度幅度值组成一维图像边缘梯度幅度信号；提取所述多个坐标位置的灰度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的灰度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的灰度值进行插值处理，得到每个坐标位置的灰度值；将所述每个坐标位置的灰度值组成一维图像边缘灰度信号。
[0013]提供一种如上所述的方法，对所述最大值点及其邻域像素坐标位置进行关于所述梯度幅度的曲面拟合，包括:以所述梯度幅度的最大值点为中心，取NXN邻域，其中N为大于I的整数；利用Facet模型对所述梯度幅度的最大值点及所述NXN邻域进行关于所述梯度幅度的曲面拟合。
[0014]还提供一种图像清晰度检测装置，包括:图像获取单元，用于获取原始图像；灰度转换单元，用于将所述图像获取单元获取的原始图像转换为灰度图像；图像块选择单元，用于在所述灰度转换单元转换的灰度图像中选择M个图像块，其中M为大于或等于I的整数；梯度计算单元，用于计算出所述图像块选择单元选择的每个图像块的梯度幅度图；一维信号提取单元，用于根据所述梯度计算单元计算的每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号；度量值计算单元，用于根据所述一维信号提取单元获取的每个图像块的一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号计算所述每个图像块的清晰度度量值；结果处理单元，用于在当M=I时，将所述度量值计算单元计算的清晰度度量值作为所述原始图像的清晰度检测结果，以及在当M>1时，对所述度量值计算单元计算得到的所有图像块的清晰度度量值取均值以获取综合清晰度度量，将所述综合清晰度度量作为所述原始图像的清晰度检测结果。
[0015]提供一种如上所述的图像清晰度检测装置，所述装置还包括:判断单元，用于根据所述结果处理单元获取的清晰度检测结果，结合给定的经验门限，判定所述原始图像是否清晰。
[0016]提供一种如上所述的图像清晰度检测装置，所述梯度计算单元包括:梯度算子模块，用于利用梯度算子计算得到所述每个图像块水平方向的梯度图像及垂直方向的梯度图像，其中，所述梯度算子包括Canny算子、Roberts算子、Prewitt算子或Sobel算子中的一种；计算模块，用于根据所述梯度算子模块计算的水平方向的梯度图像及垂直方向的梯度图像，计算所述每个图像块的梯度幅度图。
[0017]提供一种如上所述的图像清晰度检测装置，所述一维信号提取单元包括:查找模块，用于寻找所述梯度幅度的最大值点；坐标位置获取模块，用于以所述查找模块寻找的最大值点为中心，沿法线方向，向两侧各取等间距的多个坐标位置；梯度幅度值获取模块，用于计算所述坐标位置获取模块获取的多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的梯度幅度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的梯度幅度值进行插值处理，得到每个坐标位置的梯度幅度值；一维图像边缘梯度幅度信号构成模块，用于将所述梯度幅度值获取模块得到的每个坐标位置的梯度幅度值，组成一维图像边缘梯度幅度信号；灰度值获取模块，用于提取所述坐标位置获取模块获取的多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的灰度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的灰度值进行插值处理，得到每个坐标位置的灰度值；一维图像边缘灰度信号构成模块，用于将所述梯度幅度值获取模块得到的每个坐标位置的灰度值组成一维图像边缘灰度信号。
[0018]提供一种如上所述的图像清晰度检测装置，所述一维信号提取单元包括:第一查找模块，用于寻找所述梯度幅度的最大值点；拟合模块，用于对所述第一查找模块寻找的最大值点及其邻域像素坐标位置进行关于所述梯度幅度的曲面拟合；第二查找模块，用于在所述拟合模块进行曲面拟合所得的曲面内沿法线方向寻找亚像素级坐标位置的梯度幅度最大值点；坐标位置获取模块，用于以所述第二查找模块获取的亚像素级坐标位置的梯度幅度最大值点为中心，沿法线方向，向两侧各取等间距的多个坐标位置；梯度幅度值获取模块，用于计算所述坐标位置获取模块获取的多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的梯度幅度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的梯度幅度值进行插值处理，得到每个坐标位置的梯度幅度值；一维图像边缘梯度幅度信号构成模块，用于将所述梯度幅度值获取模块得到的每个坐标位置的梯度幅度值，组成一维图像边缘梯度幅度信号；灰度值获取模块，用于提取所述坐标位置获取模块获取的多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的灰度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的灰度值进行插值处理，得到每个坐标位置的灰度值；一维图像边缘灰度信号构成模块，用于将所述梯度幅度值获取模块得到的每个坐标位置的灰度值组成一维图像边缘灰度信号。
[0019]提供一种如上所述的图像清晰度检测装置，所述拟合模块包括:邻域获取子模块，用于以所述第一查找模块寻找的最大值点为中心，取NXN邻域，其中N为大于I的整数；曲面拟合子模块，用于利用Facet模型对所述梯度幅度的最大值点及所述邻域获取子模块获取的NXN邻域进行关于所述梯度幅度的曲面拟合。
[0020]与现有技术相比，本发明提供的一种图像清晰度检测方法及装置，以边缘梯度为基础建立衡量图像清晰度的指标，面对不同的图像场景，具有通用性；同时将二维图像处理转化为一维信号处理，提高了算法的处理速度，具有实时性；并且以边缘所处的灰度范围对边缘梯度进行归一化处理，可以使清晰度指标在不同亮度和对比度情况下具有可比性。
[0021]通过阅读说明书，本领域普通技术人员将更好地了解这些技术方案的特征和内容。
【专利附图】
【附图说明】
[0022]下面通过参考附图并结合实例具体地描述本发明，本发明的优点和实现方式将会更加明显，其中附图所示内容仅用于对本发明的解释说明，而不构成对本发明的任何意义上的限制，在附图中:
[0023]图1为本发明实施例一提供的一种图像清晰度检测方法的流程示意图。
[0024]图2为本发明实施例二提供的一种图像清晰度检测方法的流程示意图。
[0025]图3为本发明实施例三提供的一种图像清晰度检测方法的流程示意图。
[0026]图4为本发明实施例四提供的一种图像清晰度检测装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0027]请参阅图1，本发明实施例一提供的图像清晰度检测方法包括如下步骤:
[0028]S110、获取原始图像，并将所述原始图像转换为灰度图像。
[0029]S120、在所述灰度图像中选择M个图像块，其中M为大于或等于I的整数。
[0030]S130、计算所述M个图像块中每个图像块的梯度幅度图。
[0031]S140、将所述每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号。
[0032]S150、根据所述每个图像块的一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号计算所述每个图像块的清晰度度量值。
[0033]S160、当M=I时，将所述清晰度度量值作为所述原始图像的清晰度检测结果，当M>1时，对所述所有图像块的清晰度度量值取均值以获取综合清晰度度量，将所述综合清晰度度量作为所述原始图像的清晰度检测结果。
[0034]进一步的，所述方法还包括，根据所述清晰度检测结果，结合给定的经验门限，判定所述原始图像是否清晰。
[0035]进一步的，所述计算所述M个图像块中每个图像块的梯度幅度图，包括:
[0036]利用梯度算子计算得到所述每个图像块水平方向的梯度图像及垂直方向的梯度图像，其中，所述梯度算子包括Canny算子、Roberts算子、Prewitt算子或Sobel算子中的一种；
[0037]根据所述水平方向的梯度图像及垂直方向的梯度图像，计算所述每个图像块的梯度幅度图。[0038]进一步的，所述将所述每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号，包括:
[0039]寻找所述梯度幅度的最大值点；
[0040]以所述最大值点为中心，沿法线方向，向两侧各取等间距的多个坐标位置；
[0041]计算所述多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的梯度幅度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的梯度幅度值进行插值处理，得到每个坐标位置的梯度幅度值；
[0042]将所述每个坐标位置的梯度幅度值组成一维图像边缘梯度幅度信号；
[0043]提取所述多个坐标位置的灰度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的灰度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的灰度值进行插值处理，得到每个坐标位置的灰度值；
[0044]将所述每个坐标位置的灰度值组成一维图像边缘灰度信号。
[0045]进一步的，所述将所述每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号，包括:
[0046]寻找所述梯度幅度的最大值点；
[0047]对所述最大值点及其邻域像素坐标位置进行关于所述梯度幅度的曲面拟合；
[0048]在所述曲面拟合所得的曲面内沿法线方向寻找亚像素级坐标位置的梯度幅度最大值点；
[0049]以所述亚像素级坐标位置的梯度幅度最大值点为中心，沿法线方向，向两侧各取等间距的多个坐标位置；
[0050]计算所述多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的梯度幅度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的梯度幅度值进行插值处理，得到每个坐标位置的梯度幅度值；
[0051]将所述每个坐标位置的梯度幅度值组成一维图像边缘梯度幅度信号；
[0052]提取所述多个坐标位置的灰度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的灰度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的灰度值进行插值处理，得到每个坐标位置的灰度值；
[0053]将所述每个坐标位置的灰度值组成一维图像边缘灰度信号。
[0054]具体的，所述对所述最大值点及其邻域像素坐标位置进行关于所述梯度幅度的曲面拟合，包括，
[0055]以所述梯度幅度的最大值点为中心，取NXN邻域，其中N为大于I的整数；
[0056]利用Facet模型对所述梯度幅度的最大值点及所述NXN邻域进行关于所述梯度幅度的曲面拟合。
[0057]本实施例提供的一种图像清晰度检测方法，以边缘梯度为基础建立衡量图像清晰度的指标，面对不同的图像场景，具有通用性；将二维图像处理转化为一维信号处理，提高了算法的处理速度，具有实时性；并且以边缘所处的灰度范围对边缘梯度进行归一化处理，可以使清晰度指标在不同亮度和对比度情况下具有可比性。
[0058]请参阅图2，本发明实施例二提供的图像清晰度检测方法包括如下步骤:
[0059]S210、获取由摄像头拍摄得到的原始图像。[0060]S220、将所述原始图像转换为灰度图像I。
[0061]S230、计算灰度图像I的梯度幅度图。
[0062]具体的，可以对灰度图像I运用梯度算子计算得到图像梯度，其中，图像梯度包括水平方向的梯度图像Gx和垂直方向的梯度图像Gy，并由此求取梯度幅度图:
【权利要求】
1.一种图像清晰度检测方法，其特征在于，包括如下步骤: 获取原始图像，并将所述原始图像转换为灰度图像； 在所述灰度图像中选择M个图像块，其中M为大于或等于I的整数； 计算所述M个图像块中每个图像块的梯度幅度图； 将所述每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号； 根据所述每个图像块的一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号计算所述每个图像块的清晰度度量值； 当M=I时，将所述清晰度度量值作为所述原始图像的清晰度检测结果，当M>1时，对所有图像块的清晰度度量值取均值以获取综合清晰度度量值，将所述综合清晰度度量值作为所述原始图像的清晰度检测结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括，根据所述清晰度检测结果，结合给定的经验门限，判定所述原始图像是否清晰。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述计算所述M个图像块中每个图像块的梯度幅度图，包括: 利用梯度算子计算得到所述每个图像块水平方向的梯度图像及垂直方向的梯度图像，其中，所述梯度算子包括Canny算子、Roberts算子、Prewitt算子或Sobel算子中的一种；根据所述水平方向的梯度图像及垂直方向的梯度图像，计算所述每个图像块的梯度幅度图。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号，包括: 寻找所述梯度幅度的最大值点； 以所述最大值点为中心，沿法线方向，向两侧各取等间距的多个坐标位置； 计算所述多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的梯度幅度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的梯度幅度值进行插值处理，得到每个坐标位置的梯度幅度值； 将所述每个坐标位置的梯度幅度值组成一维图像边缘梯度幅度信号； 提取所述多个坐标位置的灰度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的灰度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的灰度值进行插值处理，得到每个坐标位置的灰度值； 将所述每个坐标位置的灰度值组成一维图像边缘灰度信号。
5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号，包括: 寻找所述梯度幅度的最大值点； 对所述最大值点及其邻域像素坐标位置进行关于所述梯度幅度的曲面拟合； 在所述曲面拟合所得的曲面内沿法线方向寻找亚像素级坐标位置的梯度幅度最大值占.以所述亚像素级坐标位置的梯度幅度最大值点为中心，沿法线方向，向两侧各取等间距的多个坐标位置；计算所述多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的梯度幅度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的梯度幅度值进行插值处理，得到每个坐标位置的梯度幅度值； 将所述每个坐标位置的梯度幅度值组成一维图像边缘梯度幅度信号； 提取所述多个坐标位置的灰度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的灰度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的灰度值进行插值处理，得到每个坐标位置的灰度值； 将所述每个坐标位置的灰度值组成一维图像边缘灰度信号。
6.如权利要求5项所述的方法，其特征在于，所述对所述最大值点及其邻域像素坐标位置进行关于所述梯度幅度的曲面拟合，包括: 以所述梯度幅度的最大值点为中心，取NXN邻域，其中N为大于I的整数； 利用Facet模型对所述梯度幅度的最大值点及所述NXN邻域进行关于所述梯度幅度的曲面拟合。
7.一种图像清晰度检测装置，其特征在于，包括: 图像获取单元，用于获取原始图像； 灰度转换单元，用 于将所述图像获取单元获取的原始图像转换为灰度图像； 图像块选择单元，用于在所述灰度转换单元转换的灰度图像中选择M个图像块，其中M为大于或等于I的整数； 梯度计算单元，用于计算出所述图像块选择单元选择的每个图像块的梯度幅度图；一维信号提取单元，用于将所述梯度计算单元计算的每个图像块的梯度幅度图转换为一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号； 度量值计算单元，用于根据所述一维信号提取单元获取的每个图像块的一维图像边缘梯度幅度信号及一维图像边缘灰度信号计算所述每个图像块的清晰度度量值； 结果处理单元，用于在M=I时，将所述度量值计算单元计算的清晰度度量值作为所述原始图像的清晰度检测结果，以及在M>1时，对所述度量值计算单元计算得到的所有图像块的清晰度度量值取均值以获取综合清晰度度量，将所述综合清晰度度量作为所述原始图像的清晰度检测结果。
8.如权利要求7所述的图像清晰度检测装置，其特征在于，所述装置还包括: 判断单元，用于根据所述结果处理单元获取的清晰度检测结果，结合给定的经验门限，判定所述原始图像是否清晰。
9.如权利要求7或8所述的图像清晰度检测装置，其特征在于，所述梯度计算单元包括: 梯度算子模块，用于利用梯度算子计算得到所述每个图像块水平方向的梯度图像及垂直方向的梯度图像，其中，所述梯度算子包括Canny算子、Roberts算子、Prewitt算子或Sobel算子中的一种； 计算模块，用于根据所述梯度算子模块计算的水平方向的梯度图像及垂直方向的梯度图像，计算所述每个图像块的梯度幅度图。
10.如权利要求7或8所述的图像清晰度检测装置，其特征在于，所述一维信号提取单元包括:查找模块，用于寻找所述梯度幅度的最大值点； 坐标位置获取模块，用于以所述查找模块寻找的最大值点为中心，沿法线方向，向两侧各取等间距的多个坐标位置； 梯度幅度值获取模块，用于计算所述坐标位置获取模块获取的多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的梯度幅度值，否贝U，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的梯度幅度值进行插值处理，得到每个坐标位置的梯度幅度值； 一维图像边缘梯度幅度信号构成模块，用于将所述梯度幅度值获取模块得到的每个坐标位置的梯度幅度值，组成一维图像边缘梯度幅度信号； 灰度值获取模块，用于提取所述坐标位置获取模块获取的多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的灰度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的灰度值进行插值处理，得到每个坐标位置的灰度值； 一维图像边缘灰度信号构成模块，用于将所述梯度幅度值获取模块得到的每个坐标位置的灰度值组成一维图像边缘灰度信号。
11.如权利要求7或8所述的图像清晰度检测装置，其特征在于，所述一维信号提取单元包括: 第一查找模块，用于寻找所述梯度幅度的最大值点； 拟合模块，用于对所述第一查找模块寻找的最大值点及其邻域像素坐标位置进行关于所述梯度幅度的曲面拟合； 第二查找模块，用于在所述拟合模块进行曲面拟合所得的曲面内沿法线方向寻找亚像素级坐标位置的梯度幅度最大值点； 坐标位置获取模块，用于以所述第二查找模块获取的亚像素级坐标位置的梯度幅度最大值点为中心，沿法线方向，向两侧各取等间距的多个坐标位置； 梯度幅度值获取模块，用于计算所述坐标位置获取模块获取的多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的梯度幅度值，否贝U，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的梯度幅度值进行插值处理，得到每个坐标位置的梯度幅度值； 一维图像边缘梯度幅度信号构成模块，用于将所述梯度幅度值获取模块得到的每个坐标位置的梯度幅度值，组成一维图像边缘梯度幅度信号； 灰度值获取模块，用于提取所述坐标位置获取模块获取的多个坐标位置的梯度幅度值:如果所述多个坐标位置是像素坐标位置，则直接提取每个坐标位置的灰度值，否则，利用所述多个坐标位置的相邻像素坐标位置的灰度值进行插值处理，得到每个坐标位置的灰度值； 一维图像边缘灰度信号构成模块，用于将所述梯度幅度值获取模块得到的每个坐标位置的灰度值组成一维图像边缘灰度信号。
12.如权利要求11所述的图像清晰度检测装置，其特征在于，所述拟合模块包括: 邻域获取子模块，用于以所述第一查找模块寻找的最大值点为中心，取NXN邻域，其中N为大于I的整数；曲面拟合子模块，用于利用Facet模型对所述梯度幅度的最大值点及所述邻域获取子模块获 取的NXN邻域进行关于所述梯度幅度的曲面拟合。
【文档编号】G06T7/00GK103793918SQ201410081878
【公开日】2014年5月14日 申请日期:2014年3月7日 优先权日:2014年3月7日
【发明者】范艳根, 秦文 申请人:深圳市辰卓科技有限公司