一種基于多尺度重組dct系數(shù)的圖像絕對(duì)模糊度估計(jì)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度重組DCT系數(shù)的圖像絕對(duì)模糊度估計(jì)方法，對(duì)感興趣圖像進(jìn)行8×8塊狀DCT變換，將每個(gè)8×8塊64個(gè)系數(shù)劃分三級(jí)共10個(gè)系數(shù)子塊。將各8×8DCT塊相同的系數(shù)子塊組合到一起并放在對(duì)應(yīng)的位置上，可得到一幅重組后包含三級(jí)多尺度DCT系數(shù)圖。構(gòu)建每一級(jí)的能量圖，并找出能量圖中的邊緣點(diǎn)，找到所有的屋頂邊緣點(diǎn)、階梯邊緣點(diǎn)、模糊邊緣點(diǎn)，根據(jù)屋頂邊緣點(diǎn)、階梯邊緣點(diǎn)個(gè)數(shù)和模糊邊緣點(diǎn)個(gè)數(shù)計(jì)算圖像絕對(duì)模糊度。本發(fā)明利用三級(jí)多尺度的重組DCT系數(shù)找到了一種計(jì)算絕對(duì)模糊度的方法，準(zhǔn)確度高，計(jì)算簡(jiǎn)單、計(jì)算量小，適合硬件實(shí)現(xiàn)。
【專利說(shuō)明】一種基于多尺度重組DCT系數(shù)的圖像絕對(duì)模糊度估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及電子信息學(xué)科領(lǐng)域，特別是一種基于多尺度重組DCT系數(shù)的圖像絕對(duì)模糊度估計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像模糊度計(jì)算是圖像處理和分析領(lǐng)域的一個(gè)重要問(wèn)題，在圖像壓縮編碼、圖像質(zhì)量評(píng)估、基于圖像的被動(dòng)聚焦等許多方面具有應(yīng)用。
[0003]圖像模糊度評(píng)估是圖像質(zhì)量評(píng)估的一種，可分為主觀評(píng)估和客觀評(píng)估。主觀評(píng)估是基于人眼觀察比較主觀打分，通過(guò)采集一定數(shù)目的打分樣本統(tǒng)計(jì)得到。在很多應(yīng)用上，人都是作為圖像或視頻輸出的終極用戶，其對(duì)圖像的主觀感受和評(píng)價(jià)被認(rèn)為是最可靠的。主觀評(píng)估的缺點(diǎn)顯而易見(jiàn)，即耗時(shí)、耗力，無(wú)法應(yīng)用到需要實(shí)時(shí)評(píng)估的場(chǎng)合?？陀^評(píng)估是通過(guò)對(duì)圖像數(shù)據(jù)分析計(jì)算達(dá)到與人眼觀測(cè)相關(guān)或近似的評(píng)估指標(biāo)，根據(jù)計(jì)算條件可分為全參照、部分參照和無(wú)參照三類方法。全參照評(píng)估需要原始無(wú)失真圖像作為參照，其計(jì)算是基于原始圖像與失真圖像之間的誤差，結(jié)果穩(wěn)定且比較準(zhǔn)確；部分參照方法利用原始圖像的部分信息，其計(jì)算機(jī)與原始圖像特征與失真圖像特征差異，減少了數(shù)據(jù)傳輸同時(shí)也具有較高的可靠性；無(wú)參照方法不需要任何原始圖像信息，這類方法靈活、具有廣泛的應(yīng)用。
[0004]一般來(lái)說(shuō)，圖像銳度與圖像模糊度是成反比例的，圖像銳度越大，也就是邊緣愈加尖銳、細(xì)節(jié)愈加清楚而越容易分辨，此時(shí)圖像越清晰也就是越不模糊。所以在很多情況下，兩者似乎是可以互相代替的。但是，嚴(yán)格來(lái)說(shuō)兩者之間還是存在差別。圖像不模糊不一定就銳度大，反之亦然。比如準(zhǔn)確聚焦的光滑純黑色區(qū)域是不銳利的，但不能認(rèn)為它是模糊的。
[0005]一般的圖像模糊度評(píng)估方法復(fù)雜度高，需要較大的計(jì)算資源消耗。為了克服此缺點(diǎn)，研究和采用計(jì)算簡(jiǎn)單、能夠快速實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的達(dá)到絕對(duì)模糊度估計(jì)目的的方法，是很有意義的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)不足，提供一種計(jì)算資源消耗小、且能實(shí)時(shí)對(duì)模糊度進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)的基于多尺度重組DCT系數(shù)的圖像絕對(duì)模糊度估計(jì)方法。
[0007]為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種基于多尺度重組DCT系數(shù)的圖像絕對(duì)模糊度估計(jì)方法，該方法為:
[0008]I)將圖像分成若干個(gè)大小為8X8的圖像小塊，對(duì)每個(gè)8X8圖像小塊進(jìn)行DCT變換，得到每個(gè)8 X 8圖像小塊DCT變換后的64個(gè)系數(shù)，且該64個(gè)系數(shù)排列成系數(shù)方陣，將每個(gè)DCT變換后的8X8圖像小塊的系數(shù)方陣劃分為10個(gè)系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的1、2、3、4行,第5、6、7、8列為第7系數(shù)子塊,所述系數(shù)方陣的第5、6、7、8行,第5、6、7、8列為第9系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的第5、6、7、8行，第1、2、3、4列為第8系數(shù)子塊，第7系數(shù)子塊、第9系數(shù)子塊、第8系數(shù)子塊為第一級(jí)；所述系數(shù)方陣的第1、2行，第3、4列為第4系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的第3、4行，第3、4列為第6系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的第3、4行，第1、2列為第5系數(shù)子塊，第4系數(shù)子塊、第6系數(shù)子塊、第5系數(shù)子塊為第二級(jí)；所述系數(shù)方陣的第I行、第I列元素為第O系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的第I行、第2列元素為第I系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的第2行、第I列元素為第2系數(shù)子塊,所述系數(shù)方陣的第2行、第2列元素為第3系數(shù)子塊，第O系數(shù)子塊、第I系數(shù)子塊、第2系數(shù)子塊、第3系數(shù)子塊為第三級(jí)；
[0009]2)把所有8X8圖像小塊編號(hào)相同的系數(shù)子塊組合到一起，得到一幅包含三級(jí)多尺度的重組DCT圖像；
[0010]3)對(duì)上述步驟2)的每一級(jí)分別構(gòu)建一副能量圖，第i級(jí)中點(diǎn)(k，I)的能量Ei (k，I)為:
[0011]
【權(quán)利要求】
1.一種基于多尺度重組DCT系數(shù)的圖像絕對(duì)模糊度估計(jì)方法，其特征在于，該方法為: `1)將圖像分成若干個(gè)大小為8X8的圖像小塊，對(duì)每個(gè)8X8圖像小塊進(jìn)行DCT變換，得到每個(gè)8 X 8圖像小塊DCT變換后的64個(gè)系數(shù)，且該64個(gè)系數(shù)排列成系數(shù)方陣，將每個(gè)DCT變換后的8X8圖像小塊的系數(shù)方陣劃分為10個(gè)系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的1、2、3、4行，第`5、6、7、8列為第7系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的第5、6、7、8行，第5、6、7、8列為第9系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的第5、6、7、8行，第1、2、3、4列為第8系數(shù)子塊，第7系數(shù)子塊、第9系數(shù)子塊、第8系數(shù)子塊為第一級(jí)；所述系數(shù)方陣的第1、2行，第3、4列為第4系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的第3、4行，第3、4列為第6系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的第3、4行，第1、2列為第5系數(shù)子塊，第4系數(shù)子塊、第6系數(shù)子塊、第5系數(shù)子塊為第二級(jí)；所述系數(shù)方陣的第I行、第I列元素為第O系數(shù)子塊，所述系數(shù)方陣的第I行、第2列元素為第I系數(shù)子塊,所述系數(shù)方陣的第2行、第I列元素為第2系數(shù)子塊,所述系數(shù)方陣的第2行、第2列元素為第3系數(shù)子塊，第O系數(shù)子塊、第I系數(shù)子塊、第2系數(shù)子塊、第3系數(shù)子塊為第三級(jí)； `2)把所有8X8圖像小塊編號(hào)相同的系數(shù)子塊組合到一起，得到一幅包含三級(jí)多尺度的重組DCT圖像； `3)對(duì)上述步驟2)的每一級(jí)分別構(gòu)建一副能量圖，第i級(jí)中點(diǎn)(k,I)的能量Ei (k，I)為:
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103927753SQ201410160281
【公開(kāi)日】2014年7月16日 申請(qǐng)日期:2014年4月21日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月21日
【發(fā)明者】張茂軍, 張政, 譚樹(shù)人, 王煒, 徐瑋, 熊志輝, 劉煜 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)