IOE OpenIR  > 光电技术研究所博硕士论文
高质量图像获取与处理技术研究
张栩铫
Subtype硕士
Thesis Advisor徐智勇
2016-05
Degree Grantor中国科学院研究生院
Place of Conferral北京
Keyword自动调焦 对焦深度法 清晰度评价 图像去噪 非局部均值滤波
Abstract
在人脑接收的信息中,80%的以上的部分来自于视觉。图像作为视觉信息主要的载体,
已经广泛应用于航天、医疗、安全等各行各业。随着科技发展,这些行业对图像质量的要
求越来越高,因此如何提升图像的质量是图像处理领域持续升温的热点。本文根据获取高
质量图像的流程,从图像调焦和图像去噪一前一后两个流程节点出发,研究如何在采集和
处理的过程中,得到更高质量的图像。
图像调焦的目的是获取聚焦的清晰图像,这是保证图像质量的基础。在该方面,本文
综合调研并分析了现有的自动调焦方法,总结出对焦深度法比其他自动调焦方法具有高精
度高效率的优势。对焦深度法一般是通过镜头采集图像,然后利用清晰度评价算法对其进
行评价,利用评价结果再反馈调节镜头转动,得到更清晰的图像。该流程中清晰度评价算
法的性能是获取高质量图像的关键,而传统的清晰度评价算法在实际应用中往往会受到精
度或适应性的限制,因此本文提出一种基于四叉树分解的图像清晰度评价算法。该算法结
合了四叉树分解与传统的EOG 清晰度评价算法:利用四叉树分解来整体评价图像的清晰
度,并通过调节其参数达到抗噪的目的;利用EOG 评价函数对四叉树分解图像块内的清
晰度进行评价,使评价结果更精确。经对比实验验证,改进后的算法具有更高的灵敏度与
抗噪性能。
在实践中通过自动调焦取得清晰图像后,图像往往会因为成像系统内外的干扰而带有
噪声,导致图像在传输存储时被污染,引起质量下降。为了进一步提高图像质量有必要进
行去噪算法的研究。通过综合比较现有的各种去噪算法,经分析得到非局部均值滤波算法
具有良好的噪声去除效果,因此本文选择了非局部均值滤波算法进行深入研究。但经进一
步分析表明,非局部均值滤波算法仍然具有去噪算法的通病:会对细节信息造成一定损失。
加之算法中的参数因图像不同而需要人工调整,更限制了非局部均值滤波算法的应用。因
此,本文提出了保持边缘和和纹理的改进非局部均值滤波算法,该算法引入了纹理权重因
子和边缘检测,且对边缘点再增加梯度权重因子,根据图像的内容变化利用纹理权重因子
自适应地调整去噪强度,同时优化了边缘点的参考点选取机制。通过实验验证,改进后的
算法比原始算法具有更高的客观评价值,能够更好地保存图像边缘和纹理。同时,本文为
解决非局部均值滤波算法自适应的问题,提出了窗口及参数自适应化的改进非局部均值滤
波算法。该算法利用噪声检测和蛇形窗口实现搜索窗口的动态选取,能够一定程度避免噪
声点被纳入加权运算对去噪结果产生负面影响,同时利用噪声标准差和像素空间距离决定
滤波参数。经实验证明,本文算具有较强自适应性,同时提升了原始非局部均值滤波算法
的去噪效果,能够有效抑制椒盐噪声、高斯噪声、乘性噪声等多种常见噪声。
Subject Area电子与通信工程
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/7979
Collection光电技术研究所博硕士论文
Affiliation中国科学院光电技术研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
张栩铫. 高质量图像获取与处理技术研究[D]. 北京. 中国科学院研究生院,2016.
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