一种含有光源场景的自动对焦图像的质量评价方法

摘要

本发明公开了一种含有光源场景的自动对焦图像的质量评价方法，该方法采用饱和像素模板作用于梯度值矩阵的方法，去除了饱和像素对自动对焦评价函数的影响，得到了去除饱和像素的评价函数，对于夜景中光源以及过亮场景，去除饱和像素的评价函数具有良好的无偏性、单峰性、灵敏性、稳定性。

主权项

一种含有光源场景的自动对焦图像的质量评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)在含有光源场景的自动对焦图像I中任意选择一个含有光源的对焦窗口I_c，采用梯度绝对值算子计算对焦窗口I_c中每个像素处的梯度值，组成对焦窗口的梯度值矩阵G。(2)对I_c的灰度值进行归一化处理，并通过阈值T进行二值化处理，得到二值图M，提取出饱和像素区域模板BI_c：BI_c＝(I_c>T)     (1)；(3)利用形态学膨胀手段对饱和像素区域模板BI_c进行扩展，得到饱和像素扩展区域模板BI_c′，扩展后的二值图为M′；BI_c′＝BI_c⊕Rid     (2)；其中，Rid是R×R的结构元素；⊕是膨胀操作，M为二值化的饱和像素扩展区域模板；(4)对扩展后的二值图M′进行取反操作，得到取反后的二值图并计算二值图中，像素值为1的像素个数N。(5)将二值图作用于对焦窗口的梯度值矩阵G，得到非饱和像素处的梯度信息矩阵W：$W=G\tilde{M}---\left(3\right);$(6)计算非饱和像素处的梯度信息矩阵W的所有梯度元素值之和S_w，获得最终去除饱和像素的清晰度评价函数指标Metric：$S_w=\underset{i=1}{\overset{a}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{b}{\Sigma }}W(i,j)---\left(4\right);$Metic＝Sw/N     (5)；其中，i、j分别为W模板中的行和列，W(i,j)为梯度信息矩阵W中第i行第j列处的梯度值，a和b分别为对焦窗口I_c的长和宽。