1、介紹

圖像清晰度是衡量圖像質量的一個重要指標，對于相機來說，其一般工作在無參考圖像的模式下，所以在拍照時需要進行對焦的控制。對焦不準確，圖像就會變得比較模糊不清晰。相機對焦時通過一些清晰度評判指標，控制鏡頭與CCD的距離，使圖像成像清晰。一般對焦時有一個調整的過程，圖像從模糊到清晰，再到模糊，確定清晰度峰值，再最終到達最清晰的位置。

常見的圖像清晰度評價一般都是基于梯度的方法，本文將介紹五種簡單的評價指標，分別是Brenner梯度法、Tenegrad梯度法、laplace梯度法、方差法、能量梯度法。

2、Halcon代碼

①、Tenegrad函數

//Tenegrad梯度法 sobel_amp(Image, EdgeAmplitude, 'sum_sqrt', 3) min_max_gray(EdgeAmplitude, EdgeAmplitude, 0, Min, Max, Range) threshold(EdgeAmplitude, Region1, 20, 255) region_to_bin(Region1, BinImage, 1, 0, Width, Height) mult_image(EdgeAmplitude, BinImage, ImageResult4, 1, 0) mult_image(ImageResult4, ImageResult4, ImageResult, 1, 0) intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

②、方差函數

//方差法 region_to_mean(ImageReduced, Image, ImageMean) convert_image_type(ImageMean, ImageMean, 'real') convert_image_type(Image, Image, 'real') sub_image(Image, ImageMean, ImageSub, 1, 0) mult_image(ImageSub, ImageSub, ImageResult, 1, 0) intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

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③、能量函數

//能量梯度函數 crop_part(Image, ImagePart00, 0, 0, Width-1, Height-1) crop_part(Image, ImagePart01, 0, 1, Width-1, Height-1) crop_part(Image, ImagePart10, 1, 0, Width-1, Height-1) convert_image_type(ImagePart00, ImagePart00, 'real') convert_image_type(ImagePart10, ImagePart10, 'real') convert_image_type(ImagePart01, ImagePart01, 'real') sub_image(ImagePart10, ImagePart00, ImageSub1, 1, 0) mult_image(ImageSub1, ImageSub1, ImageResult1, 1, 0) sub_image(ImagePart01, ImagePart00, ImageSub2, 1, 0) mult_image(ImageSub2, ImageSub2, ImageResult2, 1, 0) add_image(ImageResult1, ImageResult2, ImageResult, 1, 0) intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

④、Brenner函數

//Brenner梯度法 crop_part(Image, ImagePart00, 0, 0, Width, Height-2) convert_image_type(ImagePart00, ImagePart00, 'real') crop_part(Image, ImagePart20, 2, 0, Width, Height-2) convert_image_type(ImagePart20, ImagePart20, 'real') sub_image(ImagePart20, ImagePart00, ImageSub, 1, 0) mult_image(ImageSub, ImageSub, ImageResult, 1, 0) intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

⑤、Laplace函數

//拉普拉斯梯度函數 laplace(Image, ImageLaplace4, 'signed', 3, 'n_4') laplace(Image, ImageLaplace8, 'signed', 3, 'n_8') add_image(ImageLaplace4, ImageLaplace4, ImageResult1, 1, 0) add_image(ImageLaplace4, ImageResult1, ImageResult1, 1, 0) add_image(ImageLaplace8, ImageResult1, ImageResult1, 1, 0) mult_image(ImageResult1, ImageResult1, ImageResult, 1, 0) intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

總結

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