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图像清晰度的小波变换抗噪评价算法
文献摘要：
为了使机器视觉系统中各类待检产品获得清晰图像,给调焦系统提供优良的评价依据,针对图像清晰度评价时易受到噪声干扰等问题,提出了一种基于小波变换高频系数的清晰度评价算法.该算法首先采用小波分解变换求得待测图像的细节分量,然后基于梯度平方法对各方向细节分量的变化快慢进行评价,最后根据纹理方向特征综合三个方向的高频系数的变化快慢,实现对图像清晰度评价.通过实验,验证了小波变换分解层数对清晰度评价的影响,并选取了第三层小波分解变换的高频系数作为评价的依据.为了验证所提出的算法,通过工业相机对样品进行连续变焦取像,并向该组图像中加入了均值为0,方差为0.01的高斯白噪声作为含噪样本,基于Matlab软件,分别采用梯度平方法、FISH算法、variance函数和提出的评价算法对两组样本进行清晰度评价测试.结果表明,提出的评价算法具有良好的无偏性与灵敏度,在抗噪性方面也具有较好表现,符合调焦评价的要求.
文献关键词：
小波变换;清晰度评价;分解层数;抗噪性;梯度平方法;机器视觉
中图分类号：
作者姓名：
武钰瑾;赵凤霞;辛传福;牛森涛
作者机构：
郑州大学机械与动力工程学院,河南郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]武钰瑾;赵凤霞;辛传福;牛森涛-.图像清晰度的小波变换抗噪评价算法)[J].机械设计与制造,2022(04):46-49
A类：
梯度平方法
B类：
小波变换,机器视觉系统,调焦,图像清晰度评价,噪声干扰,于小波,高频系数,小波分解,解变,快慢,分解层数,第三层,工业相机,连续变焦,该组,高斯白噪声,Matlab,FISH,variance,评价测试,无偏性,抗噪性
AB值：
0.257621
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