基于图像矩函数的图像清晰度评价方法.pdf

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1、第26卷第1O期V01.26N0.102013年10月0ct.2013NIEKai,LIUWenyao,WANGJinjiang(SchoolofPrecisionInstrumentandOpto—ElectronicsEngineering,扎nnjinUniversity,Tianjin300072,China)Abstract:Auto一~cusingasthekeytechnologyofmicroscopicimagemeasurement,itscoreisimagedefinit

2、ionevaluationfunction.Whenthecontrastbetweenfocustargetandbackgroundisrelativelylow,evaluationcurvesofexistingimagedefinitionevaluationfunctionsareinclinedtolosetheiridealcharacteristicswithlowsensitivity,whichcamethedecreaseof~cusingaccuracy,orthemu

3、ltipleoflocalextremums,resultinginthefailureoffocusing.Targetingatsuchproblem,anewimagedefinitionevaluationfunctionbasedonimagemomentsisproposedonaccountofanalyzingtheimage—formingprincipleofout—of-focusimage,anditsdefinitionispresented.Newevaluation

4、functioniscomposedbytheweightingofimagemomentsofdifferentorder,andthesensitivityandnoiseimmunityofevaluationfunctioncouldbeflexiblycontrolledbyadjustingweightingcoeficient.Experimentalverificationonthenewevaluationfunctionwascarriedoutbythemicroscopi

5、cimagesequenceoftinytransparentsphere.Inaddition,theanalysisandcomparisonbetweenthenewevaluationfunctionandfourcommonevaluationfunctionswereconducted.Experimentresultshowsthatunderlowcontrast,ascomparedtootherfourcommonevaluationfunctions,theimageres

6、olutionevaluationfunctionbasedonimagemomentsnotonlyeffectivelymaintainsidealcurvecharacteristicssuchasunimodalityandunbiasedness,butalsohasobviousadvantagesintheaspectsofsensitivityandnoiseimmunity.Keywords:auto—focusing;microscopicimagemeasurement;i

7、magedefinitionevaluationfunction;lowcontrast;imagemomentsEEACC:6140Cdoi:10.3969/j.issn.1004-1699.2013.10.016基于图像矩函数的图像清晰度评价方法聂凯,刘文耀,王晋疆(天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津300072)摘要:自动调焦作为显微网像测量中的关键技术,其核心为图像清晰度评价函数。现有图像清晰度评价函数在对焦目标与背景的对比度较低时,评价曲线极易失去其理想特性,或灵敏度下降,造成聚焦

8、精度的降低;或出现多个局部极值,造成调焦失败。针对这一问题,在分析离焦图像成像原理的基础上,提出一种新的基于图像矩的图像清晰度评价函数,并给定义。新的评价函数由不同阶的图像矩加权构成,通过调节权重系数可以灵活控制评价函数的灵敏度和抗噪性。通过微小透明球体的显微图像序列对新的评价函数进行实验验证,并和4种常用评价函数进行分析比较。实验结果证明,在低对比度条件下,相对于其他4种常用评价函数,基于图像矩的图像清晰度评价函数在有效保持了如单峰性、无偏性等理想曲线特性的同时,在灵敏度及抗噪性方面也具有明显

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