【摘要】：圖像模糊程度是圖像評價的一個關鍵指標參數(shù),它影響著圖像的質(zhì)量和信息。特別對于無人機拍攝的圖像,如果利用模糊的圖像參與計算,會造成很大的誤差甚至出現(xiàn)顛覆性的結(jié)果。因此對于圖像模糊的檢測顯得至關重要。傳統(tǒng)的圖像模糊檢測方法大都基于人工檢測、且有合格的參考圖像參與評價過程,方法耗時、費力,無法用于大量無人機拍攝圖像的分析。因此本文基于Sobel邊緣檢測原理,利用4個方向的Sobel算子,尋找圖像中每個Sobel邊緣點的模糊鄰域,并構(gòu)建模糊鄰域?qū)挾戎档挠嬎銣蕜t,由此來計算出整幅圖像的平均模糊鄰域?qū)挾戎?并將這個計算結(jié)果作為檢測模糊的直接依據(jù)。同時考慮到無人機拍攝圖像的特點,將其按照拍攝時間順序排列,依次將相鄰圖像互為參考,通過對比互為參考圖像的模糊鄰域?qū)挾戎档淖兓闆r,將寬度值突變的圖像確定為模糊圖像。據(jù)此對無人機拍攝的所有圖像進行模糊檢測。最終通過7組2322張圖像進行自動檢測發(fā)現(xiàn)151張圖像模糊,通過人工檢測發(fā)現(xiàn)158張圖像模糊,平均檢測率95.57%。該檢測方法具有較強的適用性。
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圖片說明： 中畔⒗雌蘭弁?像的視覺感知質(zhì)量，而無需參考圖像像素級別信息[12]。常用的方法有基于降質(zhì)特性提取法和基于圖像嵌入信息失真法[13]。無參考的模糊圖像評價法主要是在沒有參考圖像等任何先驗知識的情況下，直接對圖像進行模糊評價的方法，，是對圖像引入失真的一種盲估計[14-15]。目前人們對大腦認知過程的理解還很局限，因此無參考的評價方法相對于全參考或部分參考的評價方法而言更加困難[16]。3.2模糊圖像的像素灰度值分析本文針對無人機圖像中常見的2種模糊圖像進行實驗與分析。具體實驗圖像如圖1所示。圖1中的3幅圖像的大小為40×40像元。其中B1為原始的清晰圖像，它由白色背景和黑色豎線共同組成。B2、B3是清晰圖像B1經(jīng)過不同類型模糊處理后的圖像。其中B2為運動模糊處理后的圖像，B3為離焦模糊處理后的圖像。這3幅圖像水平方向上的像元變化趨勢如圖2，具體像元值見表1。從圖2中可以看出，3幅圖像水平方向上像元灰度值的變化趨勢由左向右依次是先平緩，再下降，然后上升，最后平的趨勢。其中下降和上升的圖1不同類型的模糊圖像與原始清晰圖像Fig.1Blurandoriginalimagesofdifferenttypes964
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圖片說明： 鈉斜咴導觳饈竊對恫還?的。所以在這2個方向模板的基礎上，增加2個對表13幅圖像水平方向上的像元灰度值分布Tab.1Thedistributionofpixeldataofhorizontaldirectionin3images類型\像元列清晰圖像B1運動模糊B2離焦模糊B3…………1425425525515254247250162542212411725516619118240130158191781106200455921114541220816423013011224255166149252542211952625424723327254255255…………圖23幅圖像水平剖線上像元的灰度值分布趨勢Fig.2Thetrendofpixeldataofhorizontaldirectionin3images965
【作者單位】： 首都師范大學資源環(huán)境與旅游學院;三維信息獲取與應用教育部重點實驗室;城市環(huán)境過程與數(shù)字模擬國家重點實驗室培育基地;
【基金】：國家自然科學基金項目(41301468) 首都師范大學青年科研創(chuàng)新團隊項目
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2514077