以文本方式查看主题 - 机器视觉技术论坛|工业图像处理技术论坛 (http://www.jqsj.com/forum/index.asp) -- 【图像处理】 (http://www.jqsj.com/forum/list.asp?boardid=10) ---- 图像质量的判断问题 (http://www.jqsj.com/forum/dispbbs.asp?boardid=10&id=310) |
-- 作者:migen -- 发布时间:2006-10-10 16:20:45 -- 图像质量的判断问题 问大家一个问题,平常的图象我们都是依靠眼睛来判断他质量的好坏,清晰度,那么在工业检测中,我们用什么方法判断一幅图像质量的合格、清晰与否,计算机判断标准、依据是什么? |
-- 作者:migen -- 发布时间:2006-10-11 8:32:46 -- 没人? |
-- 作者:菜鸟 -- 发布时间:2006-10-11 9:24:49 -- 性子好急啊。我觉得这个问题比较复杂,对于不同的检测方法对图像质量有不同的要求。比如轮廓尺寸测量,一般用背光源,要求轮廓清晰,而被测物体其它部分全黑;而对于mark点定位来说,就是要求图像一致性要好,这样每次都能准确找到mark点,即便图像模糊点也不会影响检测结果(而且有时就是不需要太清晰的图像,因为这样个体的噪声信号太明显了)。至于最终判断图像质量的好坏还是看测量结果的重复精度,精度越高图像质量就越好。一般来说是通过GR&R测试的数据判断。图像质量的好坏主要取决于硬件系统,如镜头,摄像头等,特别是光源的选取对图像质量有很大的影响。 |
-- 作者:migen -- 发布时间:2006-10-11 11:44:48 -- 不好意思,我也没有说清楚; 应该是自动调焦当中的图像质量判别标准与方法; 因为可以通过判断图像清晰度是否已经最高最好来确定焦距的; |
-- 作者:菜鸟 -- 发布时间:2006-10-11 13:34:12 -- 一般来说,聚焦越好,邻近像素之间灰度差异越大,所以可以通过计算邻近像素灰度的均方差来判断聚焦的程度,我把它叫做聚焦系数。 |
-- 作者:migen -- 发布时间:2006-10-11 14:27:31 -- 谢谢,那就是说这是一种方法了; 感觉不错,有可行性,我再找找有没有其他的方法; |
-- 作者:migen -- 发布时间:2006-10-16 10:59:32 -- 找到了,通常有五种方法: 菜鸟先生提出的属于灰度差分法,最好的一种,简单高效; |
-- 作者:菜鸟 -- 发布时间:2006-10-16 16:43:10 -- 谢谢了,没想到当初(7年前)自己琢磨的一点东西还能找到根据。另外楼主能否介绍一下其它几种方法?我也想学习学习。 |
-- 作者:migen -- 发布时间:2006-10-16 18:26:19 -- ①高频分量法。即对图像进行傅立叶变换,提取其中的高频成分作为焦距评价函数,这种方法计算量大,不适于一般情况下的快速、实时测量。 ②平滑法。即计算图像上相邻像素的平滑度,再对整个像面求和作为集聚评价函数,其最大值为图像的聚焦判据,该方法灵敏度不高。 ③阈值积分法。即根据图像的灰度分布,选取一个阈值,并对大于阈值的灰度进行求和,其最大值为图像的聚焦判据,该方法测量精度不高。 ④灰度差分法。这是一个形式简单但很有效的焦距评价函数,它是利用图像的相邻像素差的绝对值之和作为焦距评价函数,即: 当图像聚集时,F(i)取最大值。 ⑤拉普拉斯像能函数。这是一个非常有效的评价函数,在焦距附近具有较高的灵敏度,但计算量较大,其形式如下: 当图像聚焦时,拉普拉斯像能函数取得最大值。 |
-- 作者:david -- 发布时间:2006-10-16 21:55:22 -- 还有图像熵法 |