【笔记】Opencv 图像清晰度平价（相机自动对焦）

相机的自动对焦要求根据拍摄环境和场景的变化，通过相机内部的微型驱动马达，自动调节相机镜头和CCD之间的距离，保证像平面正好投影到CCD的成像表面。这时候物体的成像比较清洗，图像细节信息丰富。

图像清晰度评价算法有很多种，在空域中，主要思路是考察图像的领域对比度，即相邻像素间的灰度特征的梯度差；在频域中，主要思路是考察图像的频率分量，对焦清洗的图像高频分量较多，对焦模糊的图像低频分量较多。

这里实现3种清晰度评价方法，分别是Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差方法。

1. Tenengrad 梯度方法

         Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的梯度，同一个场景下梯度值越高，图像越清晰。以下是具体实现，衡量的指标是经过Sobel算子处理后的图像的平均灰度值，值越大，代表图像越清晰。

#include 
#include 
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
	Mat imageSource = imread("2.jpg");
	Mat imageGrey;
 
	cvtColor(imageSource, imageGrey, CV_RGB2GRAY);
	Mat imageSobel;
	Sobel(imageGrey, imageSobel, CV_16U, 1, 1);
 
	//图像的平均灰度
	double meanValue = 0.0;
	meanValue = mean(imageSobel)[0];
 
	//double to string
	stringstream meanValueStream;
	string meanValueString;
	meanValueStream << meanValue;
	meanValueStream >> meanValueString;
	meanValueString = "Articulation(Sobel Method): " + meanValueString;
	putText(imageSource, meanValueString, Point(20, 50), CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, Scalar(255, 255, 25), 2);
	imshow("Articulation", imageSource);
	waitKey();
}

使用三张测试图片模拟不同对焦。第一张最清晰，得分最高，第二三张越来越模糊，得分依次降低。

2. Laplacian梯度方法

        Laplacian梯度是另一种求图像梯度的方法，在上例的Opencv代码中直接替换Sobel算子即可。

#include 
#include 
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
	Mat imageSource = imread("1.jpg");
	Mat imageGrey;
 
	cvtColor(imageSource, imageGrey, CV_RGB2GRAY);
	Mat imageSobel;
 
	Laplacian(imageGrey, imageSobel, CV_16U);
	//Sobel(imageGrey, imageSobel, CV_16U, 1, 1);
 
	//图像的平均灰度
	double meanValue = 0.0;
	meanValue = mean(imageSobel)[0];
 
	//double to string
	stringstream meanValueStream;
	string meanValueString;
	meanValueStream << meanValue;
	meanValueStream >> meanValueString;
	meanValueString = "Articulation(Laplacian Method): " + meanValueString;
	putText(imageSource, meanValueString, Point(20, 50), CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, Scalar(255, 255, 25), 2);
	imshow("Articulation", imageSource);
	waitKey();
}

用同样的三张测试图片测试，结果一致，随着对焦模糊得分降低。

 

 

3. 方差方法

        方差是概率轮中用来考察一组离散数据和其期望（即数据的均值）之间的离散（偏离）程度的度量方法。方差越大，表示这一组数据之间的偏差较大，组内的数据有的较大，有的较小，分布不均衡；方差较小，表示这一组数据之间的偏差较小，组内的数据之间分布平均，大小相近。

        对焦清洗的图像相比对焦模糊的图像，它的数据之间的灰度差异应该更大，即它的方差应该较大，可以通过图像灰度数据的方差来衡量图像的清晰度，方差越大，表示清晰度越好。

#include 
#include 
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
	Mat imageSource = imread("2.jpg");
	Mat imageGrey;
 
	cvtColor(imageSource, imageGrey, CV_RGB2GRAY);
	Mat meanValueImage;
	Mat meanStdValueImage;
 
	//求灰度图像的标准差
	meanStdDev(imageGrey, meanValueImage, meanStdValueImage);
	double meanValue = 0.0;
	meanValue = meanStdValueImage.at(0, 0);
 
	//double to string
	stringstream meanValueStream;
	string meanValueString;
	meanValueStream << meanValue*meanValue;
	meanValueStream >> meanValueString;
	meanValueString = "Articulation(Variance Method): " + meanValueString;
 
	putText(imageSource, meanValueString, Point(20, 50), CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, Scalar(255, 255, 25), 2);
	imshow("Articulation", imageSource);
	waitKey();
}

方差数值随着清晰度的降低逐渐降低：

         

        在工业应用中，最清晰的对焦拍摄出来的图像不一定是最好的，有可能出现摩尔纹（水波纹）现象，一般需要在最清晰对焦位置附近做一个微调。