क्या छवि तेजता या धुंधली की कुछ मजबूत मीट्रिक है? मेरे पास संतृप्ति के विभिन्न मानकों के साथ छवियों के विभिन्न सेट हैं और विभिन्न ऑप्टिकल सिस्टम से कब्जा कर लिया गया है, और मैंने ध्यान केंद्रित करने की "गुणवत्ता" जैसी कुछ चीज़ दिखाने के लिए ध्यान दिया। सबसे केंद्रित छवि प्राप्त करने के लिए मैं सोबेल-टेनेंग्राड ऑपरेटर (उच्च-विपरीत पिक्सल का सारांश) के साथ प्राप्त मीट्रिक का उपयोग करता हूं, लेकिन समस्या यह है कि विभिन्न वस्तुओं के लिए मीट्रिक की काफी अलग सीमा होती है (छवि तीव्रता, ऑप्टिकल सिस्टम के अज्ञात मानकों पर निर्भर करता है) - कुछ मीट्रिक की आवश्यकता होती है जहां कहने के लिए संभव है कि संदर्भ छवि के साथ तुलना करने के दौरान छवि का बुरा ध्यान केंद्रित है, जैसे कि यह "खराब" या "अच्छी" केंद्रित छवि है।छवि तीखेपन मीट्रिक
उत्तर
आप Gradient Filter के माध्य की गणना करके छवि के accutance की गणना कर सकते हैं।
इसी तरह के प्रश्न के लिए इस StackOverflow answer पर संदर्भ लें।
मुझे पूछने से पहले इसे उसी तरह लागू करना होगा, और यह एल्गोरिदम जैसा दिखता है "गॉसियन फ़िल्टरेटर का मतलब ": * ढाल सोबेल एक्स, वाई व्युत्पन्न की गणना करें * परिमाण छवि प्राप्त करें * परिमाण का औसत (माध्य) मान प्राप्त करें। परिणाम स्वीकार्य प्रतीत होता है, लेकिन यह छवि से छवि तक उसकी मान सीमा बदलता है। – asaenko
ऑटोफोकस अपने आप में एक दिलचस्प समस्या है, और मनमानी छवियों में तीव्रता का मूल्यांकन करना जटिलता का एक और स्तर है।
तेजता मूल्यांकन पर, मैं कॉर्नेल से this paper का सुझाव देता हूं। उनका निष्कर्ष यह था कि भिन्नता मीट्रिक ने किसी दिए गए चित्र का सर्वोत्तम मूल्यांकन प्रदान किया। और यह चोट नहीं पहुंचाता है कि गणना करना वास्तव में आसान है!
विभिन्न छवियों में एक सतत मीट्रिक बनाने के लिए, आपको सामान्यीकरण करने का एक तरीका चाहिए। मीट्रिक प्रति पिक्सेल भिन्नता की इकाइयों में हो सकता है। आप इस तथ्य का लाभ उठा सकते हैं कि फोकस की कमी भिन्नता पर ऊपरी सीमा प्रदान करती है, और इसलिए स्थानीय भिन्नता की अधिकतम दर पर क्लस्टरिंग की तलाश करें।
Here's a short paper describing a method for detecting blurredness using a Haar Wavelet Transform
this PAQ को अन्य उत्तर भी सहायक हो सकता है।
आप इस तरह के रूप में, नो-संदर्भ तीखेपन मीट्रिक की जरूरत है:
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कलंक का पता लगाने की
- संचयी संभावना (CPBD) https://ivulab.asu.edu/software/quality/cpbd
- S3 http://vision.okstate.edu/s3/
- बस ध्यान देने योग्य कलंक (JNB) https://ivulab.asu.edu/software/quality/jnbm
- LPC -एसआई https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/TIP_LPCSharpness.pdf
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यह प्रश्न ऑफ-विषय प्रतीत होता है क्योंकि मैं टी गणितीय/संख्यात्मक विश्लेषण/कंप्यूटर ग्राफिक्स विषय के बारे में है। मुझे गलत मत समझो, यह दिलचस्प है, लेकिन अंतर्निहित समस्या वास्तव में वास्तव में कठिन है और अभी भी शोध की जा रही है। – Zeta
@Zeta - SO के लिए कंप्यूटर ग्राफिक्स ऑफ-विषय कब है? [सहायता पृष्ठ] (http://stackoverflow.com/help/on-topic) विशेष रूप से कहता है कि सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम के बारे में प्रश्न विषय पर हैं। मुझे विश्वास नहीं है कि ओपी सैद्धांतिक उत्तर मांग रहा है, बल्कि एक मेट्रिक की गणना करने के लिए एल्गोरिदम के लिए। –
[छवि अचूकता की गणना] के संभावित डुप्लिकेट (http://stackoverflow.com/questions/6123443/calculating-image-acutance) – Nakilon