最近在畢業設計中涉及了有關增強圖像清晰度的實驗,需要一些指標來進行實驗結果的評估。剛好網上有個總結的非常好的博客(見參考文獻[1]),但沒有實現方法。因此,我將在我的博客中用Python實現。
評估方法實現
所有函數的具體說明都在參考文獻[1]里,這里不做過多的贅述,
只討論實現
。
github:圖像清晰度評估算法包(有示例)
1 Brenner 梯度函數
def brenner(img):
'''
:param img:narray 二維灰度圖像
:return: float 圖像約清晰越大
'''
shape = np.shape(img)
out = 0
for x in range(0, shape[0]-2):
for y in range(0, shape[1]):
out+=(int(img[x+2,y])-int(img[x,y]))**2
return out
2 Laplacian梯度函數
def Laplacian(img):
'''
:param img:narray 二維灰度圖像
:return: float 圖像約清晰越大
'''
return cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F).var()
3 SMD(灰度方差)
def SMD(img):
'''
:param img:narray 二維灰度圖像
:return: float 圖像約清晰越大
'''
shape = np.shape(img)
out = 0
for x in range(0, shape[0]-1):
for y in range(1, shape[1]):
out+=math.fabs(int(img[x,y])-int(img[x,y-1]))
out+=math.fabs(int(img[x,y]-int(img[x+1,y])))
return out
4 SMD2(灰度方差乘積)
def SMD2(img):
'''
:param img:narray 二維灰度圖像
:return: float 圖像約清晰越大
'''
shape = np.shape(img)
out = 0
for x in range(0, shape[0]-1):
for y in range(0, shape[1]-1):
out+=math.fabs(int(img[x,y])-int(img[x+1,y]))*math.fabs(int(img[x,y]-int(img[x,y+1])))
return out
5 方差函數
def variance(img):
'''
:param img:narray 二維灰度圖像
:return: float 圖像約清晰越大
'''
out = 0
u = np.mean(img)
shape = np.shape(img)
for x in range(0,shape[0]):
for y in range(0,shape[1]):
out+=(img[x,y]-u)**2
return out
6 能量梯度函數
def energy(img):
'''
:param img:narray 二維灰度圖像
:return: float 圖像約清晰越大
'''
shape = np.shape(img)
out = 0
for x in range(0, shape[0]-1):
for y in range(0, shape[1]-1):
out+=((int(img[x+1,y])-int(img[x,y]))**2)+((int(img[x,y+1]-int(img[x,y])))**2)
return out
7 Vollath函數
def Vollath(img):
'''
:param img:narray 二維灰度圖像
:return: float 圖像約清晰越大
'''
shape = np.shape(img)
u = np.mean(img)
out = -shape[0]*shape[1]*(u**2)
for x in range(0, shape[0]-1):
for y in range(0, shape[1]):
out+=int(img[x,y])*int(img[x+1,y])
return out
8 熵函數
def entropy(img):
'''
:param img:narray 二維灰度圖像
:return: float 圖像約清晰越大
'''
out = 0
count = np.shape(img)[0]*np.shape(img)[1]
p = np.bincount(np.array(img).flatten())
for i in range(0, len(p)):
if p[i]!=0:
out-=p[i]*math.log(p[i]/count)/count
return out
參考文獻
[1] 圖像清晰度的評價指標
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