[发明专利]曲面模糊图像清晰度评价值确定方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种曲面模糊图像清晰度评价值确定方法，其特征在于，包括：

提取待分析图像中的有效区域，所述有效区域为包含有目标图像信息的区域；

去除所述待分析图像的均匀背景噪声；

确定有效区域中每个像素的目标梯度；

根据每个像素的目标梯度和与该像素对应的预设权重确定整个待分析图像的清晰度评价值，所述清晰度评价值用于表征待分析图像中目标图像信息区域的清晰度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定待分析图像中每个像素的目标梯度，包括：

计算待分析图像中每个像素的图像梯度；

根据预设的梯度阈值去除所述图像梯度中的干扰梯度，保留下来的图像梯度作为目标梯度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算待分析图像中每个像素的图像梯度，包括：

计算待分析图像中每个像素分别在第一方向、第二方向、第三方向和第四方向上的初始梯度；

确定第一方向、第二方向、第三方向和第四方向上的初始梯度中的最大值作为对应像素的图像梯度。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据预设的梯度阈值去除所述图像梯度中的干扰梯度，包括：

判断图像梯度是否小于梯度阈值；所述梯度阈值为干扰梯度的最大值；

若判断结果为是，则将图像梯度置为零。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据预设的梯度阈值去除所述图像梯度中的干扰梯度之后，还包括：

判断与每个像素相邻的八个相邻像素中是否存在至少两个相邻像素的像素梯度不为零，若否，则将所述像素的像素梯度置为零。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一方向为0°，第二方向为45°，第三方向为90°，第四方向为135°。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取待分析图像中的有效区域，包括：

采用自适应阈值方法提取待分析图像中的有效区域。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，去除所述待分析图像的均匀背景噪声，包括：

计算待分析图像的灰度直方图；

根据所述灰度直方图计算有效区域之外的背景区域的噪声均值；

将有效区域中每个像素的灰度值减去所述噪声均值。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个像素的目标梯度和与该像素对应的预设权重确定整个待分析图像的清晰度评价值，包括：

计算每个像素的目标梯度与该像素对应的预设权重之间的乘积，作为评价元素参数；

计算所有像素对应的评价元素参数之和，作为待分析图像的清晰度评价值。

10.一种曲面模糊图像清晰度评价值确定设备，其特征在于，包括：

存储器；

处理器；以及

计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-9任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-9任一项所述的方法。