【视频开发】图像清晰度评价方法

通过算法检测监控设备是否存在失焦、偏色、亮度异常等问题。问题本身不难，在网上查看了一些资料，自己也做了一些思考，方法如下：

        1.失焦检测。

        失焦的主要表现就是画面模糊，衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征，通常梯度值越高，画面的边缘信息越丰富，图像越清晰。需要注意的是梯度信息与每一个视频本身的特点有关系，如果画面中本身的纹理就很少，即使不失焦，梯度统计信息也会很少，对监控设备失焦检测需要人工参与的标定过程，由人告诉计算机某个设备正常情况下的纹理信息是怎样的。

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*函数描述：  DefRto 计算并返回一幅图像的清晰度    

*函数参数： frame  彩色帧图 

*函数返回值：double   清晰度表示值，针对该视频，当清晰度小于10为模糊，大于14为清楚                   

*********************************************************************************/  

double DefRto(Mat frame)  

{  

    Mat gray;  

    cvtColor(frame,gray,CV_BGR2GRAY);  

    IplImage *img = &(IplImage(gray));  

    double temp = 0;  

    double DR = 0;  

    int i,j;//循环变量  

    int height=img->height;  

    int width=img->width;  

    int step=img->widthStep/sizeof(uchar);  

    uchar *data=(uchar*)img->imageData;  

    double num = width*height;  

  

    for(i=0;i<height;i++)  

    {  

        for(j=0;j<width;j++)  

        {  

            temp += sqrt((pow((double)(data[(i+1)*step+j]-data[i*step+j]),2) + pow((double)(data[i*step+j+1]-data[i*step+j]),2)));  

            temp += abs(data[(i+1)*step+j]-data[i*step+j])+abs(data[i*step+j+1]-data[i*step+j]);  

        }  

    }  

    DR = temp/num;  

    return DR;  

}  

 2.色偏检测。

        网上常用的一种方法是将RGB图像转变到CIE L*a*b*空间，其中L*表示图像亮度，a*表示图像红/绿分量，b*表示图像黄/蓝分量。通常存在色偏的图像，在a*和b*分量上的均值会偏离原点很远，方差也会偏小；通过计算图像在a*和b*分量上的均值和方差，就可评估图像是否存在色偏。计算CIE L*a*b*空间是一个比较繁琐的过程，好在OpenCV提供了现成的函数，因此整个过程也不复杂。

/******************************************************************************************** 

*函数描述：  calcCast    计算并返回一幅图像的色偏度以及，色偏方向    

*函数参数：  InputImg    需要计算的图片，BGR存放格式，彩色（3通道），灰度图无效 

*           cast        计算出的偏差值，小于1表示比较正常，大于1表示存在色偏 

*           da          红/绿色偏估计值，da大于0，表示偏红；da小于0表示偏绿 

*           db          黄/蓝色偏估计值，db大于0，表示偏黄；db小于0表示偏蓝 

*函数返回值： 返回值通过cast、da、db三个应用返回，无显式返回值 

*********************************************************************************************/  

void colorException(Mat InputImg,float& cast,float& da,float& db)  

{  

    Mat LABimg;  

    cvtColor(InputImg,LABimg,CV_BGR2Lab);//参考http://blog.csdn.net/laviewpbt/article/details/9335767  

                                       //由于OpenCV定义的格式是uint8，这里输出的LABimg从标准的0～100，-127～127，-127～127，被映射到了0～255，0～255，0～255空间  

    float a=0,b=0;  

    int HistA[256],HistB[256];  

    for(int i=0;i<256;i++)  

    {  

        HistA[i]=0;  

        HistB[i]=0;  

    }  

    for(int i=0;i<LABimg.rows;i++)  

    {  

        for(int j=0;j<LABimg.cols;j++)  

        {  

            a+=float(LABimg.at<cv::Vec3b>(i,j)[1]-128);//在计算过程中，要考虑将CIE L*a*b*空间还原 后同  

            b+=float(LABimg.at<cv::Vec3b>(i,j)[2]-128);  

            int x=LABimg.at<cv::Vec3b>(i,j)[1];  

            int y=LABimg.at<cv::Vec3b>(i,j)[2];  

            HistA[x]++;  

            HistB[y]++;  

        }  

    }  

    da=a/float(LABimg.rows*LABimg.cols);  

    db=b/float(LABimg.rows*LABimg.cols);  

    float D =sqrt(da*da+db*db);  

    float Ma=0,Mb=0;  

    for(int i=0;i<256;i++)  

    {  

        Ma+=abs(i-128-da)*HistA[i];//计算范围-128～127  

        Mb+=abs(i-128-db)*HistB[i];  

    }  

    Ma/=float((LABimg.rows*LABimg.cols));  

    Mb/=float((LABimg.rows*LABimg.cols));  

    float M=sqrt(Ma*Ma+Mb*Mb);  

    float K=D/M;  

    cast = K;  

    return;  

}  

 3.亮度检测。

        亮度检测与色偏检测相似，计算图片在灰度图上的均值和方差，当存在亮度异常时，均值会偏离均值点（可以假设为128），方差也会偏小；通过计算灰度图的均值和方差，就可评估图像是否存在过曝光或曝光不足。函数如下：

/********************************************************************************************************************************************************* 

*函数描述：  brightnessException     计算并返回一幅图像的色偏度以及，色偏方向    

*函数参数：  InputImg    需要计算的图片，BGR存放格式，彩色（3通道），灰度图无效 

*           cast        计算出的偏差值，小于1表示比较正常，大于1表示存在亮度异常；当cast异常时，da大于0表示过亮，da小于0表示过暗 

*函数返回值： 返回值通过cast、da两个引用返回，无显式返回值 

**********************************************************************************************************************************************************/  

void brightnessException (Mat InputImg,float& cast,float& da)  

{  

    Mat GRAYimg;  

    cvtColor(InputImg,GRAYimg,CV_BGR2GRAY);  

    float a=0;  

    int Hist[256];  

    for(int i=0;i<256;i++)  

    Hist[i]=0;  

    for(int i=0;i<GRAYimg.rows;i++)  

    {  

        for(int j=0;j<GRAYimg.cols;j++)  

        {  

            a+=float(GRAYimg.at<uchar>(i,j)-128);//在计算过程中，考虑128为亮度均值点  

            int x=GRAYimg.at<uchar>(i,j);  

            Hist[x]++;  

        }  

    }  

    da=a/float(GRAYimg.rows*InputImg.cols);  

    float D =abs(da);  

    float Ma=0;  

    for(int i=0;i<256;i++)  

    {  

        Ma+=abs(i-128-da)*Hist[i];  

    }  

    Ma/=float((GRAYimg.rows*GRAYimg.cols));  

    float M=abs(Ma);  

    float K=D/M;  

    cast = K;  

    return;  

}  

 最后展示一下结果。















        可以发现：当亮度变低时，失焦检测显示结果为：模糊。这是由于失焦检测依赖于梯度统计，亮度变低时，会导致梯度值整体下降，从而导致检测不正确。一种更好的方法是利用亮度检测的结果，合理设定失焦检测的报警阈值，避免这种情况。