如何检测图像何时失焦？答案

【问题标题】：How to detect when an image is out of focus?如何检测图像何时失焦？
【发布时间】：2023-03-23 11:58:01
【问题描述】：

有时我们的光学检测系统会失焦，从而导致测量结果无意义。我的任务是开发一种“失焦”检测器，用于驱动相机系统的 Z 轴。我可用的图像是 bmp。

我正在寻找方法和算法进行调查。例如，我应该隔离特征并测量一致性还是可以使用边缘检测？

这是焦点图像：

这是失焦图像：

【问题讨论】：

在这种情况下，您是否有多个相同对象的图像，您的任务是确定哪些图像失焦，或者您是否需要确定某些任意图像是否失焦?

标签： image-processing focus

【解决方案1】：

关键是对焦图像具有更强烈的渐变和清晰的特征。所以我的建议是应用高斯拉普拉斯滤波器，然后查看结果的像素值分布。下图显示了将这一想法应用于您的图像，其中黑色表示失焦图像，红色表示聚焦图像。对焦时的值更高（因为图像具有更锐利的渐变）。

当你有直方图时，你可以通过比较来区分一个。分布的百分之九十（对尾部敏感）。对于失焦图像，它是 7 而对于对焦图像，它是 13.6（相差两倍）。

【讨论】：

这些值是如何确定的？谢谢。
应用高斯拉普拉斯之后，你是如何构建直方图的？是像素的亮度值吗？
是的。原始图像是灰度（单通道），过滤器的应用只是给出了另一个图像。直方图显示其像素值的分布。

【解决方案2】：

对比算法的一个快速而肮脏的版本是对相邻像素之间的差异求和 - 更高的和是更多的对比。

【讨论】：

【解决方案3】：

这就是我在 OpenCV 中检测焦点质量的方法：

Mat grad;
int scale = 1;
int delta = 0;
int ddepth = CV_8U;
Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
/// Gradient X
Sobel(matFromSensor, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
/// Gradient Y
Sobel(matFromSensor, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);
cv::Scalar mu, sigma;
cv::meanStdDev(grad, /* mean */ mu, /*stdev*/ sigma);
focusMeasure = mu.val[0] * mu.val[0];

【讨论】：