【摘 要】
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针对强散粒噪声背景下图像聚焦精度差的问题,对聚焦评价函数处理过程进行了深入的研究。在对常规图像系列进行实验的基础上,得出改进的拉普拉斯算子(SML)与拉普拉斯算子聚焦
【机 构】
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河北工业大学机械学院; 河北工程大学信电学院;
【基金项目】
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国家863计划(2007AA04Z229);河北省自然科学青年基金(F2012202074)资助课题
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针对强散粒噪声背景下图像聚焦精度差的问题,对聚焦评价函数处理过程进行了深入的研究。在对常规图像系列进行实验的基础上,得出改进的拉普拉斯算子(SML)与拉普拉斯算子聚焦评价函数各方面性能较优。针对强散粒噪声图像,提出在中值滤波后,采用分水岭算法对滤波图像进行过分割处理,对分割的各小区域块,求取其均值,用均值代替各区域内像素灰度值,能较好地抑制噪声,再利用SML或拉普拉斯算子聚焦评价函数进行自动聚焦。实验表明,针对强散粒噪声图像提出的聚焦评价处理方法,其精度接近于非强散粒噪声图像系列,同时此算法具有较好的稳健性。
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