强散粒噪声下聚焦评价函数的研究

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。