【摘 要】
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无人机在进行航拍任务时,会因为机身抖动、地物环境等原因导致采集的图像模糊,对后续提取图像信息造成影响。针对这一问题,提出了一种基于再模糊理论的无参考图像质量检测方
【机 构】
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东南大学成贤学院电子与计算机工程学院
【基金项目】
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东南大学成贤学院2017年大学生实践创新训练计划(No.ycx1709)
论文部分内容阅读
无人机在进行航拍任务时,会因为机身抖动、地物环境等原因导致采集的图像模糊,对后续提取图像信息造成影响。针对这一问题,提出了一种基于再模糊理论的无参考图像质量检测方法,用来区分清晰和模糊图像。首先对原始图像进行缩放、灰度化等预处理后附加一定程度的高斯模糊,得到再模糊图像,再分别对两张图像使用拉普拉斯算子提取边缘,得到两张图像的边缘差异图像。通过计算所得的边缘差异图像的标准差与经验得出的划分清晰和模糊图像的阈值相比,判断该图像是否为模糊图像。最后,对人工合成的模糊图像和无人机实拍图像进行实验。实验结果表明,本文算法具有较高的模糊图像检测率,表现优于其他图像质量检测方法,且单张图片的检测计算速度很快。
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