关于强散粒噪声中聚焦评价函数的探究

简介：
本研究专注于在强散粒噪声环境下，探讨并开发新的聚焦评价函数，以提升图像处理和光学系统中的对焦精度与稳定性。 为解决强散粒噪声背景下图像聚焦精度差的问题，本段落深入研究了聚焦评价函数的处理过程。通过实验分析常规图像序列后发现，改进拉普拉斯算子（SML）与传统拉普拉斯算子在性能上较为优越。针对含有强烈散粒噪声的图像，提出了一种新的自动对焦方法：先采用中值滤波去除部分噪声，随后使用分水岭算法进行过分割处理，并计算每个小区域块的平均灰度值来替代区域内所有像素的灰度值，从而有效抑制噪声的影响。最后利用SML或拉普拉斯算子聚焦评价函数完成自动对焦过程。实验结果表明，在强散粒噪声图像中应用该方法可以达到接近于无强烈散粒噪声条件下图像序列的精度，并且具有良好的鲁棒性。