獸用B超/豬用B超 獸用B超圖像質量的客觀評價-博祥來獸用B超
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隨著各類數字成像技術的飛速發展，數字獸用B超圖像的清晰度日益成為衡量數字成像系統優劣的重要指標，同時我們在進行模糊圖像復原的同時，如何判定我們復原得到的圖像是否比原圖像有所改進，清晰度有所提高，這些問題都涉及到如何客觀有效地評價數字圖像的清晰度。目前,對數字圖像清晰度的評價方法有很多，綜合起來主要有以下幾類：空域參數方差、熵以及頻域調制傳遞函數ＭＴＦ等,但由于這些方法各有優缺點,如空域參數法雖評價簡潔、快速,但對獸用B超圖像清晰度的細小變化不敏感；頻域參數雖對圖像清晰度變化敏感，但計算較慢，不宜程序運算的自動化。
同時，針對不同原因形成的模糊獸用B超圖像，評價其清晰度的具體參數也有所區別。對于離焦模糊圖像，常用方法有圖像灰度熵法和圖像灰度方差法, 這兩種方法計算簡單，但構成的評價函數在焦平面附近的變化曲線平緩,且存在兩個極值點,將其用于自動調焦等領域時效果不太理想，另外還可以將圖像灰度梯度向量模方和、Roberts 梯度和與拉普拉斯(8 鄰域微分)算子和等參數作為離焦模糊圖像的評價函數。與以往的獸用B超圖像灰度熵和圖像灰度方差評價函數相比,這幾種評價函數計算復雜，但這些評價函數無偏性好、單峰性強,在焦平面附近具有變化趨勢明顯和靈敏度高的特點，更能真實體現離焦模糊圖像的清晰度，同時也可以將該參數作為自動調焦的依據。對于運動產生的模糊圖像，其清晰度評價函數有以下幾種：鄰域灰度差絕對值之和，這種算法以四個方向相鄰像素的灰度差的絕對值之和為評價函數；Roberts 梯度和，此算法是利用像素的交叉位置關系；灰度差方和，此算法是利用與x,y 方向相鄰兩像素灰度差的平方和作評價函數；鄰域灰度差方和，此算法用4 鄰域像素灰度差的平方和作評價函數。
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