申请/专利权人：中船重工鹏力(南京)智能装备系统有限公司

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853429A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/80;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/74

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种标定图像质量评价方法，包括步骤1、获取待评价图像T，其包含标定板参考图像R中的所有标定特征点；步骤2、利用点锐度算法对待评价图像T的整体清晰度进行评价；步骤3、提取标定特征点：步骤4、非局部梯度图像评价；具体包括：构建并计算非局部梯度；计算平均变化程度相似度、结构相似度；计算待评价图像T的质量评分。本发明以黑白相间的棋盘格作为标定特征，采用标准棋盘格图像作为参考，消除了个体因素对标定图像质量评价的影响，评价准确性和鲁棒性高且易于实现自动化评价流程。本发明既考虑标定图像整体的质量，也更进一步地关注图像中标定特征点区域的图像质量，极大地提高图像中标定特征点的提取精度。

主权项：1.一种标定图像质量评价方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、获取待评价图像T：采用相机A在设定位置对标定板参考图像R进行拍摄，得到待评价图像T；其中，标定板参考图像R具有m个标定特征点；待评价图像T包含标定板参考图像R中的所有标定特征点；步骤2、待评价图像T整体质量判断：利用点锐度算法对待评价图像T的整体清晰度进行评价；当待评价图像T的点锐度p不低于点锐度最小阈值pmin时，进入步骤2；否则，判断待评价图像T的质量评分为G＝0；步骤3、提取标定特征点：分别提取标定板参考图像R和待评价图像T中所有标定特征点的像素值，从而获得标定特征点集PR和PT；步骤4、非局部梯度图像评价，具体包括如下步骤：步骤4-1、构建非局部梯度：针对标定特征点集PR和PT中的第i个标定特征点，分别构建非局部梯度μRi和μTi；其中，1≤i≤m；步骤4-2、计算非局部梯度μRi，具体为：A、构建方领域Ω：对标定特征点集PR中的第i个标定特征点构建以为中心的方领域Ω，且方领域Ω的每条边均具有2t+1个像素点；B、计算偏差NGRj：设方领域Ω内第j个像素点的像素值为rj，则NGRj的计算公式： C、计算μRi：通过计算方领域Ω内所有NGRj的均值，从而得到μRi；步骤4-3、计算非局部梯度μTi：采用步骤4-2的方法，得到标定特征点集PT中第i个标定特征点对应的偏差NGTj和非局部梯度μTi；步骤4-4、计算平均变化程度相似度S1i：根据μRi和μTi计算获得，具体计算公式为： 式中，λ为大于零的任意常数；步骤4-5、计算结构相似度S2i，具体计算公式为： 式中，为NGRj的方差，为NGTj的方差，σR,Ti为NGRj和NGTj的协方差；步骤4-6、计算待评价图像T的质量评分G，具体计算公式为： 式中，0≤G≤1。

全文数据：

权利要求：

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