Overview

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code: https://github.com/cggos/cvkit/blob/master/scripts/cv_py/fft_fde.py

主要用于:

  • 图像模糊度计算
  • 镜头对焦

频域熵(FDE)

计算图像的 频域谱,表示如下

f ( i , j ) f(i, j) f(i,j)

将其 幅度谱 归一化

f norm  ( i , j ) = 1 ∑ ( i , j ) ∈ D ∣ f ( i , j ) ∣ ∣ f ( i , j ) ∣ f_{\text {norm }}(i, j)=\frac{1}{\sum_{(i, j) \in D}|f(i, j)|}|f(i, j)| fnorm ​(i,j)=∑(i,j)∈D​∣f(i,j)∣1​∣f(i,j)∣

计算 归一化幅度谱信息熵,即最终的 FDE

F D E = − ∑ ( i , j ) ∈ D f norm  ( i , j ) ⋅ log ⁡ ( f norm  ( i , j ) ) F D E=-\sum_{(i, j) \in D} f_{\text {norm }}(i, j) \cdot \log \left(f_{\text {norm }}(i, j)\right) FDE=−(i,j)∈D∑​fnorm ​(i,j)⋅log(fnorm ​(i,j))

图像模糊度

通过计算图像模糊度,我们在SLAM算法中可以

  • 检测模糊图像
  • 动态改变图像特征点的噪声值

高斯模糊图像

通过利用高斯模糊算法将图像模糊程度逐渐增大,其对应的FDE值逐渐减小。

  • Entropy: 11.368065834 (Origin)

  • Entropy: 10.0918264389 ( σ = 1 \sigma = 1 σ=1)

  • Entropy: 9.30934810638 ( σ = 2 \sigma = 2 σ=2)

  • Entropy: 8.96276855469 ( σ = 3 \sigma = 3 σ=3)

  • Entropy: 8.66108512878 ( σ = 5 \sigma = 5 σ=5)

  • Entropy: 8.41834259033 ( σ = 10 \sigma = 10 σ=10)

References

  • Entropy based measure of camera focus

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