图像频率域分析之频域谱(FDE)
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 的 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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