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比较两张图片的焦点

c#image-processingcomputer-vision
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我正在尝试开发物体检测算法。我计划比较两张不同焦距的图像。一张图像正确聚焦于对象，另一张图像正确聚焦于背景。
通过阅读自动对焦算法相关资料，我认为可以使用对比度检测被动自动对焦算法来实现。它基于传感器上的光强度进行工作。
但我不确定图像文件中的光强度值是否与传感器上的值相同（这不是原始图像文件，而是jpeg图像）。jpeg图像中的光强度值是否与传感器上的值相同？我能否使用它来检测对比度检测中的焦点正确性？是否有更好的方法来检测图像中哪些区域是正确聚焦的？
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请问您能否上传示例图片？ - G453
2个回答
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我尝试对图像进行处理并看到了一些进展。这是我使用OpenCV所做的：

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你可以尝试使用matchTemplate()从原始灰度图像中进行翻译匹配和减法，然后使用结果的凸包作为grab cut的初始化掩模，并插入彩色图像来组装碎片。如果您不熟悉grab cut，请查看我对此question的回答。但是在这里也可能有更简单的方法。您可以尝试对渐变图像应用强烈的blur，而不是精确匹配，看看在这种情况下差异会给您带来什么。下面的图像演示了当我将二进制掩模中的差异转换时的想法。

enter image description here enter image description here

很遗憾，当焦点改变时物体将会移动，那么我们将无法精确匹配和比较它。 也许可以通过比较这些第一结果的亮度来解决问题。我不确定何时会尝试，但我会在有时间时更新结果。 - hisoft
也许不是很精确，但最后两张图相当可以区分模糊的背景和前景。 - Vlad
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看到您的图像将会很有帮助。如果我理解正确，您正在尝试使用焦点（或模糊）线索将背景与前景分离。图像中的对比度取决于焦点，但也取决于目标的对比度。因此，如果目标是云，您永远不会获得清晰的边缘或高对比度。最后，使用较少压缩的jpeg图像不应影响算法的关键属性。

我建议您尝试在一排中获取所有可能的焦距的多张图像，然后构建对比度作为焦距（或更好的对焦距离）函数的图形。此图形中的峰值将给出对象的距离，而不考虑对象自身的对比度。但请注意，这种视觉线索的准确性随着观察距离的增加而急剧下降。

当测量小窗口中绝对梯度总和时，这就是我希望您获得的结果：

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你接下来需要做的是将焦点区域与图形中没有特定峰值但仍属于同一物体的纯色区域结合起来。有时，获取焦点区域的凸包可以帮助确定物体的原始边界。
图片将会是这样的。对象聚焦以及背景聚焦你理解得很正确。在这个样例图像中，我想知道聚焦对象（一个罐头）和背景的面积。 - hisoft
那意味着我必须与所有区域进行比较，以了解哪个区域具有正确的焦点，哪个区域没有？ - hisoft
我加载了你的图像并进行了比较。不幸的是，在重新对焦过程中它们发生了偏移，因此我无法减去它们的梯度以找到更清晰的区域。我会再思考一下并回复你更多的想法/结果。 - Vlad
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