Resumen

La detección del desenfoque (BD) es una tarea importante y difícil en las aplicaciones de imagen digital y visión por ordenador. La segmentación precisa de las regiones homogéneas lisas y borrosas, las regiones focales de bajo contraste, los parches perdidos y el desorden del fondo, sin tener ninguna información previa sobre el desenfoque, son los retos fundamentales de la BD. Los trabajos anteriores sobre BD han puesto mucho énfasis en el diseño de mapas métricos de nitidez local a partir de las imágenes. Sin embargo, el hecho de que las regiones lisas/borrosas tengan los mismos patrones que las regiones nítidas las hace problemáticas. Este trabajo presenta un nuevo método robusto para extraer el mapa métrico local para regiones borrosas y no borrosas basado en patrones desviados multisecuenciales (MSDP). A diferencia de los anteriores, los MSDP extraen el mapa métrico de nitidez local en las imágenes a múltiples escalas utilizando diferentes umbrales adaptativos para superar los problemas de las regiones lisas/borrosas y los parches perdidos. Utilizando los valores integrales de la imagen junto con el enmascaramiento de la imagen y el umbral de Otsu, se obtienen regiones segmentadas de gran precisión de las imágenes. Argumentamos/hipotética que la extracción del mapa de nitidez local mediante el uso de información integral directa de la imagen se ve muy afectada por el umbral seleccionado para la distinción entre las regiones, mientras que la extracción de características MSDP supera las limitaciones sustancialmente mediante el uso de cálculo automático de umbral a través de múltiples escalas de las imágenes. Además, el método propuesto extrae las regiones nítidas relativamente precisas de las imágenes borrosas y ruidosas de alta densidad. Se realizan experimentos con dos conjuntos de datos SHI y DUT de uso común para clasificar las regiones borrosas y nítidas. Los resultados indican la eficacia del método propuesto en términos de regiones nítidas segmentadas. Los resultados experimentales de las comparaciones cualitativas y cuantitativas del método propuesto con diez métodos comparativos demuestran la superioridad de nuestro método. Además, el método propuesto es también eficiente desde el punto de vista computacional con respecto a los métodos más avanzados.

• Materias:Propagación de ondas Rayo láser Onda electromagnética Óptica Biofotónica
• Subjects:Wave propagation Lasers Electromagnetic waves Optics Biophotonics
• Palabras claves:método, imágenes, regiones, regiones borrosas, nitidez local, escalas múltiples, extracción de mapas de nitidez local, extracción de características msdp, regiones nítidas precisas, cálculo automático del umbral
• Keywords:method, images, regions, blur regions, local sharpness, multiple scales, local sharpness map extraction, msdp feature extraction, accurate sharp regions, automatic threshold computation