挑選影像的演算法

從每個掃描式紅外線光源掃描週期所產生的多種明暗曝光的序列影像中，挑 選一張或多張曝光較佳的影像，留存下來到影像資料庫。每個紅外線光源掃描週 期都能至少有一張以上曝光較佳 ( 與固定強度紅外線光源比較 ) 的影像被保存 下來到資料庫。挑選影像的演算法共有四種，一是平均法、二是標準差法、三是 SOBEL 法、四是統計直方圖法，依次解說如下。

4.1.1平均值法

挑選影像的演算算法是將整張影像的RGB 值平均，平均值介於 97 至 137 的 影像或最接近117 的影像，代表曝光最近理想值，。

圖4-3 從曝光影像中挑選曝光較佳的影像。

底下就是將圖4-2 的 8 張影像，分別計算整張影像的 RGB 平均值的實驗結果。

如圖4-4 依序是第一張影像平均值 17.1、第二張影像平均值 34.1、第三張影像平 均值61.9、第四張影像平均值 106.1、第五張影像平均值 136.5、第六張影像平均 值156.6、第七張影像平均值 173.2、第八張影像平均值 183.4。依此演算法選中曝 光最佳的影像為第四張。第四張影像Mean = 106.1 最接近 117，所以被我們選為 曝光最佳的影像。

圖4-4 從圖4-2的8張曝光影像中，挑選1張曝光較佳的影像 ( 平均值最接近117的圖，第四張圖 ) 。

Mean=17.1 Mean=34.1 Mean=61.9 Mean=106.1

Mean=136.5 Mean=156.6 Mean=173.2 Mean=183.4

Mean=106.1

4.1.2標準差法

挑選影像的演算算法是計算整張圖的 RGB 標準差值，標準差值值越高，代表 影像的Global 變化越大，影像細節可能越多，曝光越正確。

底下就是將圖4-2 的 8 張影像，分別計算影像像素 RGB 標準差的實驗結果。

如圖4-5 依序是第一張影像標準差 20.39、第二張影像標準差 54.56、第三張影像 標準差68.72、第四張影像標準差 73.28、第五張影像標準差 75.11、第六張影像標 準差74.94、第七張影像標準差 72.55、第八張影像標準差 70.12。依此演算法選中 的影像為第五張影像。

圖4-5 從圖4-2的8張曝光影像中，挑選1張曝光較佳的影像 ( 標準差最大的圖，第五張圖 ) 。

StD=20.39 StD=54.56 StD=68.72 StD=73.28

StD=75.11 StD=74.94 StD=72.55 StD=70.12

StD=75.11

4.1.3 Sobel法

挑選影像的演算算法是將整張圖的Sobel 值計算，因為 Sobel 值通常是用於邊 緣檢查偵側用途，Sobel 值越高，代表影像的 Local 變化越大，影像邊緣特徵越多，

曝光越正確。

底下就是將圖4-2 的 8 張影像，加上 Sobel Operator 計算後的，每一像素點 Sobel 值加總的結果。影像大小320 x 240 個點。Sobel 加總的數值越大，越可能是正確 曝光的影像。如圖4-6 實驗結果依序是第一張影像 Sobel 值 3679427、第二張影像 Sobel 值 4476867、第三張影像 Sobel 值 5673848、第四張影像 Sobel 值 6738800、

第五張影像Sobel 值 7070057、第六張影像 Sobel 值 7032138、第七張影像 Sobel 值6776819、第八張影像 Sobel 值 3679427。依此演算法選中的影像為第五張影像。

圖4-6 從圖4-2的8張曝光影像中，挑選1張曝光較佳的影像 ( Sobel值最大的圖，第五張圖 ) 。

SOBEL=7070057

3679427 4476867 5673848 6738800

7070057 7032138 6776819 6841018

4.1.4統計直方圖法 ( Histogram )

底下就是將圖4-2 的 8 張影像的統計直方圖逐一計算後，加以比較。

如圖4-7 由於由於第一張到第三張影像的統計直方圖左端未展開，第五到第八張

影像的統計直方圖右端已飽和，因此選第四張影像為最佳曝光。

圖4-7 從圖4-2的8張曝光影像中，挑選1張曝光較佳的影像 ( 統計直方圖分佈最佳，第四張圖 ) 。

4.1.5總結

以上四種實驗結果多選中第四、或第五張影像，與人眼直覺選擇結果類似。

將來電腦自動化選圖可以採用上列方法進行初步篩選，以降低人工選圖的負擔。