カメラや電子顕微鏡などのイメージング装置におけるオートフォーカス過程で、焦点測度がノイズの影響を受けやすい問題に対し、画像処理における斜変換と統計学の分散を組み合わせたノイズロバストな焦点測度を提案する。画像をブロック分割することで、各局所サブ画像の鮮明度指標の取得を容易にする。各サブ画像の斜変換を計算して周波数領域の係数を得る。変換領域で中周波成分の絶対値を計算し、それを各サブ画像の鮮明度指標として累積和を取る。最後に各サブ画像の鮮明度の分散を計算し、この分散を画像全体の焦点測度値とする。局所サブ画像の中周波情報の抽出とグローバルな分散計算手法の組み合わせにより、焦点測度のノイズロバスト性が高まる。LIVE画像データベースでの実験結果は、本手法が既存の古典的アルゴリズムよりノイズロバスト性に優れ、SDAおよび分散の客観的評価指標が、よりロバストなソーベル勾配エントロピーアルゴリズムと比較して平均それぞれ20.27％および125.61％向上したことを示している。

画像処理;焦点測度;斜変換;分散