[發明專利]一種基于邊緣的模糊檢測方法

有效

• 申請號: 201310360546.3
• 申請日: 2013-08-19
• 公開（公告）號: CN103413311A
• 公開（公告）日: 2013-11-27
• 發明（設計）人: 張偉;傅松林;李志陽;張長定
• 申請（專利權）人: 廈門美圖網科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，包括以下步驟:

步驟10，接收圖像并對圖像進行灰度化處理，得到圖像A；

步驟20，對圖像A分別進行強邊緣與弱邊緣檢測，并分別得到強邊緣結果B和弱邊緣結果C；

步驟30,對圖像A進行分塊，并對塊、及塊所對應的強邊緣結果B和弱邊緣結果C進行統計，得到強度的直方圖統計；

步驟40，根據強度直方圖統計的結果計算出圖像A的模糊圖像概率。

2.根據權利要求1所述的基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，所述

步驟10中灰度化處理公式可以是下面兩個公式的其中一個：

Gray=0.299*Red+0.587*Green+0.114*Blue,或者

Gray=(Red*306+Green*601+Blue*117+512)/1024,

其中，Gray為均值灰度值，Red、Green、Blue分別為紅、綠、藍三個通道的所述均值顏色值。

3.根據權利要求1所述的基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，所述步驟30進一步包括以下步驟：

步驟31,對圖像A進行分塊；

步驟32，對每塊的強邊緣結果B進行分析，判斷是否屬于邊緣塊；如果是，則執行步驟33；

步驟33，計算邊緣塊里的每個像素點的梯度；

步驟34，根據每個像素點的梯度計算該像素點所對應的梯度方向；

步驟35，根據每塊對應的弱邊緣結果C與上述計算出的梯度方向尋找每個像素點的邊緣連續性強度；

步驟36，計算每塊里的對比度差，并對每塊的邊緣的連續性強度進行強度的直方圖統計。

4.根據要利要求3所述的基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，所述步驟31中，對圖像A進行分塊，且每塊的大小為16-128個像素。

5.根據權利要求3所述的基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，所述步驟32中判斷是否屬于邊緣塊，是根據判斷強邊緣結果B屬于邊緣的像素點個數是否大于塊像素點總數的預定百分比，且該預定百分比的范圍是0.1%-2%。

6.根據權利要求3所述的基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，所述步驟33中，像素點的梯度計算公式為：

grad=(next-prev)/2，

其中，grad為當前像素點的梯度值；next為當前像素點的后一個像素點的值；prev為當前像素點的前一個像素點的值。

7.根據權利要求3所述的基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，所述步驟34中，像素點所對應的梯度方向的計算，是根據像素點的梯度的X方向和Y方向的梯度值,進行反正切得到的角度。

8.根據權利要求3所述的基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，所述步驟35中，像素點的邊緣連續性強度的計算是利用梯度方向上的像素點是否在弱邊緣結果里屬于邊緣，以此得到每個像素點是邊緣的連續性的強度。

9.根據權利要求3所述的基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，所述步驟36中，對比度差的計算方法，是計算每塊里的像素值的最大值與最小值，兩者相減得到差值，再得到最終的對比度差；其中，

差值范圍在0-51之間時，其對比度差為5；

差值范圍在52-256之間時，其對比度差為3。

10.根據權利要求3所述的基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，所述步驟36中，直方圖統計公式為：

index=0.5+100*(1-e^{(-continue[x][y]/block)3.6})；

其中，index為直方圖的序號值，范圍為0-100；continue為邊緣連續性強度值，block為對比度差值。

11.根據權利要求1所述的基于邊緣的模糊檢測方法，其特征在于，所述步驟40中，模糊圖像的概率計算公式為：

score=1.0-(Σi=064hist[i])/nCount;]]>

其中，score為模糊的概率，范圍為0.0-1.0，1.0表示模糊的概率最高，0.0表示模糊的概率最低；hist為直方圖統計后得到的數組；nCount為進行直方圖統計的總數。