[發明專利]一種圖像模糊檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201810218556.6
• 申請日: 2018-03-16
• 公開（公告）號: CN110288560B
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發明（設計）人: 李楠;張睿;宋祺
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京曼威知識產權代理有限公司 11709
• 代理人: 方志煒

1.一種圖像模糊檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待檢測圖像的灰度圖像；

計算所述灰度圖像對應的圖像梯度；

基于積分圖算法，計算所述圖像梯度的峰度值；

根據所述峰度值確定所述待檢測圖像的模糊度；

其中，所述基于積分圖算法，計算所述圖像梯度的峰度值，具體包括：

基于至少梯度一次冪的積分圖算法，計算所述圖像梯度的峰度值；所述至少梯度一次冪的積分圖算法，包括：梯度一次冪、二次冪、三次冪和四次冪的積分圖算法；

所述基于至少梯度一次冪的積分圖算法，計算所述圖像梯度的峰度值，具體包括：

對所述圖像梯度進行至少梯度一次冪的積分圖運算；

對所述積分圖運算后的圖像梯度進行滑窗處理；

采用下述公式計算所述滑窗滑動時每個步長對應的子圖像梯度的峰度值：

其中，∑_i，j(x_i，j)、分別為梯度一次冪、二次冪、三次冪和四次冪的積分圖算法的結果，mean表示滑窗內梯度值的平均值；x_i，j表示從圖像梯度的像素點(i,j)至像素點(i+pitchsize,j+pitchsize)所構成區域中像素點的梯度值，pitchsize表示滑窗大小，sum表示滑窗區域對應子圖像梯度內像素點的梯度值之和；梯度一次冪的積分圖算法的結果∑_i,jx_i,j表示從圖像梯度的像素點(i,j)至像素點(i+pitchsize,j+pitchsize)所構成區域中像素點的梯度值之和；

在所述計算所述滑窗滑動時每個步長對應的子圖像梯度的峰度值之前，所述方法還包括：

計算所述滑窗滑動時每個步長對應的子圖像梯度內每一個像素點對應的梯度值之和；

在所述梯度值之和不小于閾值時，確定所述子圖像梯度為非空白背景區域；

所述計算所述滑窗滑動時每個步長對應的子圖像梯度的峰度值，具體包括：

計算所述滑窗滑動時每個非空白背景區域的峰度值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述計算所述灰度圖像對應的圖像梯度之前，所述方法還包括：

對所述灰度圖像進行尺度歸一化處理；

其中，所述尺度歸一化處理，具體包括：

將所述灰度圖像的長和寬調整為預設的長和寬。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述滑窗滑動時每個步長對應的子圖像梯度的峰度值，具體包括：

計算子圖像梯度的第一峰度值；

基于映射關系，將所述第一峰度值映射為第二峰度值；

將所述第二峰度值確定為所述子圖像梯度的峰度值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述映射關系為對數關系；

所述基于映射關系，將所述第一峰度值映射為第二峰度值，具體包括：

對所述第一峰度值進行對數運算，得到第二峰度值。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述計算所述滑窗滑動時每個步長對應的子圖像梯度的峰度值之前，所述方法還包括：

對所述子圖像梯度內像素點進行梯度值歸一化處理；

所述梯度值歸一化處理，包括：

計算所述子圖像梯度內所有像素點的梯度值之和；

將所述子圖像梯度內每個像素點的梯度值除以所述梯度值之和。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述峰度值為多個時，所述根據所述峰度值確定所述待檢測圖像的模糊度，具體包括：

對所述多個峰度值進行排序；

選取前預設數量或者預設比例的峰度值，計算均值；

將所述均值確定為所述待檢測圖像的模糊度。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述模糊度與閾值進行比較；

在所述模糊度不超過閾值時，確定所述待檢測圖像為清晰；

在所述模糊度超過閾值時，確定所述待檢測圖像為不清晰。