[發(fā)明專利]圖像檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811320653.2
• 申請日: 2018-11-07
• 公開（公告）號: CN110148147A
• 公開（公告）日: 2019-08-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 薛濤
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊大地通途（北京）科技有限公司;騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/136;G06T7/155;G06T7/187
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 周婷婷;江舟

本發(fā)明公開了一種圖像檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子裝置。該方法包括：對原始圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到邊緣圖像；利用目標(biāo)模板確定包括第一目標(biāo)像素的第一目標(biāo)圖像，其中，邊緣圖像包括第一目標(biāo)像素；在第一目標(biāo)圖像中確定多個第二目標(biāo)像素，其中，每個第二目標(biāo)像素與連通區(qū)域的邊界之間的像素距離大于等于第一目標(biāo)閾值的像素，連通區(qū)域為第一目標(biāo)圖像中位置相鄰的多個像素所形成的區(qū)域，多個像素的同種特征之間的相似度大于等于第二目標(biāo)閾值；根據(jù)多個第二目標(biāo)像素在第一目標(biāo)圖像中的第一占比，確定原始圖像的模糊度，其中，模糊度用于指示原始圖像的模糊程度。本發(fā)明解決了相關(guān)技術(shù)中對圖像進(jìn)行檢測的準(zhǔn)確性低的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種圖像檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子裝置。

背景技術(shù)

目前，在進(jìn)行圖像檢測時，會檢測圖像的模糊程度，比如，通過灰度均值來檢測圖像的模糊程度，但通常只能檢測全圖的模糊程度，而對于圖像的局部、條帶等部分圖像的模糊程度，并不能準(zhǔn)確判斷，存在對圖像的模糊程度進(jìn)行檢測的準(zhǔn)確性低的問題。

針對上述的對圖像進(jìn)行檢測的準(zhǔn)確性低的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供了一種圖像檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子裝置，以至少解決相關(guān)技術(shù)中對圖像進(jìn)行檢測的準(zhǔn)確性低的技術(shù)問題。

根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面，提供了一種圖像檢測方法。該方法包括：對原始圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到邊緣圖像；利用目標(biāo)模板確定包括第一目標(biāo)像素的第一目標(biāo)圖像，其中，邊緣圖像包括第一目標(biāo)像素；在第一目標(biāo)圖像中確定多個第二目標(biāo)像素，其中，每個第二目標(biāo)像素與連通區(qū)域的邊界之間的像素距離大于等于第一目標(biāo)閾值的像素，連通區(qū)域為第一目標(biāo)圖像中位置相鄰的多個像素所形成的區(qū)域，多個像素的同種特征之間的相似度大于等于第二目標(biāo)閾值；根據(jù)多個第二目標(biāo)像素在第一目標(biāo)圖像中的第一占比，確定原始圖像的模糊度，其中，模糊度用于指示原始圖像的模糊程度。

根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，還提供了一種圖像檢測裝置。該裝置包括：檢測單元，用于對原始圖像進(jìn)行邊緣檢測，得到邊緣圖像；第一確定單元，用于利用目標(biāo)模板確定包括第一目標(biāo)像素的第一目標(biāo)圖像，其中，邊緣圖像包括第一目標(biāo)像素；第二確定單元，用于在第一目標(biāo)圖像中確定多個第二目標(biāo)像素，其中，每個第二目標(biāo)像素與連通區(qū)域的邊界之間的像素距離大于等于第一目標(biāo)閾值的像素，連通區(qū)域為第一目標(biāo)圖像中位置相鄰的多個像素所形成的區(qū)域，多個像素的同種特征之間的相似度大于等于第二目標(biāo)閾值；第三確定單元，用于根據(jù)多個第二目標(biāo)像素在第一目標(biāo)圖像中的第一占比，確定原始圖像的模糊度，其中，模糊度用于指示原始圖像的模糊程度。

本發(fā)明實施例還提供了一種存儲介質(zhì)。該存儲介質(zhì)中存儲有計算機程序，其中，計算機程序被設(shè)置為運行時執(zhí)行本發(fā)明實施例中的圖像檢測方法。

本發(fā)明實施例還提供了一種電子裝置。該電子裝置包括存儲器和處理器。該存儲器中存儲有計算機程序，處理器被設(shè)置為通過計算機程序執(zhí)行本發(fā)明實施例的圖像檢測方法。

在本發(fā)明實施例中，由于對原始圖像的整個邊緣進(jìn)行邊緣檢測，得到邊緣圖像，利用目標(biāo)模板確定包括邊緣圖像中的第一目標(biāo)像素的第一目標(biāo)圖像，在第一目標(biāo)圖像中確定與連通區(qū)域的邊界之間的像素距離大于等于第一目標(biāo)閾值的多個第二目標(biāo)像素，這樣便能覆蓋全圖、條帶及局部圖像，其中，連通區(qū)域為第一目標(biāo)圖像中位置相鄰的多個像素所形成的區(qū)域，多個像素的同種特征之間的相似度大于等于第二目標(biāo)閾值，再根據(jù)多個第二目標(biāo)像素在第一目標(biāo)圖像中的第一占比，來確定原始圖像的模糊度，從而能覆蓋全圖、條帶及局部圖像的模糊程度的判斷，避免了只能檢測部分圖像的模糊程度，從而能夠更準(zhǔn)確地判斷圖像的模糊程度，實現(xiàn)了提高對圖像進(jìn)行檢測的準(zhǔn)確性的技術(shù)效果，解決了相關(guān)技術(shù)中對圖像進(jìn)行檢測的準(zhǔn)確性低的技術(shù)問題。

附圖說明