[发明专利]一种人脸图像模糊度计算方法及装置

权利要求书

1.一种人脸图像模糊度计算方法，其特征在于，所述方法包括：

计算图像中各像素点的局部梯度值，并将所述各像素点的局部梯度值进行归一化处理；

针对图像中各像素点为人脸或背景，分别赋予不同的加权值；

计算进行归一化处理后的各像素点的局部梯度值与各像素点的加权值的乘积之和，作为所述图像的第一模糊度；

获取所述图像的梯度密度，所述梯度密度用于表征所述图像的噪声水平；

将所述图像的第一模糊度与所述梯度密度的反比例的加权和，作为所述图像的第二模糊度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对图像中各像素点为人脸或背景，分别赋予不同的加权值，包括：

采用以下高斯函数公式获得图像x,y坐标处的加权值：

g(x,y)=a×e-[(x-xc)2+(y-yc)2]/b2]]>

其中，a、b为常数，g(x,y)表示图像x,y坐标处的加权值,x_c、y_c指图像中心的坐标；

并采用以下公式对获得的图像x,y坐标处的加权值进行归一化处理，得到赋予图像中各像素点的加权值：

gnorm(x,y)=g(x,y)Σx,yg(x,y)]]>

其中，g_norm(x,y)为归一化处理后的图像x,y坐标处的加权值，即赋予图像中各像素点的加权值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对图像中各像素点为人脸或背景，分别赋予不同的加权值，包括：

收集设定数量的人脸图片，并将所述设定数量的人脸图片转换成相同尺寸的人脸图片；

计算转换尺寸后的各人脸图片的各像素点的梯度值，并将所述各人脸图片的各像素点的梯度值分别进行累加；

将累加的各像素点的梯度值进行归一化处理，进行归一化处理后的各像素点的梯度值为所述各像素点的人脸或背景的加权值。