[发明专利]图像清晰度检测方法、装置、电子装置和存储介质在审
申请号: | 202111574421.1 | 申请日: | 2021-12-21 |
公开(公告)号: | CN114511583A | 公开(公告)日: | 2022-05-17 |
发明(设计)人: | 柳传炜;陈丙玲;熊剑平 | 申请(专利权)人: | 浙江大华技术股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G06K9/62;G06T5/40;G06V10/74 |
代理公司: | 杭州华进联浙知识产权代理有限公司 33250 | 代理人: | 方道杰 |
地址: | 310051 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 清晰度 检测 方法 装置 电子 存储 介质 | ||
1.一种图像清晰度检测方法,其特征在于,包括:
提取待检测目标图像的边缘信息;
响应于所述边缘信息满足预设的边缘条件,基于所述边缘信息得到所述目标图像的特征点,并对所述目标图像进行模糊化处理,得到目标模糊图像;
基于所述特征点,得到所述目标图像的第一边缘统计特征和所述目标模糊图像的第二边缘统计特征;
根据所述第一边缘统计特征和所述第二边缘统计特征之间的相似度,得到所述目标图像的清晰度。
2.根据权利要求1所述的图像清晰度检测方法,其特征在于,所述提取待检测目标图像的边缘信息,包括:
根据预设的边缘信息提取算子对所述目标图像进行处理,将得到的边缘特征图确定为所述目标图像的边缘信息。
3.根据权利要求1所述的图像清晰度检测方法,其特征在于,所述基于所述边缘信息得到所述目标图像的特征点,包括:
根据所述边缘信息的局部统计信息,和预设的第一特征值阈值,得到所述目标图像的尖锐点;
响应于所述尖锐点的数量大于预设的第一数量阈值,将所述尖锐点作为所述目标图像的特征点。
4.根据权利要求3所述的图像清晰度检测方法,其特征在于,还包括:
响应于所述尖锐点的数量小于所述第一数量阈值,根据所述边缘信息,和预设的第二特征值阈值,得到所述目标图像的强边缘点;
响应于所述强边缘点的数量大于预设的第二数量阈值,将所述强边缘点作为所述目标图像的特征点。
5.根据权利要求1所述的图像清晰度检测方法,其特征在于,所述基于所述特征点,得到所述目标图像的第一边缘统计特征和所述目标模糊图像的第二边缘统计特征,包括:
基于所述特征点,计算所述目标图像的特征点宽度直方图,得到所述目标图像的第一边缘统计特征;
基于所述特征点,计算所述目标模糊图像的特征点宽度直方图,得到所述目标模糊图像的第二边缘统计特征。
6.根据权利要求5所述的图像清晰度检测方法,其特征在于,所述基于所述特征点,计算所述目标图像的特征点宽度直方图,包括:
根据所述目标图像在所述特征点预设范围内的亮度特征变化值,计算所述特征点在所述预设范围内的极值点;
根据所述极值点与所述特征点在所述目标图像中的距离,得到特征点宽度;
对所述目标图像中的特征点宽度进行统计,得到所述目标图像的特征点宽度直方图。
7.根据权利要求1所述的图像清晰度检测方法,其特征在于,所述根据所述第一边缘统计特征和所述第二边缘统计特征之间的相似度,得到所述目标图像的清晰度,包括:
计算所述第一边缘统计特征和所述第二边缘统计特征之间的相似度;
根据预设的映射函数对所述相似度进行映射,得到所述目标图像的清晰度。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的图像清晰度检测方法,其特征在于,在提取待检测目标图像的边缘信息,之后还包括:
在所述边缘信息不满足预设的边缘条件的情况下,将所述目标图像的清晰度设置为预设的清晰度异常值。
9.一种图像清晰度检测装置,其特征在于,包括:提取模块、特征获取模块、统计模块、以及清晰度计算模块;其中:
所述提取模块,用于提取待检测目标图像的边缘信息;
所述特征获取模块,用于响应于所述边缘信息满足预设的边缘条件,基于所述边缘信息得到所述目标图像的特征点,并对所述目标图像进行模糊化处理,得到目标模糊图像;
所述统计模块,用于基于所述特征点,得到所述目标图像的第一边缘统计特征和所述目标模糊图像的第二边缘统计特征;
所述清晰度计算模块,用于根据所述第一边缘统计特征和所述第二边缘统计特征之间的相似度,得到所述目标图像的清晰度。
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