图像模糊检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种图像模糊检测方法和装置，其中，上述方法包括：获取一帧数字图像的图像数据；计算所述图像数据中每个像素的多维度梯度信息；依据所述每个像素的多维度梯度信息计算图像数据的联合梯度信息；当所述图像数据的联合梯度信息满足第一预置条件时，计算所述图像数据的全局细化梯度；根据所述图像数据的全局细化梯度检测图像是否模糊。采用本发明专利技术提供的图像模糊检测方法，可以对各种场景下拍摄的数字图像存在的图像模糊进行准确判断，增强了图像模糊检测的场景适应性，提高了对图像进行模糊检测的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及数字图像处理
，特别设及一种图像模糊检测方法和装置。
技术介绍
视频质量诊断系统是一种智能化的监控视频故障分析和报警系统，它可W对前端 摄像机传回的视频图像进行质量分析判断，从而对视频故障做出准确判断并发出报警信 息。采用预置算法检测视频图像是否模糊是视频质量诊断系统的重要工作部分。 现有技术中，视频质量诊断系统经常采用基于Canny边缘的梯度模糊检测方法或 基于图像边缘宽度的模糊检测方法对视频图像进行模糊检测。上述方法均属于从图像梯度 出发，通过统计图像的平均梯度值从而判断视频图像是否模糊的方法。然而，现有技术采用 的上述模糊检测方法仅能对部分因摄像机聚焦不准确造成的模糊进行有效检测，而对于一 些特殊场景下图像的模糊如细节丰富场景下的图像的局部模糊、夜晚场景下图像的局部模 糊、运动场景下特定方向上图像的模糊等无法做到准确检测。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种图像模糊检测方法和装置，W实现准确检测出各种场 景下模糊的图像。[000引一方面，本专利技术实施例提供了一种图像模糊检测方法，包括；获取一帖数字图像的 图像数据；计算所述图像数据中每个像素的多维度梯度信息；依据所述每个像素的多维 度梯度信息计算图像数据的联合梯度信息；当所述图像数据的联合梯度信息满足第一预置 条件时，计算所述图像数据的全局细化梯度；根据所述图像数据的全局细化梯度检测图像 是否模糊。 可选地，所述图像数据的联合梯度信息包括图像数据的联合梯度平均值和联合梯 度最大值；所述第一预置条件为；所述图像数据的联合梯度平均值介于第一梯度阔值和第 二梯度阔值之间；或者，所述图像数据的联合梯度平均值小于所述第二梯度阔值且所述图 像数据的联合梯度最大值不小于第=梯度阔值；其中，所述第=梯度阔值介于所述第一梯 度阔值和所述第二梯度阔值之间； 计算所述图像数据的全局细化梯度包括；将所述图像数据划分为预设数量的数据 大块；依据公式fColorVar=sqrt(fVarR+fVarG+fVarB)计算每个所述数据大块的颜色方 差fColorVar，其中，fVarR表示当前数据大块R分量的方差；fVarG表示当前数据大块G分 量的方差；fVai~B表示当前数据大块B分量的方差；所述R、G、B表示当前数据大块的红、绿、 藍S原色分量；若所述数据大块的颜色方差fColorVar不小于预置颜色方差阔值，则将所 述数据大块标记为有效数据大块；计算每个有效数据大块的细化梯度值；依据所述每个有 效数据大块的细化梯度值计算各个有效数据大块的细化梯度的平均值，将所述有效数据大 块的细化梯度的平均值作为所述图像数据的全局细化梯度。[000引可选地，所述计算每个有效数据大块的细化梯度值，具体包括；将每个所述有效数 据大块划分成预设数量的数据小块，依据每个数据小块中每个像素的联合梯度计算每个数 据小块的梯度方差和每个数据小块的梯度最大值；若数据小块的梯度方差不小于预置的梯 度方差阔值，则将所述数据小块标记为有效数据小块；计算各个有效数据小块的梯度最大 值的平均值，将所述有效数据小块梯度最大值的平均值作为所述有效数据大块的细化梯度 值。 可选地，所述根据图像数据的全局细化梯度检测图像是否模糊的方法，包括：将所 述图像数据的全局细化梯度与第四梯度阔值、第五梯度阔值作比较；若所述图像数据的全 局细化梯度大于所述第四梯度阔值，判定图像为明显清晰图像；若所述图像数据的全局细 化梯度小于所述第五梯度阔值，判定图像为明显模糊图像；若所述图像数据的全局细化梯 度介于所述第四梯度阔值和所述第五梯度阔值之间，计算所述图像数据的水平边缘宽度和 垂直边缘宽度；将所述图像数据的水平边缘宽度和垂直边缘宽度与边缘宽度阔值作比较； 若所述水平边缘宽度或垂直边缘宽度小于所述边缘宽度阔值，判定图像为清晰图像；若所 述水平边缘宽度和垂直边缘宽度均不小于边缘宽度阔值，判定图像为模糊图像。 可选地，所述计算图像数据的水平边缘宽度和垂直边缘宽度，包括；逐行遍历所述 图像数据中所述每个像素的垂直方向梯度，获取垂直方向边缘像素点的位置，依据所述边 缘像素点的位置逐个统计各列的水平边缘宽度；计算各列的水平边缘宽度的平均值，将所 述水平边缘宽度的平均值作为所述图像数据的水平边缘宽度；逐列遍历所述图像数据中所 述每个像素的水平方向梯度，获取水平方向边缘像素点的位置，依据所述边缘像素点的位 置逐个统计各行的垂直边缘宽度；计算各行的垂直边缘宽度的平均值，将所述垂直边缘宽 度的平均值作为所述图像数据的垂直边缘宽度。 对应的，本专利技术实施例提供了一种图像模糊检测装置，包括；数据获取模块，用于 获取一帖数字图像的图像数据；梯度计算模块，用于计算所述图像数据中每个像素的多维 度梯度信息；联合梯度计算模块，用于依据所述每个像素的多维度梯度信息计算图像数据 的联合梯度信息；全局细化梯度计算模块，用于在所述图像数据的联合梯度信息满足第一 预置条件的情况下，计算所述图像数据的全局细化梯度；模糊检测模块，用于根据所述图像 数据的全局细化梯度检测图像是否模糊。 可选的，所述图像数据的联合梯度信息包括图像数据的联合梯度平均值和联合梯 度最大值；所述第一预置条件为；所述图像数据的联合梯度平均值介于第一梯度阔值和第 二梯度阔值之间；或者，所述图像数据的联合梯度平均值小于所述第二梯度阔值且所述图 像数据的联合梯度最大值不小于第=梯度阔值；其中，所述第=梯度阔值介于所述第一梯 度阔值和所述第二梯度阔值之间； 所述全局细化梯度计算模块包括；数据大块划分单元，将所述图像数据 划分为预设数量的数据大块；颜色方差计算单元，用于依据公式fColorVar= sqrt(fVarR+fVarG+fVarB)计算每个所述数据大块的颜色方差fColorVar，其中，fVarR表 示当前数据大块R分量的方差；fVarR表示当前数据大块G分量的方差；fVarR表示当前数 据大块B分量的方差；所述R、G、B表示当前数据大块的红、绿、藍=原色分量；有效数据大 块获取单元，用于在数据大块的颜色方差fColorVar不小于预置颜色方差阔值的情况下， 将所述数据大块标记为有效数据大块；第一计算单元，用于计算每个有效数据大块的细化 梯度值；第二计算单元，用于依据所述每个有效数据大块的细化梯度值计算各个有效数据 大块的细化梯度的平均值，将所述有效数据大块的细化梯度的平均值作为所述图像数据的 全局细化梯度。 可选的，所述第一计算单元具体包括；数据小块划分子单元，用于将所述有效数 据大块划分成预设数量的数据小块，依据每个数据小块中每个像素的联合梯度计算每个数 据小块的梯度方差和每个数据小块的梯度最大值；有效数据小块获取子单元，用于在数据 小块的梯度方差不小于预置的梯度方差阔值的情况下，将所述数据小块标记为有效数据小 块；计算子单元，用于计算各个有效数据小块的梯度最大值的平均值，将所述有效数据小块 梯度最大值的平均值作为所述有效数据大块的细化梯度值。 可选的，所述模糊检测模块包括；第一比较单元，用于将所述图像数据的全局细化 梯度与第四梯度阔值、第五梯度阔值作比较；第一判定单元，用于在所述图像数据的全局细 化梯度大于所述第四梯度阔值的情况下，判定图像为明显清晰图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像模糊检测方法，其特征在于，包括：获取一帧数字图像的图像数据；计算所述图像数据中每个像素的多维度梯度信息；依据所述每个像素的多维度梯度信息计算图像数据的联合梯度信息；当所述图像数据的联合梯度信息满足第一预置条件时，计算所述图像数据的全局细化梯度；根据所述图像数据的全局细化梯度检测图像是否模糊。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王明英，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33