image-processing - 自动检测图像的模糊区域

Question

我正在处理某些部分部分模糊的图像。这些是应该注意的噪音，但问题是：

是否有方法可以检测图像在图像的某些部分是否模糊或部分模糊？例如，看看下面的示例图像：

您可以在图像中看到视觉模糊的 3 个部分：左下角、靠近中心区域和右上角。现在，是否有可能检测到图像的任何部分在编程方面或数学上是模糊的？

Answer 1

正如 lain_b 指出的那样，对于这样的图像，您可以使用边缘检测器并寻找边缘的缺失。我在你的图像上试过了，它似乎工作得很好。首先我使用内核

[0,1,0,
 1,-4,1,
 0,1,0]

这是一个简单的边缘检测器。结果是

然后我用一个阈值得到

然后我关闭图像并打开它以获取

这显然不是完成版，右上部分根本认不出来。也许您可以通过在执行阈值处理之前进行模糊来改进它，或者通过为阈值和打开和关闭操作的半径选择更好的值。您需要做出的许多决定取决于您可以对问题施加的限制。我认为这种技术对你有用。

编辑 如果您正在寻找任意图像的模糊检测，您将不得不研究各种技术。如果您可以对输入图像集做出假设，事情就会容易得多。没有任何假设，我不知道什么最适合你。这是有关该主题的一些阅读

图像模糊指标

使用 Harr 小波变换的研究论文

类似的 SO Question并查看问题链接到的问题

模糊检测是一个非常活跃的研究领域，没有一个答案。您只需要尝试所有可以找到的方法（这些方法是通过谷歌搜索检测图像中的模糊）。

Answer 2

这篇论文可能会有所帮助。它会进行模糊估计（主要用于失焦，但我认为它也会模糊）以在图像中重新创建类似模糊的对象。

我认为您应该能够使用它来检测模糊区域以及它们的模糊程度。它应该与您的问题特别相关，因为它旨在处理真实世界的图像。