自动检测图像的模糊区域

Question

我正在研究某些部分部分模糊的图像。这些是应该注意的噪音，但问题在于：

是否有方法可以检测图像某些部分的图像是模糊还是部分模糊？例如，看看下面的示例图片：

您可以在图像中看到有3个视觉模糊部分：左下角，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是编程方式还是数学上的模糊？

Answer 1

正如lain_b指出的那样，对于这样的图像，你可以使用边缘检测器并寻找没有边缘。我在你的图像上试了一下它似乎工作得很好。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

然后我用了一个阈值来获取

然后我关闭了图像并将其打开以获得

这显然不是完成版本，右上角部分根本不能识别。也许您可以在执行阈值处理之前通过模糊来改进它，或者通过为阈值和打开和关闭操作的半径选择更好的值来改进它。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。

修改 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各样的技术。如果您可以对输入图像集做出假设，那么事情会容易得多。没有任何假设我不知道哪种方法最适合你。以下是关于该主题的一些阅读

Image Blur Metrics

Reserach paper on using the Harr wavelet transform

Similar 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（通过谷歌搜索检测图像模糊）。

Answer 2

This paper may be of some help.它会模糊估计（主要是失焦，但我认为它也会模糊）在图像中重新创建一个类似的模糊对象。

我认为你应该能够用它来检测模糊区域，以及它们有多模糊。它应该与您的问题特别相关，因为它旨在与真实世界的图像一起使用。