如何检测颗粒状或褪色的图像？

Question

我已经看到有关检测模糊图像的问题，但是有关褪色/颗粒状图像的问题。我有一个扫描过的护照风格人像照片的大数据集，其中许多是旧照片，因此看起来褪色且有颗粒感（即难以辨认此人）。

像BRISQUE和模糊检测[link]这样的图像质量指标不能很好地工作，并且不一致。分类标准是照片是否足以让普通人分辨图像中的那个人。 因此，我尝试了人脸检测（HOG等），但是它可以识别几乎无法分辨出该人是谁的图像。 理想情况下，我正在寻找轻量级的建议。

Answer 1

1. 我要检查的第一个想法是图像直方图。特别是 如果是灰度图像，则非常简单。我的假设是 优质照片的强度分布接近正常值， 而颗粒状和褪色的照片则没有。如果直方图看起来相似 跨图像（看起来您有足够的示例要检查） 分组很容易根据其直方图对新图像进行分类。您 也可以考虑对图像中心的直方图进行计数。公正地区 包含眼睛，鼻子和嘴巴。低质量的图像可能会使此问题松动 详细信息。

2. 另一个想法是在图像上应用低频过滤器以将其删除 噪声。比基于某些边缘检测器（Sobel， Laplace，Canny等），或者只是尝试找到除一个边缘 在头发周围。

3. 另一种方法是平均良好的图像并将此样本与 新的。更高的差异将意味着观察到的图像不是 典型的肖像。或尝试使用基于级联的检测器进行人脸检测。

或者这些想法的某种组合将为您的问题带来良好的结果。 当然可以训练NN分类器，但是我认为没有它可以解决特定问题。