图像处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种图像处理方法、装置及设备，涉及图像处理领域。本发明专利技术的方法包括：获取一输入图像；将所述输入图像划分为多个图像块；从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量；根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像。本发明专利技术的方案可以更加准确的判断输入图像是否为模糊图像，并进一步计算输入图像的模糊程度，可实现照相机或者投影仪的自动对焦功能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，特别是指一种图像处理方法、装置及设备。
技术介绍
相机与拍摄场景的相对运动，以及相机的焦距设置是造成图像模糊的两类主要原因。通常情况下，在焦距模糊的图像中，有一些区域是清晰的，另一些区域是模糊的。因此，将图像整体分析的方法不能准确地检测出图像是否是焦距模糊的。此外，现有方法大多仅通过边缘信息计算图像的模糊程度，对于边缘信息较少的图像很有可能不能给出准确地结果。在美国专利US8639039B2中，介绍了一种评估图像模糊程度的方法，主要用于评估二维码图像的质量。具体为，首先，在规定模式的图像上，生成不同模糊程度的结果作为模板。在输入图像中检测模式图案区域，即二维码区域，计算模式区域和模板的匹配程度。根据匹配程度最高的模板，得出输入图像的模糊程度，即匹配到的模板的模糊程度。上述分析方法中，其针对的是二维码图像的模糊程度，对于因焦距设置引起的图像模糊，即图像的焦距模糊问题未提及。因此，期望提供一种技术来判断因焦距设置引起的图像模糊以及其具体的模糊程度，从而实现照相机或投影仪的自动对焦。
技术实现思路
本专利技术的目的在于至少解决上述一个问题。为此，本专利技术提供了一种图像处理方法、装置及设备，能够判断因焦距设置引起的图像模糊，进而输入图像的模糊程度，从而有助于实现照相机或者投影仪的自动对焦功能。本专利技术的实施例提供一种图像处理方法，包括：获取一输入图像；将所述输入图像划分为多个图像块；从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量；根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像。另一方面，本专利技术的实施例还提供一种图像处理装置，包括：第一获取模块，用于获取一输入图像；划分模块，用于将所述输入图像划分为多个图像块；第二获取模块，用于从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量；判断模块，用于根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像。再一方面，本专利技术的实施例还提供一种图像处理设备，包括：采集器，用于获取一输入图像；处理器，用于将所述输入图像划分为多个图像块；从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量；根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像。本专利技术的上述技术方案的有益效果如下：上述方案中，通过将输入图像划分为多个图像块；从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量；根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像，并进一步可以更加准确的计算模糊图像的模糊程度，并进一步可实现照相机或者投影仪的自动对焦功能。附图说明图1是本专利技术的第一实施例图像处理方法的流程图；图2是本专利技术的第二实施例图像处理方法的流程图；图3是本专利技术的第三实施例图像处理方法的流程图；图4是本专利技术的第四实施例图像处理方法的流程图；图5是本专利技术的第五实施例图像处理方法的流程图；图6是本专利技术的第六实施例图像处理方法的流程图；图7是本专利技术的第七实施例图像处理方法的流程图；图8是本专利技术的第七实施例图像处理方法的流程图中步骤75的具体实现过程一；图9是本专利技术的第七实施例图像处理方法的流程图中步骤75的具体实现过程二；图10是本专利技术的第七实施例图像处理方法的流程图中步骤75的具体实现过程三；图11是本专利技术的第七实施例图像处理方法的流程图中步骤76的具体实现过程；图12是本专利技术的图像处理装置的模块结构框图；图13是本专利技术的图像处理设备的结构框图；图14是图13所示图像处理设备的一具体应用场景示意图；图15是本专利技术的图像处理系统的一具体应用场景示意图。具体实施方式为使本专利技术要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。本专利技术针对现有技术无法准确计算模糊图像的模糊程度值的问题，本专利技术的实施例提供一种图像处理方法，可以能够判断输入图像中的模糊的图像块，再依据模糊的图像块的数量，判断该输入图像是否为模糊图像，并进一步可以获取该模糊图像的模糊程度。应用于照相机或者投影仪时，能够有效地区分投影仪造成的模糊和投射图像本身的模糊，从而实现自动对焦。第一实施例如图1所示，一种图像处理方法，包括：步骤11，获取一输入图像；步骤12，将所述输入图像划分为多个图像块；步骤13，从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量；步骤14，根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像。该实施例中，可以从一图像采集设备获取一输入图像，该图像采集设备如照相机、摄像机等以及具有照相机模块或者摄像机模块的设备等；在获得输入图像后，可以按照一个或者多个预设图像块的面积值，将所述输入图像划分为多个图像块。其中，按照一个预设图像块的面积值划分输入图像时，可以将输入图像均匀划分为多个图像块；如果按照多个预设图像块的面积值，将输入图像划分多个图像块时，如果多个预设图像块的面积值大小互不相同或者部分相同，可以将输入图像划分为大小不同的多个图像块，如对输入图像的第一区域按照第一预设图像块的面积值划分为大小相同的多个图像块，对输入图像的第二区域按照第二预设图像块的面积值划分为大小相同的多个图像块，而第一预设图像块的面积值与第二预设图像块的面积值不同，且输入图像的第一区域和第二区域不同。本专利技术的该实施例通过将输入图像划分为多个图像块；从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量；根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像，可以更加准确的判断该输入图像是否为模糊图像。第二实施例如图2所示，一种图像处理方法，包括：步骤21，获取一输入图像；步骤22，将所述输入图像划分为多个图像块；步骤23，从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量；步骤24，根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像；步骤25，获取所述模糊图像的模糊程度值。该第二实施例与上述第一实施例的区别在于，在判断输入图像是模糊图像之后，还可以进一步获取所述模糊图像的模糊程度值，在应用于照相机或者投影仪时，能够有效地区分投影仪造成的模糊和投射图像本身的模糊，从而实现自动对焦。第三实施例如图3所示，图像处理方法包括：步骤31，获取一输入图像；步骤32，将所述输入图像划分为多个图像块；步骤33，获取多个图像块中的每一个图像块的特征值和特征向量；步骤34，根据所述图像块的特征值和特征向量，判断所述图像块是否为模糊的图像块；步骤35，获取被判断为模糊的图像块的数量；步骤36，根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像。该实施例通过计算每一个图像块的特征值和特征向量，判断该图像块是否为模糊的图像块，并获取整个输入图像中所有被判断为模糊的图像块，并根据模糊的图像块的数量，判断输入图像是否为模糊图像。该实施例的方案可以更加准确的判断该输入图像是否为模糊图像。第四实施例如图4所示，图像处理方法包括：步骤41，获取一输入图像；步骤42，将所述输入图像划分为多个图像块；步骤43，获取每一个图像块中的任意一个像素点(x,y)的自相关矩阵；步骤44，获取所述自相关矩阵的第一特征值λ1(x,y)和第二特征值λ2(x,y)，以及所述第一特征值对应的第一特征向量V1(x,y)和第二特征值对应的第二特征向量V2(x,y)；其中，以像素点(x,y)为中心的一个图像窗口L内，像素点(x,y)的自相关矩阵其中，Ix为(x,y)对x求偏导本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取一输入图像；将所述输入图像划分为多个图像块；从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量；根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取一输入图像；将所述输入图像划分为多个图像块；从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量；根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，判断所述输入图像是否为模糊图像的步骤之后还包括：获取所述模糊图像的模糊程度值。3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，将所述输入图像划分为多个图像块的步骤包括：按照一个或者多个预设图像块的面积值，将所述输入图像划分为多个图像块。4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，从所述多个图像块中，获取模糊的图像块的数量的步骤包括：获取多个图像块中的每一个图像块的特征值和特征向量；根据所述图像块的特征值和特征向量，判断所述图像块是否为模糊的图像块；获取被判断为模糊的图像块的数量。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，获取多个图像块中的每一个图像块的特征值和特征向量的步骤包括：获取每一个图像块中的任意一个像素点(x，y)的自相关矩阵；获取所述自相关矩阵的第一特征值λ1(x,y)和第二特征值λ2(x,y)，以及所述第一特征值对应的第一特征向量V1(x,y)和第二特征值对应的第二特征向量V2(x,y)；其中，以像素点(x,y)为中心的一个图像窗口L内，像素点(x,y)的自相关矩阵M=Σ(x,y)∈LIx2(x,y)Ix(x,y)Iy(x,y)Ix(x,y)Iy(x,y)Iy2(x,y),]]>其中，Ix为(x,y)对x求偏导得到的值，Iy为(x,y)对y求偏导得到的值，且
\tλ1(x,y)＞λ2(x,y)；该图像窗口L大小与一图像块大小相同。6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述图像块的特征值和特征向量，判断所述图像块是否为模糊的图像块的步骤包括：根据所述图像块的特征值和特征向量，获取所述图像块的权值；获取所述图像块中每个像素点的第一特征值和第二特征值中较小特征值对应的特征向量的方向角；根据所述权值和所述方向角，得到所述方向角的方向响应直方图；根据所述方向响应直方图，判断所述图像块是否为模糊的图像块。7.根据权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述图像块的特征值和特征向量，获取所述图像块的权值的步骤包括：通过公式：k(x,y)=(λ1(x,y))2*λ2(x,y)w(x,y)=1-e-k(x,y)]]>获取所述图像块的权值；其中，w(x,y)为像素点(x,y)的权值。8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述权值和所述方向角，得到所述方向角的方向响应直方图的步骤包括：根据公式：d(x,y)∈p＝hist(w(x,y),θ(x,y))，得到所述方向角的方向响应直方图；其中，d(x,y)∈p为方向角的方向响应直方图，hist为绘制直方图的函数，θ(x,y)为方向角，P为图像块，(x,y)为图像块P中的像素点。9.根据权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，当第一特征值大于第二特征值，且第一特征值和第二特征值均接近于0时，像素点(x,y)属于所述图像块的平坦区域中的点，该图像块的平坦区域中的点(x,y)的权值为0；当第一特征值远大于第二特征值，且第二特征值接近于0时，像素点(x,y)属于所述图像块的边缘上的点，该图像块的边缘上的点(x,y)的权值为0到1之间的值；当第一特征值大于第二特征值，且第一特征值和第二特征值均远大于0时，像素点(x,y)属于所述图像块的角点，该图像块的角点(x,y)的权值为1。10.根据权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述方向角的方向响应直方图，判断所述图像块是否为模糊的图像块的步骤包括：获取所述方向响应直方图的方差；如果所述方差超过一预设阈值，判断所述图像块为模糊的图像块，否则，判断所述图像块不为模糊的图像块。11.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，根据模糊的图像块的数量，判断所述输入图像是否为模糊图像的步骤包括：获取模糊的图像块的数量与图像块的总数量的比例值；在所述比例值大于一预设阈值时，判断所述输入图像为模糊图像，否则，判断所述输入图像不为模糊图像。12.根据权利要求2-11任一项所述的图像处理方法，其特征在于，获取所述模糊图像的模糊程度值的步骤包括：获取所述模糊图像中每个模糊的图像块的边缘约束特征、颜色连贯性特征和颜色饱和度特征；根据每个模糊的图像块的所述边缘约束特征、颜色连贯性特征和颜色饱和度特征，获取所述模糊图像的模糊程度值。13.根据权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，获取所述模糊图像中每个模糊的图像块的边缘约束特征的步骤包括：根据图像块的所述权值，确定模糊的图像块边缘上的像素点(xi,yi)；获取所述模糊的图像块边缘上的像素点(xi,yi)的透明度值；根据所述透明度值，获取模糊的图像块的边缘上的所有像素点的透明度值图；获取所述透明度值图的梯度；根据所有模糊的图像块的边缘上的所有像素点的透明度值图的梯度，获取所述模糊图像的边缘约束特征。14.根据权利要求13所述的图像处理方法，其特征在于，获取所述模糊的图像块边缘上的像素点(xi,yi)的边缘约束特征值的步骤包括：通过公式：i＝αF+(1-α)B,α∈[0,1]，获取所述模糊的图像块边缘上的像素点(xi,yi)的边缘约束特征值；其中，α像素点(xi,yi)的透明度值；i为一个图像窗口内的像素点的颜色值；F为该窗口内，该像素点周围作为前景的像素点；B为该窗口内，该像素点周围作为背景的像素点。15.根据权利要求13所述的图像处理方法，其特征在于，获取所述模糊图像的边缘约束特征的步骤包括：通过公式：获取所述模糊图像的边缘约束特征；其中，mi为透明度值图的梯度，Fp为模糊图像的边缘约束特征。16.根据权利要求12所述的图像处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵颖，王刚，刘丽艳，
申请(专利权)人：株式会社理光，
类型：发明
国别省市：日本;JP