The embodiment of the application discloses an image detection method, device and computer storage medium, wherein the method comprises: acquiring the target image to be processed and determining the global edge feature of the target image; if the global edge feature represents that the target image is a non fuzzy image, the region image is intercepted from the target image and the region image is determined If the local edge feature represents that the area image is a non fuzzy image, the local image including the face is recognized in the target image, and the edge feature of the local image is determined; if the edge of the local image represents that the local image is a non fuzzy image, the target image is marked as a clear image. The technical scheme provided by the application can accurately determine whether the image is a clear image or a blurred image.
【技术实现步骤摘要】
一种图像检测方法、装置及计算机存储介质
本申请涉及图像处理
,特别涉及一种图像检测方法、装置及计算机存储介质。
技术介绍
在视频播放网站中,当用户想要了解一个视频的内容时,通常不会愿意花费较长时间来观看整个视频。鉴于此,当前的视频播放网站通常会从视频中抽取一定数量的视频帧,并根据抽取的视频帧生成视频的封面,从而可以让用户在浏览视频封面的情况下,快速了解视频的主要内容。然而,从视频中抽取的部分视频帧可能会比较模糊,使得最终生成的视频封面也会不清晰,从而会影响用户的观看体验,因此,目前需要一种能够检测图像清晰度的方法。
技术实现思路
本申请实施方式的目的是提供一种图像检测方法、装置及计算机存储介质,能够准确地判断图像是清晰图像还是模糊图像。为实现上述目的,本申请实施方式提供一种图像检测方法,所述方法包括:获取待处理的目标图像,并确定所述目标图像的全局边缘特征;若所述全局边缘特征表征所述目标图像为非模糊图像,从所述目标图像中截取区域图像,并确定所述区域图像的局部边缘特征;若所述局部边缘特征表征所述区域图像为非模糊图像,在所述目标图像中识别出包含人脸的局部图像,并确定所述局部图像的边缘特征;若所述局部图像的边缘表征所述局部图像为非模糊图像,将所述目标图像标记为清晰图像。为实现上述目的,本申请实施方式还提供一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时,实现以下步骤:获取待处理的目标图像,并确定所述目标图像的全局边缘特征;若所述全局边缘特征表征所述目标图像为非 ...
【技术保护点】
1.一种图像检测方法,其特征在于,所述方法包括:/n获取待处理的目标图像,并确定所述目标图像的全局边缘特征;/n若所述全局边缘特征表征所述目标图像为非模糊图像,从所述目标图像中截取区域图像,并确定所述区域图像的局部边缘特征;/n若所述局部边缘特征表征所述区域图像为非模糊图像,在所述目标图像中识别出包含人脸的局部图像,并确定所述局部图像的边缘特征;若所述局部图像的边缘表征所述局部图像为非模糊图像,将所述目标图像标记为清晰图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待处理的目标图像,并确定所述目标图像的全局边缘特征;
若所述全局边缘特征表征所述目标图像为非模糊图像,从所述目标图像中截取区域图像,并确定所述区域图像的局部边缘特征;
若所述局部边缘特征表征所述区域图像为非模糊图像,在所述目标图像中识别出包含人脸的局部图像,并确定所述局部图像的边缘特征;若所述局部图像的边缘表征所述局部图像为非模糊图像,将所述目标图像标记为清晰图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述目标图像中的全局边缘特征包括:
获取滤波矩阵,所述滤波矩阵中的元素用于表征指定多项式中单项式的系数;
将所述目标图像的数据与所述滤波矩阵进行卷积,并计算卷积后的图像数据的方差,并将计算得到的所述方差作为所述目标图像的全局边缘特征。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,计算卷积后的图像数据的方差包括:
确定所述目标图像的宽度和高度,并基于所述宽度、高度以及所述卷积后的图像数据中像素点的像素值,计算所述卷积后的图像数据的均值;
根据所述宽度、高度、均值以及所述卷积后的图像数据中像素点的像素值,计算所述卷积后的图像数据的方差。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述全局边缘特征表征所述目标图像为非模糊图像包括:
若计算得到的所述方差大于或者等于指定阈值,判定所述目标图像为非模糊图像。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述区域图像的局部边缘特征包括:
获取滤波矩阵,所述滤波矩阵中的元素用于表征指定多项式中单项式的系数;
将所述区域图像的数据与所述滤波矩阵进行卷积,并计算卷积后的图像数据的方差,并将计算得到的所述方差作为所述局部图像的局部边缘特征。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,计算卷积后的图像数据的方差包括:
确定所述区域图像的起始像素点在所述目标图像中的坐标值,并获取所述区域图像的宽度和高度;
基于所述坐标值、宽度、高度以及所述卷积后的图像数据中像素点的像素值,计算所述卷积后的图像数据的均值;
根据所述坐标值、宽度、高度、均值以及所述卷积后的图像数据中像素点的像素值,计算所述卷积后的图像数据的方差。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述局部边缘特征表征所述区域图像为非模糊图像包括:
检测所述目标图像的分辨率,并获取与所述分辨率相关联的判定阈值;
若计算得到的所述方差大于或者等于所述判定阈值,判定所述区域图像为非模糊图像。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述局部图像的边缘特征包括:
获取滤波矩阵,所述滤波矩阵中的元素用于表征指定多项式中单项式的系数;
将所述局部图像的数据与所述滤波矩阵进行卷...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵明菲,彭俊,
申请(专利权)人:优酷网络技术北京有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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