图像模糊检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

本公开提供了一种图像模糊检测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，涉及图像识别、云服务等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测的第一图像；对第一图像进行第一模糊处理，得到第二图像；对第二图像进行第二模糊处理，得到第三图像；根据第三图像与第二图像的梯度信息商，确定第一图像是否为模糊图像。该实施方式根据经过两次模糊处理的第三图像与经过一次模糊处理的第二图像之间的梯度商，来确定第一图像是否为模糊图像，使得无论第一图像中是否存在干扰判别的噪点(噪声)均可以保持计算出的梯度上与判别结论之间存在明显的相关性，进而提升判别结果的准确性。进而提升判别结果的准确性。进而提升判别结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像模糊检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品


[0001]本公开涉及图像处理
，具体涉及图像识别、云服务等人工智能
，尤其涉及一种图像模糊检测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]在视频播放、会议、直播、监控等场景中，可能会出现画面模糊的现象，使视频或者图片质量下降，会给观看者带来较差的体验感。
[0003]因此如何快速、准确的检测模糊的图像，是提升观看体验的基础。

技术实现思路

[0004]本公开实施例提出了一种图像模糊检测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
[0005]第一方面，本公开实施例提出了一种图像模糊检测方法，包括：获取待检测的第一图像；对第一图像进行第一模糊处理，得到第二图像；对第二图像进行第二模糊处理，得到第三图像；根据第三图像与第二图像的梯度信息商，确定第一图像是否为模糊图像。
[0006]第二方面，本公开实施例提出了一种图像模糊检测装置，包括：第一图像获取单元，被配置成获取待检测的第一图像；一次模糊处理单元，被配置成对第一图像进行第一模糊处理，得到第二图像；二次模糊处理单元，被配置成对第二图像进行第二模糊处理，得到第三图像；模糊图像判别单元，被配置成根据第三图像与第二图像的梯度信息商，确定第一图像是否为模糊图像。
[0007]第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的图像模糊检测方法。
[0008]第四方面，本公开实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的图像模糊检测方法。
[0009]第五方面，本公开实施例提供了一种包括计算机程序的计算机程序产品，该计算机程序在被处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的图像模糊检测方法。
[0010]本公开实施例提供的图像模糊检测方法，首先，获取待检测的第一图像；然后，对第一图像进行第一模糊处理，得到第二图像；接着，对第二图像进行第二模糊处理，得到第三图像；最后，根据第三图像与第二图像的梯度信息商，确定第一图像是否为模糊图像。
[0011]常规情况下，基于经一次模糊处理的第二图像与原始的第一图像之间的梯度商来确定第一图像是否为模糊图像，即第一图像若为清晰图像，那么会导致梯度商偏小，即进行模糊处理对其的梯度信息造成了较大的改变，反之则不会造成较大的改变。但如果第一图
像中存在噪点(也可以称噪声)，噪点的存在会使第二图像与第一图像之间的梯度商不再与是否为模糊图像之间存在明显的相关性，即存在噪点的第一图像已不再适用于检测是否为模糊图像。
[0012]针对上述存在噪点的第一图像在图像模糊检测方面存在的问题，本公开在常规仅对第一图像进行一次模糊处理的基础上，对经一次模糊处理后的第二图像又额外进行了一次模糊处理，并将用于判别是否为模糊图像的梯度商的计算方式调整为经过二次模糊处理与经过一次模糊处理的两张图像的梯度信息，即存在噪点的第一图像之所以造成原梯度商与模糊图像判别之间不具有相关性，是因为噪点部分的图像经模糊处理后干扰了原先的判别，而多经过一次模糊处理则尽可能的消除了这层干扰因素，即经过二次模糊处理与经过一次模糊处理的两张图像的梯度商又重新恢复了与判别出是否为模糊图像之间的相关性，进而借助本公开所提供的技术方案提升了模糊图像的判别准确性。
[0013]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0014]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0015]图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构；
[0016]图2为本公开实施例提供的一种图像模糊检测方法的流程图；
[0017]图3为本公开实施例提供的另一种图像模糊检测方法的流程图；
[0018]图4为本公开实施例提供的一种对模糊图像进行去模糊处理的方法的流程示意图；
[0019]图5为本公开实施例提供的一种训练图像去模糊模型的方法的流程示意图
[0020]图6为本公开实施例提供的一种图像模糊检测装置的结构框图；
[0021]图7为本公开实施例提供的一种适用于执行图像模糊检测方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0023]本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，采取了必要的保密措施，且不违背公序良俗。
[0024]图1示出了可以应用本公开的图像模糊检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质的实施例的示例性系统架构100。
[0025]如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以
包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0026]用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103和服务器105上可以安装有各种用于实现两者之间进行信息通讯的应用，例如图像处理类应用、模糊图像识别类应用、即时通讯类应用等。
[0027]终端设备101、102、103和服务器105可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等；当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中，其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器；服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。
[0028]服务器105通过内置的各种应用可以提供各种服务，以可以提供模糊图像识别服务的模糊图像识别类应用为例，服务器105本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像模糊检测方法，包括：获取待检测的第一图像；对所述第一图像进行第一模糊处理，得到第二图像；对所述第二图像进行第二模糊处理，得到第三图像；根据所述第三图像与所述第二图像的梯度信息商，确定所述第一图像是否为模糊图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第三图像与所述第二图像的梯度信息商，确定所述第一图像是否为模糊图像，包括：对所述第二图像做拉普拉斯变换，得到第一梯度信息；对所述第三图像做拉普拉斯变换，得到第二梯度信息；求取所述第一梯度信息的均值，得到第一梯度均值；求取所述第二梯度信息的均值，得到第二梯度均值；根据所述第二梯度均值与所述第一梯度均值的商，确定所述第一图像是否为模糊图像。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述第二梯度均值与所述第一梯度均值的商，确定所述第一图像是否为模糊图像，包括：响应于所述第二梯度均值与所述第一梯度均值的商大于预设的模糊判别阈值，确定所述第一图像为模糊图像；其中，所述模糊判别阈值被作为通过梯度均值商的大小衡量所述第一图像是否为模糊图像的临界值，所述模糊判别阈值基于对所述第一图像是否为模糊图像的标注结果确定得到；响应于所述第二梯度均值与所述第一梯度均值的商不大于所述预设阈值，确定所述第一图像为清晰图像。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一图像进行第一模糊处理，得到第二图像，包括：对所述第一图像进行均值模糊处理，得到所述第二图像；对应的，所述对所述第二图像进行第二模糊处理，得到第三图像，包括：对所述第二图像进行高斯模糊处理，得到所述第三图像。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，还包括：响应于所述第一图像被确定为模糊图像，搜索与所述第一图像具有相同颜色分布的期望清晰图像；对所述第一图像进行去模糊处理，得到去模糊图像；基于所述期望清晰图像与所述去模糊图像的差异，调整所述去模糊处理的处理参数直至所述差异满足预设要求。6.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，还包括：响应于所述第一图像被确定为模糊图像，搜索与所述第一图像具有相同颜色分布的期望清晰图像；将所述第一图像作为输入样本、所述期望清晰图像作为输出样本，训练得到图像去模糊模型。7.一种图像模糊检测装置，包括：
第一图像获取单元，被配置成获取待检测的第一图像；一次模糊处理单元，被配置成对所述第一图像进行第一模糊处理，得到第二图像；二次模糊处理单元，被配置成对所述第二图像进行第二模糊处理，得到第三图像；模糊图像判别单元，被配置成根据所述第三图像与所述第二图像的梯度信息商，确定所述第一图像是否为模糊图像。8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述模糊图像判别单元包括：第一变换子单元，被配置成对所述第二图...

【专利技术属性】
技术研发人员：王向阳，邢怀飞，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：