本申请提供了一种图像处理方法及装置、可读存储介质及电子设备，涉及图像检测技术领域。该图像处理方法包括：确定目标图像对应的多个图像分片，基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的图像特征，基于多个图像分片各自的图像特征，确定目标图像对应的模糊检测结果，模糊检测结果能够表征多个图像分片各自的图像模糊情况。通过将目标图像切分成多个图像分片进行分片检测，能够准确地检测出目标图像中具体模糊的位置，使得检测结果更加精细，极大地提升了模糊检测的精度和检测效果。大地提升了模糊检测的精度和检测效果。大地提升了模糊检测的精度和检测效果。
【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及装置、可读存储介质及电子设备
[0001]本申请涉及图像检测
，具体涉及一种图像处理方法及装置、可读存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]图像质量是判断图像采集设备性能好坏、工作状态是否正常的一个重要指标，也较多地被用在图像处理算法性能优劣比较和优化系统参数中。近些年来，随着图像处理技术的发展，图像模糊检测算法层出不穷。传统技术主要采用图像处理算法，例如傅里叶分析等，从图像中提取一些一定程度上能够反映图像清晰度的特征量，以这些特征量评估图像的模糊与清晰。
[0003]然而，以特征量检测图像的模糊程度虽然具有一定的效果，但普遍存在检测精度低的问题。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请实施例提供了一种图像处理方法及装置、可读存储介质及电子设备。
[0005]第一方面，本申请一实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：确定目标图像对应的多个图像分片；基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的图像特征；基于多个图像分片各自的图像特征，确定目标图像对应的模糊检测结果，模糊检测结果能够表征多个图像分片各自的图像模糊情况。
[0006]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的图像特征，包括：基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的源域特征；基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的频域特征；基于多个图像分片各自的源域特征和频域特征，确定多个图像分片各自的图像特征。
[0007]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的源域特征，包括：针对多个图像分片中的每个图像分片，基于图像分片对目标图像进行划窗处理，确定图像分片对应的至少一幅局部图像；基于至少一幅局部图像，确定图像分片的源域特征。
[0008]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的频域特征，包括：针对多个图像分片中的每个图像分片，基于图像分片对目标图像进行划窗处理，确定图像分片对应的至少一幅局部图像；对至少一幅局部图像进行特征提取，确定至少一幅局部图像各自对应的频谱图像；基于至少一幅局部图像各自对应的频谱图像，确定图像分片的频域特征。
[0009]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，目标图像中包含至少一个字符，确定目标图像对应的多个图像分片，包括：对目标图像进行字符检测，确定目标图像中包含的至少一个字符各自所占的图像面积信息；基于至少一个字符各自所占的图像面积信息，对
目标图像进行划分，得到多个图像分片。
[0010]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，对目标图像进行字符检测，确定目标图像中包含的至少一个字符各自所占的图像面积信息，包括：对目标图像进行字符检测，确定目标图像中包含的至少一个字符各自的边界框；基于目标图像中包含的至少一个字符各自的边界框，确定至少一个字符各自所占的图像面积信息。
[0011]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，目标图像中包含多个字符，基于至少一个字符各自所占的图像面积信息，对目标图像进行划分，得到多个图像分片，包括：对多个字符各自所占的图像面积信息进行求均值计算，得到面积平均值；基于面积平均值和预设倍数值，对目标图像进行划分，得到多个图像分片。
[0012]第二方面，本申请一实施例提供了一种图像处理装置，该装置包括：第一确定模块，用于确定目标图像对应的多个图像分片；第二确定模块，用于基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的图像特征；第三确定模块，用于基于多个图像分片各自的图像特征，确定目标图像对应的模糊检测结果，模糊检测结果能够表征多个图像分片各自的图像模糊情况。
[0013]第三方面，本申请一实施例提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序用于执行上述第一方面所提及的方法。
[0014]第四方面，本申请一实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器；处理器用于执行上述第一方面所提及的方法。
[0015]本申请实施例提供的图像处理方法，确定目标图像对应的多个图像分片，基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的图像特征，继而基于多个图像分片各自的图像特征，确定目标图像对应的模糊检测结果，模糊检测结果能够表征多个图像分片各自的图像模糊情况。通过将目标图像切分成多个图像分片进行分片检测，能够准确地检测出目标图像中具体模糊的位置，使得检测结果更加精细，极大地提升了模糊检测的精度和检测效果。
附图说明
[0016]图1所示为本申请一示例性实施例提供的场景示例中的图像处理方法的系统架构示意图。
[0017]图2所示为本申请另一示例性实施例提供的场景示例中的图像处理方法的系统架构示意图。
[0018]图3所示为本申请一示例性实施例提供的图像处理方法的流程示意图。
[0019]图4所示为本申请一示例性实施例提供的基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的图像特征的流程示意图。
[0020]图5所示为本申请另一示例性实施例提供的基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的图像特征的流程示意图。
[0021]图6a所示为本申请一示例性实施例提供的基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的频域特征的流程示意图。
[0022]图6b所示为本申请另一示例性实施例提供的图像处理方法的流程示意图。
[0023]图7所示为本申请又一示例性实施例提供的图像处理方法的流程示意图。
[0024]图8所示为本申请一示例性实施例提供的确定目标图像对应的多个图像分片的流
程示意图。
[0025]图9所示为本申请又一示例性实施例提供的图像处理方法的流程示意图。
[0026]图10所示为本申请一实施例提供的图像处理装置的结构示意图。
[0027]图11所示为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本实施方式中的附图，对本说明书实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅是本说明书一部分实施方式，而不是全部的实施方式。
[0029]示例性系统
[0030]图1所示为本申请一示例性实施例提供的场景示例中的图像处理方法的系统架构示意图。如图1所示，本实施例提及的应用场景中包括服务器1和用户端2，其中，服务器1和用户端2之间存在通信连接关系。
[0031]具体而言，用户端2包括并不限于手机、个人计算机等设备，用户端2可以安装摄像头，用于采集目标图像。用户端2的数量可以是一个或多个，本申请对用户端2不做具体限定。
[0032]服务器1可以是一台服务器，也可以是多台服务器组成的服务器组，还可以是一个虚拟化平台或者一个云计算服务中心，本申请对服务器1的类型不做具体限定。服务器1用于确定目标图像对应的多个图像分片；基于多个图像分片，确定多个图像分片各自的图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：确定目标图像对应的多个图像分片；基于所述多个图像分片，确定所述多个图像分片各自的图像特征；基于所述多个图像分片各自的图像特征，确定所述目标图像对应的模糊检测结果，所述模糊检测结果能够表征所述多个图像分片各自的图像模糊情况。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述多个图像分片，确定所述多个图像分片各自的图像特征，包括：基于所述多个图像分片，确定所述多个图像分片各自的源域特征；基于所述多个图像分片，确定所述多个图像分片各自的频域特征；基于所述多个图像分片各自的源域特征和频域特征，确定所述多个图像分片各自的图像特征。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述多个图像分片，确定所述多个图像分片各自的源域特征，包括：针对所述多个图像分片中的每个图像分片，基于所述图像分片对所述目标图像进行划窗处理，确定所述图像分片对应的至少一幅局部图像；基于所述至少一幅局部图像，确定所述图像分片的源域特征。4.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述多个图像分片，确定所述多个图像分片各自的频域特征，包括：针对所述多个图像分片中的每个图像分片，基于所述图像分片对所述目标图像进行划窗处理，确定所述图像分片对应的至少一幅局部图像；对所述至少一幅局部图像进行特征提取，确定所述至少一幅局部图像各自对应的频谱图像；基于所述至少一幅局部图像各自对应的频谱图像，确定所述图像分片的频域特征。5.根据权利要求1至4任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述目标图像中包含至少一个字符，所述确定目标图像对应的多个图像分片，包括：对所述目标图像进行字符检测，确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴嘉嘉，张银田，殷兵，胡金水，刘聪，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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