以编程方式确定数码照片可能的清晰度的方法？

我想自动检查大量数字图像的清晰度。它不一定是完美的，但如果它能从70％以上的模糊照片中辨别出锐利，它将成为救星。以编程方式确定数码照片可能的清晰度的方法？

有没有可以做到这一点的任何库，方法或软件包？

2012-04-12 jeremiahs

这个问题，如果人类能够判断出70％以上的准确度解决了这个问题，那么很容易就可以构成某人在计算机视觉方面的博士论文，这取决于所讨论的数据集以及什么被视为“模糊”什么都没有。事实上，这是非常模糊的，并没有真正告诉我们如何帮助你。如果它只是您iPhone的户外场景的通用图片，那么查看一些自然场景统计信息，并可能在您自己的数据上构建监督分类器。如果它们是重要的艺术照片或专业照片，那就非常困难。 – ely 2012-04-12 01:49:13

我有一个承载大量图像的网站。大多数情况都是自动的我想开始销售较大图像的海报大小的印刷品，而无需对它们进行整理。如果可能的话，我想停止模糊，失去焦点的图像，这些图像不适合以大尺寸打印格式显示，无法首先下订单，显示警告或以其他方式确保购买者完全了解情况。 – jeremiahs 2012-04-12 03:16:02

这些图像基本上是户外的大自然，宠物内部或类似的照片。有点时髦，但没有其他一致的主题。我有兴趣分析的人至少有一个> 1200像素的边缘。我对处理可能模糊的照片有一些想法（显示100％的裁剪部分供买家审查），但我不想担心购买者，除非有很大的可能性存在问题。 – jeremiahs 2012-04-12 03:18:52

基本上，你只是看着高频率与低频率的比例。
但是，您需要确定某个级别对应不同图像的“焦点” - 对于光滑的沙丘场景，这有点棘手！

一个快速和肮脏的版本可能采取线进行的跨图像，并期待在像素之间的平均差异相隔几像素 - 大差=高对比度=集中

大多数算法正在寻找一个系列的图像（用于自动对焦），所以你只需要担心找到最大值。

来源

2012-04-12 02:49:35

问题在于，比如说图片主要是某人的宠物（因为OP建议可能是评论中的情况），那么如果宠物周围的区域*甚至有点模糊不清*这会让客户看起来很糟糕。但整个形象在其他地方可能会有很好的边界。局部模糊检测非常困难，单图像解卷积问题非常困难。 – ely 2012-04-12 03:50:22

如果大多数图像是开放的，前景中没有多少特定内容的通用场景，那么您可以多次应用锐化滤镜，看看锐化版本和原始图像之间是否存在大范围的差异，以及如果不是，宣布它已经是尖锐的。本地化的模糊模拟很难在实践中得到应用。 – ely 2012-04-12 03:51:28

锐化和比较方法听起来很有趣。你有没有经验，它的作品？ – jeremiahs 2012-04-12 04:43:39

以编程方式确定数码照片可能的清晰度的方法？

回答

相关问题