检测部分模糊图像

如何创建一个检测图片中未模糊部分的算法？例如，它会看这样的画面：检测部分模糊图像

，实现非模糊部分是：

我在here看到了如何测量整个图片的模糊。对于这个问题，我应该只为像素创建最大绝对二阶导数的阈值？然后，无论哪个超过，都被认为是非模糊区域？

听起来很不错。不过，你可能需要做一些后处理。你为什么不试试？另一种方法是在每个像素周围画一个小窗口并分析频率。如果没有高频，它可能在模糊的区域。 –

@NicoSchertler谢谢！会做。如果它不能解决问题，我应该怎么做？我猜想不允许重新发布一个问题。 –

您可以编辑您的问题以反映您的新发现。据我所知，这个问题将重新出现在SO的首页。 –

一个简单的解决方案是检测高频内容。

如果某个地区没有高频内容，可能是因为模糊。

如何检测没有高频内容的区域？您可以在频域中执行此操作（例如，使用DCT），或者您可以在空间域中执行此操作。

首先，我推荐空间域方法。

您需要某种高通滤波器。最简单的方法是模糊的图像（例如，具有高斯滤波器），然后从原始减去它，然后将其转换为灰度：

模糊：

消减：

如您所见，所有模糊的像素变暗，高频内容变亮。现在，你可能想混淆这个形象，并应用门槛，得到这样的：

注：这个过程是由手工完成，与瘸子。你的算法可以很容易地遵循这一点，但需要指定一些参数（如模糊半径，阈值）。

2017-07-17 22:10:18 geza

哇！这是一个创新的想法。它也是有意义的。谢谢！ –

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