图像局部模糊检测与分类框架

image
blur
detection
需积分: 9 2 下载量 152 浏览量 更新于2024-09-16 收藏 2.61MB PDF 举报
"图像局部模糊检测与分类" 在图像处理领域，图像模糊度检测是一个关键问题，特别是对于理解和改进图像质量至关重要。"图像局部模糊检测与分类"这篇文档介绍了一种新的框架，旨在自动检测含有模糊区域的图像，并识别这些区域的模糊类型，而无需进行模糊核估计或图像去模糊处理。 作者包括Renting Liu、Zhaorong Li和Jiaya Jia，他们来自香港中文大学计算机科学与工程系。论文中提出的方法基于图像的颜色、梯度和光谱信息设计了多种模糊特征，并通过特征参数训练来实现对模糊图像的稳健分类。这种方法的核心是基于图像块（patches）进行模糊检测，使得在同一图像中的区域级训练和分类变得高效。 实验结果显示，该方法在具有挑战性的图像数据集上表现出良好的性能，这为利用模糊信息解决计算机视觉问题，如运动分析和图像恢复，奠定了技术基础。引入这个框架的意义在于，它能更有效地识别图像中的模糊部分，这对于视频监控、自动驾驶、医学成像等多种应用场景都有重要的实际价值。 1. 引言 文档首先指出，关注局部模糊图像的检测和分析是因为模糊图像会降低计算机视觉任务的性能。传统的模糊检测方法往往依赖于全局模糊程度评估或者对模糊核的精确估计，而这些方法在处理部分模糊或复杂场景时可能效果不佳。因此，该文提出的新框架专注于局部模糊，能够更准确地定位和识别图像中的模糊区域。 2. 模糊特征提取 论文中，研究人员利用图像的颜色差异、边缘梯度变化以及频域特性（如光谱信息）来构建模糊特征。这些特征有助于区分不同类型的模糊，例如由于相机抖动造成的运动模糊、深度差异导致的景深模糊等。 3. 分类与训练 通过特征参数训练，算法可以学习到各种模糊类型的特征表示，从而实现对不同模糊类型的区分。区域级别的训练和分类允许算法对图像的不同部分进行独立分析，提高了检测的灵活性和准确性。 4. 实验与评估 为了验证方法的有效性，作者进行了大量的实验，比较了他们的方法与其他现有技术在各种图像数据集上的表现。结果证明，提出的框架在检测复杂模糊图像方面有显著优势，且对光照变化、噪声等因素具有一定的鲁棒性。 5. 应用前景 这一研究的成果为后续的计算机视觉任务提供了新的思路。例如，通过理解图像的模糊信息，可以优化运动分析算法，提高运动目标检测的精度；在图像恢复中，对模糊区域的准确识别有助于针对性的去模糊处理，提升图像的清晰度。 "图像局部模糊检测与分类"不仅提供了一种新的图像处理工具，也为计算机视觉领域的研究打开了新的方向，对于提高系统性能和用户体验具有重要意义。

BlurDetection:使用快速傅立叶变换的基于Python的模糊检测器

2021-05-14 上传
模糊检测 使用快速傅立叶变换进行模糊检测。 使用默认的numpy函数将快速傅里叶变换应用于图像，完成此操作后，将获取转换后图像中的平均值，然后相对于图像大小对其进行缩放，以补偿撕裂效果。 然后，该值用于对图像进行阈值处理，其中较大的值表示焦点对准的图像，而较低的值表示模糊图像。 该算法还能够通过使用SLIC分段或更快的img_fft阈值化和拨号操作，在原因内生成模糊图像的蒙版。 现在提到的第二种方法是默认方法，可以实时进行模糊检测。 快速开始 使应用程序运行非常简单。 该脚本不会 。 但是，要安装其余项目依赖项并运行演示脚本，请使用以下命令。 # Clone the repo git clone https://github.com/WillBrennan/BlurDetection && cd BlurDetection # Install requirements sudo pip

deep_blur_detection_and_classification:用于模糊检测和分类的端到端网络（在PG 2018上展示）

2021-05-16 上传
deep_blur_detection_and_classification Tensorflow实现“具有深度上下文特征的散焦和运动模糊检测” 对于图像示例： 该存储库包含测试代码和合成数据集，该数据集由每个场景中包括运动和散焦模糊的场景组成。 先决条件（已测试） Ubuntu 16.04 Tensorflow 1.6.0（<= 1.9.0） Tensorlayer 1.8.2 OpenCV2的 火车详细信息 我们使用来训练我们的网络并生成我们的综合数据集 训练和测试集列表上传到“数据集”文件夹中 需要修改“ main.py”和“ config.py”中的一些选项和路径以进行培训 测试细节 从Google驱动器下载，然后将模型保存到“模型”文件夹中。 在第39行的'main.py'中指定输入文件夹的路径 运行'main.py' python main.py 综合数据集 从

motion blur detection

2012-12-28 上传
标题中的“motion blur detection”指的是在图像处理领域中对运动模糊的检测技术。运动模糊是由于拍摄物体时的相机移动或物体运动导致的图像失真现象。在许多情况下，这可能会降低图像的质量，使得细节难以辨识。...

from scipy import signal # 通过定义guassBlur来实现图像的高斯平滑，首先进行水平方向高斯卷积，然后进行垂直方向高斯卷积 def gaussBlur(image,sigma,H,W,_boundary='full',_fillvalue=0): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将灰度图像转换为二维数组 gray_array = np.reshape(gray, (gray.shape[0], gray.shape[1])) # 构建水平方向上的高斯卷积核 gaussKernel_x = cv2.getGaussianKernel(W,sigma,cv2.CV_64F) print(gaussKernel_x) # 转置 gaussKernel_x = np.transpose(gaussKernel_x) print(gaussKernel_x) # 图像矩阵与水平高斯核卷积 gaussBlur_x = signal.convolve2d(gray_array,gaussKernel_x,mode='same',boundary=_boundary, fillvalue=_fillvalue) # 构建垂直方向上的高斯卷积核 gaussBlur_y = cv2.getGaussianKernel(H,sigma,cv2.CV_64F) # 与垂直方向上的高斯核卷积核 gaussBlur_xy = signal.convolve2d(gaussBlur_x,gaussBlur_y,mode='same',boundary=_boundary, fillvalue=_fillvalue) return gaussBlur_xy image = cv2.imread('../Img/7418.jpeg') cv2.imshow('image',image) # 高斯平滑 blurImage = gaussBlur(image,5,10,10,'symm') # 对blurImage进行灰度级显示 blurImage = np.round(blurImage) blurImage = blurImage.astype(np.uint8) cv2.imshow('guassblur',blurImage) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()。怎么将高斯模糊输出彩色图像

2023-06-09 上传
blurImage[:, :, i] = signal.convolve2d(image[:, :, i], gaussKernel, mode='same', boundary=_boundary, fillvalue=_fillvalue) return blurImage image = cv2.imread('../Img/7418.jpeg') cv2.imshow('image'...

c++ 图像blur源码

2023-06-01 上传
blur(image, blurImage, Size(5, 5)); // 显示原图和处理后的图像 imshow("Original Image", image); imshow("Blur Image", blurImage); waitKey(); return 0; } ``` 该代码中使用了`blur()`函数对图像...

输入图像，一条直线，获取线上边沿点，增加预处理滤波 pu public static Point[] GetEdgePointsWithFilter(Mat image, Point lineP1, Point lineP2) { // Convert the input image to grayscale Mat gray = new Mat(); Cv2.CvtColor(image, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); // Apply a Gaussian blur filter to reduce noise in the image Mat blurred = new Mat(); Cv2.GaussianBlur(gray, blurred, new Size(3, 3), 0); // Apply a Canny edge detection filter to the blurred image Mat edges = new Mat(); Cv2.Canny(blurred, edges, 50, 200); // You can adjust the threshold values as needed // Find the intersection points between the edge image and the given line LineSegmentPoint[] lp= Cv2.HoughLinesP(edges, 1, Math.PI / 180, 50, 4, 4); // 将 LineSegmentPoint[] 转换为 Point[] 数组 List<Point> pointList = new List<Point>(); foreach (LineSegmentPoint lsp in lp) { pointList.Add(lsp.P1); pointList.Add(lsp.P2); } Point[] edgePoints = pointList.ToArray(); return edgePoints; } 基于opencvsharp4.6编写c#代码,生成新的函数

2023-06-07 上传
// Find the intersection points between the edge image and the given line LineSegmentPoint[] lp = Cv2.HoughLinesP(edges, 1, Math.PI / 180, 50, 4, 4); // 将 LineSegmentPoint[] 转换为 Point[] 数组 ...

give me a function,finds and returns list of corners and new image with corners drawn

2023-04-05 上传
1. Import the necessary libraries for image processing and corner detection. 2. Load the image. 3. Convert the image to grayscale. 4. Apply a Gaussian blur to smoothen the image and remove any noise. ...

def get_postion(image): img = cv2.imread(image) blurred = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0,0) canny = cv2.Canny(blurred,0,100) contours,hierarchy=cv2.findContours(canny,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) area = cv2.contourArea(contour) loop = cv2.arcLength(contour,True) if 152<loop<162 and 1444<area<1849: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2) cv2.imwrite("111.jpg",image) return x return 0帮我优化一下代码

2023-05-26 上传
3. Instead of using a fixed threshold of 100 for the Canny edge detection, it would be better to use a variable threshold based on the median intensity of the image. This would ensure that the edges ...

clc clear all %% img_in = imread('ILSVRC2017_test_00000237.jpg'); m = size(img_in,1); n = size(img_in,2); img_lab = rgb2lab(img_in); img_L_mean = mean(mean(img_lab(:,:,1))); img_a_mean = mean(mean(img_lab(:,:,2))); img_b_mean = mean(mean(img_lab(:,:,3))); %% %高斯滤波 img_R = img_in(:,:,1); img_G = img_in(:,:,2); img_B = img_in(:,:,3); w = fspecial('gaussian',[7 7]); img_R_blur = imfilter(img_R,w); img_G_blur = imfilter(img_G,w); img_B_blur = imfilter(img_B,w); img_blur = cat(3,img_R_blur,img_G_blur,img_B_blur); figure('name','滤波') imshow(img_blur) img_lab_blur = rgb2lab(img_blur); %% %计算显著图 Sd = zeros(m,n); for i = 1:m for j = 1:n Sd(i,j) = sqrt((img_L_mean - img_lab_blur(i,j,1))^2 + (img_a_mean - img_lab_blur(i,j,2))^2 + (img_b_mean - img_lab_blur(i,j,3))^2); end end %归一化 Sd_normalized = figure_normalize(Sd); imwrite(Sd_normalized,'FT_saliency.jpg') figure imshow(Sd_normalized) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function Out_image = figure_normalize(In_image) % 归一化至0-1 o_max_image = max(max(In_image)); o_min_image = min(min(In_image)); Out_image = double(In_image - o_min_image)/double(o_max_image - o_min_image); end改进该代码使其能在matlab上运行

2023-05-10 上传
clc; clear all; img_in = imread('ILSVRC2017_test_00000237.jpg'); m = size(img_in,1); n = size(img_in,2);...Out_image = double(In_image - o_min_image)/double(o_max_image - o_min_image); end

Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject/main.py", line 28, in <module> blurred_image = apply_gaussian_blur(image, kernel_size) File "D:/pythonProject/main.py", line 7, in apply_gaussian_blur return cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\smooth.dispatch.cpp:617: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::GaussianBlur'

2023-05-28 上传
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0) return blurred_image # 测试代码 image_path = "test.jpg" # 图像路径 kernel_size = 5 # 高斯核大小 blurred_image = apply_...
yantianjing
  • 粉丝: 0
  • 资源: 1
上传资源 快速赚钱

最新资源