image-processing - 检测图像/视频序列中的模糊

Question

我曾在photo stackexchange上问过这个问题，但我认为它在这里也可能有意义，因为我想在实现中以编程方式实现它。

我正在尝试为成像管道实现模糊检测算法。我要检测的模糊都是-

1)相机抖动:当快门速度较小时，使用移动/抖动的手拍摄的照片。

2)镜头聚焦错误-(景深)问题，例如聚焦在不正确的物体上会引起一些模糊。

3)运动模糊:使用不够高的快门速度捕获场景中快速移动的对象。例如。夜间行驶的汽车可能在图像中显示出其前大灯/尾灯的踪迹为模糊。

一个人如何才能检测到这种模糊并以某种方式对其进行量化，从而根据计算出的“模糊指标”做出决策？

模糊检测背后的理论是什么？

我正在寻找不错的阅读 Material ，使用它们我可以在C / Matlab中实现一些算法。

谢谢。

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Answer 1

当您考虑原因时，运动模糊和相机抖动是同一回事:相机和物体的相对运动。您提到过慢的快门速度-这两种情况都是罪魁祸首。

焦点缺失是主观的，因为它们取决于摄影师的意向。如果不知道，摄影师想专注于什么，就不可能实现这一点。而且，即使您知道您想重点关注的内容，它也不是一件容易的事。

除了现实主义之外，让我向您保证，模糊检测实际上是非常活跃的研究 Realm ，并且已经有一些指标可以在图像上进行尝试。这是我最近使用过的一些东西:

边缘宽度。基本上，对图像执行边缘检测(使用Canny或其他方式)，然后测量边缘的宽度。模糊的图像将具有较宽的边缘，这些边缘更分散。较清晰的图像边缘较细。 Google通过Marziliano提出了“无引用感知模糊度量”，这是一篇著名的论文，充分描述了这种方法以进行完整的实现。如果要处理运动模糊，则边缘将在运动方向上模糊(宽)。

存在精细细节。看看我对this question(已编辑的部分)的回答。

频域方法。取图像的DCT系数的直方图(假设您正在使用JPEG)将使您了解图像的精细程度。 This is how您可以直接从JPEG文件中获取DCT系数。如果非DC项的计数很低，则图像可能很模糊。这是最简单的方法-频域中有更复杂的方法。

还有更多，但我认为这足以使您入门。如果您需要有关这些方面的进一步信息，请启动Google Scholar并四处看看。特别是，请查阅Marziliano论文的引用文献，以了解过去尝试过的方法。