公开(公告)号：CN106097256B

公开(公告)日：2019-01-01

申请号：CN201610373160.X

申请日：2016-05-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李晓飞 ,  刘灿灿 ,  韩光

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/187 ,  G06T7/181

Abstract: 本发明公开了一种基于图像盲去模糊的视频图像模糊度检测方法，具体如下：(1)首先，将一帧模糊视频图像经过盲去模糊1方法，得到清晰图像f1。(2)然后将清晰图像f1进行显著性检测并得到显著图。(3)再将显著图进行连通域分割，然后进行连通域标记，在输入模糊图像中标记出与清晰图像的连通域相对应的区域。(4)利用结构相似性指标计算模糊图像与清晰图像各个相应连通区域的结构相似度值，计算加权平均值得到S1。(5)将输入模糊图像经过盲去模糊2方法，得到清晰图像f2。(6)重复步骤(2)到(4)，得到S2。(7)对S1和S2赋予不同的权重，最后得到输入图像的模糊度：Mblur＝ω1S1+ω2S2。本发明使模糊度检测更加准确。

公开(公告)号：CN106097256A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610373160.X

申请日：2016-05-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李晓飞 ,  刘灿灿 ,  韩光

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于图像盲去模糊的视频图像模糊度检测方法，具体如下：(1)首先，将一帧模糊视频图像经过盲去模糊1方法，得到清晰图像f1。(2)然后将清晰图像f1进行显著性检测并得到显著图。(3)再将显著图进行连通域分割，然后进行连通域标记，在输入模糊图像中标记出与清晰图像的连通域相对应的区域。(4)利用结构相似性指标计算模糊图像与清晰图像各个相应连通区域的结构相似度值，计算加权平均值得到S1。(5)将输入模糊图像经过盲去模糊2方法，得到清晰图像f2。(6)重复步骤(2)到(4)，得到S2。(7)对S1和S2赋予不同的权重，最后得到输入图像的模糊度：Mblur＝ω1S1+ω2S2。本发明使模糊度检测更加准确。