CN109389586B - 基于相位谱的图像模糊检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于相位谱的图像模糊检测方法，对该图像进行灰度化并进行边界延拓；对延拓后的图像进行二维离散傅立叶变换，将幅度谱设为1，进行二维逆离散傅立叶变换，对相位谱图像进行二值化。利用相对全变差滤波器对图像处理得到最终的模糊检测结果图像。本发明的有益效果是有效提高了图像模糊检测方法的准确性。

Description

基于相位谱的图像模糊检测方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于相位谱的图像模糊检测方法。
背景技术
图像模糊可能产生于摄像头与物体之间的相对移动或摄像头的离焦。图像模糊检测的目的是区分图像中的模糊部分和清晰部分。现有技术利用图像强度的变化信息作为模糊特征(如：梯度、离散余弦变换、奇异值分解和子带分解等)进行模糊检测。但是，上述模糊特征既对图像清晰区域敏感，也对图像模糊区域内的强边缘敏感。这使得图像模糊区域中的强边缘被错误地认定为清晰区域，从而降低了图像模糊检测的准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供基于相位谱的图像模糊检测方法，本发明的有益效果是提出了一种新的模糊特征，及以此为基础的图像模糊检测方法。该特征由图像的相位谱产生，对图像清晰区域丰富的强度变化敏感，但对图像模糊区域的强边缘不敏感。本发明提出的方法有效提高了图像模糊检测方法的准确性。
本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行：
步骤1.如果图像I是彩色图像，则对该图像进行灰度化，得到灰度化后的图像Ig，若图像I本身已经是灰度图像，则令Ig＝I；
步骤2.对灰度化图像Ig进行边界延拓；假设图像包含h行和w列，延拓后的图像Ie将包含2h行和2w列；
步骤3.对延拓后的图像Ie进行二维离散傅立叶变换，变换结果为
Figure GDA0003036456360000021
其中，A(u，v)是Ie的幅度谱，θ(u，v)是Ie的相位谱；
步骤4.将Ie的幅度谱设为1，对
Figure GDA0003036456360000022
进行二维逆离散傅立叶变换，变换的结果为图像Ip，为图像I的相位谱图像；
步骤5.对相位谱图像Ip进行二值化；
Figure GDA0003036456360000023
式中：T为二值化所使用的阈值，It为二值化的结果图像。
步骤6.利用相对全变差滤波器(Relative Total Variation Filter)对图像It处理得到最终的模糊检测结果图像Ib。图像Ib是灰度图像，灰度值越大代表对应的像素点越清晰，反之代表像素点越模糊。
进一步，步骤2中所述边界延拓方法是：(1)在图像每行的行首之前添加w/2个行首的元素；(2)在图像每行的行尾之后添加w/2个行尾的元素；(3)在每列的列首之前添加h/2个列首的元素；(4)在图像每列的列尾之后添加h/2个列尾的元素。
附图说明
图1是本发明方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明所提出方法如图1所示，具体步骤如下：
步骤1.如果图像I是彩色图像，则对该图像进行灰度化，得到灰度化后的图像Ig。若图像I本身已经是灰度图像，则令Ig＝I。
步骤2.对灰度化图像Ig进行边界延拓。假设图像包含h行和w列，则延拓方法是：(1)在图像每行的行首之前添加w/2个行首的元素；(2)在图像每行的行尾之后添加w/2个行尾的元素；(3)在每列的列首之前添加h/2个列首的元素；(4)在图像每列的列尾之后添加h/2个列尾的元素。延拓后的图像Ie将包含2h行和2w列。
步骤3.对延拓后的图像Ie进行二维离散傅立叶变换，变换结果为
Figure GDA0003036456360000031
其中，A(u，v)是Ie的幅度谱，θ(u，v)是Ie的相位谱。
步骤4.将Ie的幅度谱设为1(即，令A(u，v)＝1)后，对
Figure GDA0003036456360000032
进行二维逆离散傅立叶变换。本发明中称该变换为无幅度谱的二维逆离散傅立叶变换。该变换的结果为图像Ip，在本发明中被称为图像I的相位谱图像。
步骤5.对相位谱图像Ip进行二值化，方法如下：
Figure GDA0003036456360000033
式中：T为二值化所使用的阈值，利用最大类间方差法(大津法)计算而得；It为二值化的结果图像，即基于相位谱的图像模糊特征。
步骤6.利用相对全变差滤波器(Relative Total Variation Filter)对图像处理得到最终的模糊检测结果图像Ib。图像Ib是灰度图像，灰度值越大代表对应的像素点越清晰，反之代表像素点越模糊。
本发明的优点还在于：本发明方法对图像清晰区域丰富的强度变化敏感，但对图像模糊区域的强边缘不敏感，提高了图像模糊检测的准确性。
以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (1)

1.基于相位谱的图像模糊检测方法，其特征在于按照以下步骤进行：
步骤1.如果图像I是彩色图像，则对该图像进行灰度化，得到灰度化后的图像Ig，若图像I本身已经是灰度图像，则令Ig＝I；
步骤2.对灰度化图像Ig进行边界延拓；假设图像包含h行和w列，延拓后的图像Ie将包含2h行和2w列；
步骤3.对延拓后的图像Ie进行二维离散傅立叶变换，变换结果为
Figure FDA0003036456350000011
其中，A(u，v)是Ie的幅度谱，θ(u，v)是Ie的相位谱；
步骤4.将Ie的幅度谱设为1，对
Figure FDA0003036456350000012
进行二维逆离散傅立叶变换，变换的结果为图像Ip，为图像I的相位谱图像；
步骤5.对相位谱图像Ip进行二值化；
Figure FDA0003036456350000013
式中：T为二值化所使用的阈值，It为二值化的结果图像；
步骤6.利用相对全变差滤波器对图像It处理得到最终的模糊检测结果图像Ib，图像Ib是灰度图像，灰度值越大代表对应的像素点越清晰，反之代表像素点越模糊；
所述边界延拓方法是：(1)在图像每行的行首之前添加w/2个行首的元素；(2)在图像每行的行尾之后添加w/2个行尾的元素；(3)在每列的列首之前添加h/2个列首的元素；(4)在图像每列的列尾之后添加h/2个列尾的元素。
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Structure extraction from texture via relative total variation;Li Xu et al.;《ACM Transactions on Graphiscs》;20121130;全文 *

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