我想知道是否有一种方法可以通过分析图像数据来确定图像是否模糊。
Answers:
是的。计算快速傅立叶变换并分析结果。傅立叶变换会告诉您图像中存在哪些频率。如果高频量少，则图像模糊。
定义术语“低”和“高”取决于您。
编辑：
正如评论所说，如果你想表示一个浮点blurryness给定的图像，你必须制定出一个合适的度量。
nikie的答案提供了这样一个指标。将图像与拉普拉斯内核进行卷积：
1
1 -4 1
1
并在输出上使用可靠的最大度量，以获取可用于阈值化的数字。在计算拉普拉斯算子之前，请尝试避免对图像进行过多的平滑处理，因为您只会发现经过平滑处理的图像确实是模糊的:-)。
估计图像清晰度的另一种非常简单的方法是使用拉普拉斯（或LoG）滤镜并简单地选择最大值。如果您希望获得噪声（例如，选择第N个最高的对比度而不是最高的对比度），则使用99.9％的分位数等更好的方法可能会更好。对比度（例如直方图均衡化）。
我已经在Mathematica中实现了Simon的建议以及这一建议，并在一些测试图像上进行了尝试：
第一个测试使用具有变化的内核大小的高斯滤波器对测试图像进行模糊处理，然后计算模糊图像的FFT并取90％最高频率的平均值：
testFft[img_] := Table[
(
blurred = GaussianFilter[img, r];
fft = Fourier[ImageData[blurred]];
{w, h} = Dimensions[fft];
windowSize = Round[w/2.1];
Mean[Flatten[(Abs[
fft[[w/2 - windowSize ;; w/2 + windowSize,
h/2 - windowSize ;; h/2 + windowSize]]])]]
), {r, 0, 10, 0.5}]
结果为对数图：
5条线代表5张测试图像，X轴代表高斯滤波器半径。曲线图正在减小，因此FFT是衡量清晰度的好方法。
这是“最高LoG”模糊度估算器的代码：它仅应用LoG滤镜并返回滤镜结果中最亮的像素：
testLaplacian[img_] := Table[
(
blurred = GaussianFilter[img, r];
Max[Flatten[ImageData[LaplacianGaussianFilter[blurred, 1]]]];
), {r, 0, 10, 0.5}]
结果为对数图：
未模糊图像的扩展在此更好（2.5 vs 3.3），主要是因为此方法仅使用图像中最强的对比度，而FFT本质上是整个图像的均值。这些功能的下降速度也更快，因此设置“模糊”阈值可能会更容易。
在使用自动聚焦镜头进行一些工作时，我遇到了这套非常有用的算法，用于检测图像聚焦。它是在MATLAB中实现的，但是大多数功能都非常容易通过filter2D移植到OpenCV 。
基本上，这是许多焦点测量算法的调查实现。如果您想阅读原始论文，请在代码中提供对算法作者的引用。Pertuz等人在2012年发表的论文。对焦点量度运算符从焦点到形状（SFF）的分析可以很好地回顾所有这些量度及其性能（包括应用于SFF的速度和准确性）。
编辑：添加了MATLAB代码以防万一链接消失。
function FM = fmeasure(Image, Measure, ROI)
%This function measures the relative degree of focus of
%an image. It may be invoked as:
%
% FM = fmeasure(Image, Method, ROI)
%
%Where
% Image, is a grayscale image and FM is the computed
% focus value.
% Method, is the focus measure algorithm as a string.
% see 'operators.txt' for a list of focus
% measure methods.
% ROI, Image ROI as a rectangle [xo yo width heigth].
% if an empty argument is passed, the whole
% image is processed.
%
% Said Pertuz
% Abr/2010
if ~isempty(ROI)
Image = imcrop(Image, ROI);
end
WSize = 15; % Size of local window (only some operators)
switch upper(Measure)
case 'ACMO' % Absolute Central Moment (Shirvaikar2004)
if ~isinteger(Image), Image = im2uint8(Image);
end
FM = AcMomentum(Image);
case 'BREN' % Brenner's (Santos97)
[M N] = size(Image);
DH = Image;
DV = Image;
DH(1:M-2,:) = diff(Image,2,1);
DV(:,1:N-2) = diff(Image,2,2);
FM = max(DH, DV);
FM = FM.^2;
FM = mean2(FM);
case 'CONT' % Image contrast (Nanda2001)
ImContrast = inline('sum(abs(x(:)-x(5)))');
FM = nlfilter(Image, [3 3], ImContrast);
FM = mean2(FM);
case 'CURV' % Image Curvature (Helmli2001)
if ~isinteger(Image), Image = im2uint8(Image);
end
M1 = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1];
M2 = [1 0 1;1 0 1;1 0 1];
P0 = imfilter(Image, M1, 'replicate', 'conv')/6;
P1 = imfilter(Image, M1', 'replicate', 'conv')/6;
P2 = 3*imfilter(Image, M2, 'replicate', 'conv')/10 ...
-imfilter(Image, M2', 'replicate', 'conv')/5;
P3 = -imfilter(Image, M2, 'replicate', 'conv')/5 ...
+3*imfilter(Image, M2, 'replicate', 'conv')/10;
FM = abs(P0) + abs(P1) + abs(P2) + abs(P3);
FM = mean2(FM);
case 'DCTE' % DCT energy ratio (Shen2006)
FM = nlfilter(Image, [8 8], @DctRatio);
FM = mean2(FM);
case 'DCTR' % DCT reduced energy ratio (Lee2009)
FM = nlfilter(Image, [8 8], @ReRatio);
FM = mean2(FM);
case 'GDER' % Gaussian derivative (Geusebroek2000)
N = floor(WSize/2);
sig = N/2.5;
[x,y] = meshgrid(-N:N, -N:N);
G = exp(-(x.^2+y.^2)/(2*sig^2))/(2*pi*sig);
Gx = -x.*G/(sig^2);Gx = Gx/sum(Gx(:));
Gy = -y.*G/(sig^2);Gy = Gy/sum(Gy(:));
Rx = imfilter(double(Image), Gx, 'conv', 'replicate');
Ry = imfilter(double(Image), Gy, 'conv', 'replicate');
FM = Rx.^2+Ry.^2;
FM = mean2(FM);
case 'GLVA' % Graylevel variance (Krotkov86)
FM = std2(Image);
case 'GLLV' %Graylevel local variance (Pech2000)
LVar = stdfilt(Image, ones(WSize,WSize)).^2;
FM = std2(LVar)^2;
case 'GLVN' % Normalized GLV (Santos97)
FM = std2(Image)^2/mean2(Image);
case 'GRAE' % Energy of gradient (Subbarao92a)
Ix = Image;
Iy = Image;
Iy(1:end-1,:) = diff(Image, 1, 1);
Ix(:,1:end-1) = diff(Image, 1, 2);
FM = Ix.^2 + Iy.^2;
FM = mean2(FM);
case 'GRAT' % Thresholded gradient (Snatos97)
Th = 0; %Threshold
Ix = Image;
Iy = Image;
Iy(1:end-1,:) = diff(Image, 1, 1);
Ix(:,1:end-1) = diff(Image, 1, 2);
FM = max(abs(Ix), abs(Iy));
FM(FM<Th)=0;
FM = sum(FM(:))/sum(sum(FM~=0));
case 'GRAS' % Squared gradient (Eskicioglu95)
Ix = diff(Image, 1, 2);
FM = Ix.^2;
FM = mean2(FM);
case 'HELM' %Helmli's mean method (Helmli2001)
MEANF = fspecial('average',[WSize WSize]);
U = imfilter(Image, MEANF, 'replicate');
R1 = U./Image;
R1(Image==0)=1;
index = (U>Image);
FM = 1./R1;
FM(index) = R1(index);
FM = mean2(FM);
case 'HISE' % Histogram entropy (Krotkov86)
FM = entropy(Image);
case 'HISR' % Histogram range (Firestone91)
FM = max(Image(:))-min(Image(:));
case 'LAPE' % Energy of laplacian (Subbarao92a)
LAP = fspecial('laplacian');
FM = imfilter(Image, LAP, 'replicate', 'conv');
FM = mean2(FM.^2);
case 'LAPM' % Modified Laplacian (Nayar89)
M = [-1 2 -1];
Lx = imfilter(Image, M, 'replicate', 'conv');
Ly = imfilter(Image, M', 'replicate', 'conv');
FM = abs(Lx) + abs(Ly);
FM = mean2(FM);
case 'LAPV' % Variance of laplacian (Pech2000)
LAP = fspecial('laplacian');
ILAP = imfilter(Image, LAP, 'replicate', 'conv');
FM = std2(ILAP)^2;
case 'LAPD' % Diagonal laplacian (Thelen2009)
M1 = [-1 2 -1];
M2 = [0 0 -1;0 2 0;-1 0 0]/sqrt(2);
M3 = [-1 0 0;0 2 0;0 0 -1]/sqrt(2);
F1 = imfilter(Image, M1, 'replicate', 'conv');
F2 = imfilter(Image, M2, 'replicate', 'conv');
F3 = imfilter(Image, M3, 'replicate', 'conv');
F4 = imfilter(Image, M1', 'replicate', 'conv');
FM = abs(F1) + abs(F2) + abs(F3) + abs(F4);
FM = mean2(FM);
case 'SFIL' %Steerable filters (Minhas2009)
% Angles = [0 45 90 135 180 225 270 315];
N = floor(WSize/2);
sig = N/2.5;
[x,y] = meshgrid(-N:N, -N:N);
G = exp(-(x.^2+y.^2)/(2*sig^2))/(2*pi*sig);
Gx = -x.*G/(sig^2);Gx = Gx/sum(Gx(:));
Gy = -y.*G/(sig^2);Gy = Gy/sum(Gy(:));
R(:,:,1) = imfilter(double(Image), Gx, 'conv', 'replicate');
R(:,:,2) = imfilter(double(Image), Gy, 'conv', 'replicate');
R(:,:,3) = cosd(45)*R(:,:,1)+sind(45)*R(:,:,2);
R(:,:,4) = cosd(135)*R(:,:,1)+sind(135)*R(:,:,2);
R(:,:,5) = cosd(180)*R(:,:,1)+sind(180)*R(:,:,2);
R(:,:,6) = cosd(225)*R(:,:,1)+sind(225)*R(:,:,2);
R(:,:,7) = cosd(270)*R(:,:,1)+sind(270)*R(:,:,2);
R(:,:,7) = cosd(315)*R(:,:,1)+sind(315)*R(:,:,2);
FM = max(R,[],3);
FM = mean2(FM);
case 'SFRQ' % Spatial frequency (Eskicioglu95)
Ix = Image;
Iy = Image;
Ix(:,1:end-1) = diff(Image, 1, 2);
Iy(1:end-1,:) = diff(Image, 1, 1);
FM = mean2(sqrt(double(Iy.^2+Ix.^2)));
case 'TENG'% Tenengrad (Krotkov86)
Sx = fspecial('sobel');
Gx = imfilter(double(Image), Sx, 'replicate', 'conv');
Gy = imfilter(double(Image), Sx', 'replicate', 'conv');
FM = Gx.^2 + Gy.^2;
FM = mean2(FM);
case 'TENV' % Tenengrad variance (Pech2000)
Sx = fspecial('sobel');
Gx = imfilter(double(Image), Sx, 'replicate', 'conv');
Gy = imfilter(double(Image), Sx', 'replicate', 'conv');
G = Gx.^2 + Gy.^2;
FM = std2(G)^2;
case 'VOLA' % Vollath's correlation (Santos97)
Image = double(Image);
I1 = Image; I1(1:end-1,:) = Image(2:end,:);
I2 = Image; I2(1:end-2,:) = Image(3:end,:);
Image = Image.*(I1-I2);
FM = mean2(Image);
case 'WAVS' %Sum of Wavelet coeffs (Yang2003)
[C,S] = wavedec2(Image, 1, 'db6');
H = wrcoef2('h', C, S, 'db6', 1);
V = wrcoef2('v', C, S, 'db6', 1);
D = wrcoef2('d', C, S, 'db6', 1);
FM = abs(H) + abs(V) + abs(D);
FM = mean2(FM);
case 'WAVV' %Variance of Wav...(Yang2003)
[C,S] = wavedec2(Image, 1, 'db6');
H = abs(wrcoef2('h', C, S, 'db6', 1));
V = abs(wrcoef2('v', C, S, 'db6', 1));
D = abs(wrcoef2('d', C, S, 'db6', 1));
FM = std2(H)^2+std2(V)+std2(D);
case 'WAVR'
[C,S] = wavedec2(Image, 3, 'db6');
H = abs(wrcoef2('h', C, S, 'db6', 1));
V = abs(wrcoef2('v', C, S, 'db6', 1));
D = abs(wrcoef2('d', C, S, 'db6', 1));
A1 = abs(wrcoef2('a', C, S, 'db6', 1));
A2 = abs(wrcoef2('a', C, S, 'db6', 2));
A3 = abs(wrcoef2('a', C, S, 'db6', 3));
A = A1 + A2 + A3;
WH = H.^2 + V.^2 + D.^2;
WH = mean2(WH);
WL = mean2(A);
FM = WH/WL;
otherwise
error('Unknown measure %s',upper(Measure))
end
end
%************************************************************************
function fm = AcMomentum(Image)
[M N] = size(Image);
Hist = imhist(Image)/(M*N);
Hist = abs((0:255)-255*mean2(Image))'.*Hist;
fm = sum(Hist);
end
%******************************************************************
function fm = DctRatio(M)
MT = dct2(M).^2;
fm = (sum(MT(:))-MT(1,1))/MT(1,1);
end
%************************************************************************
function fm = ReRatio(M)
M = dct2(M);
fm = (M(1,2)^2+M(1,3)^2+M(2,1)^2+M(2,2)^2+M(3,1)^2)/(M(1,1)^2);
end
%******************************************************************
OpenCV版本的一些示例：
// OpenCV port of 'LAPM' algorithm (Nayar89)
double modifiedLaplacian(const cv::Mat& src)
{
cv::Mat M = (Mat_<double>(3, 1) << -1, 2, -1);
cv::Mat G = cv::getGaussianKernel(3, -1, CV_64F);
cv::Mat Lx;
cv::sepFilter2D(src, Lx, CV_64F, M, G);
cv::Mat Ly;
cv::sepFilter2D(src, Ly, CV_64F, G, M);
cv::Mat FM = cv::abs(Lx) + cv::abs(Ly);
double focusMeasure = cv::mean(FM).val[0];
return focusMeasure;
}
// OpenCV port of 'LAPV' algorithm (Pech2000)
double varianceOfLaplacian(const cv::Mat& src)
{
cv::Mat lap;
cv::Laplacian(src, lap, CV_64F);
cv::Scalar mu, sigma;
cv::meanStdDev(lap, mu, sigma);
double focusMeasure = sigma.val[0]*sigma.val[0];
return focusMeasure;
}
// OpenCV port of 'TENG' algorithm (Krotkov86)
double tenengrad(const cv::Mat& src, int ksize)
{
cv::Mat Gx, Gy;
cv::Sobel(src, Gx, CV_64F, 1, 0, ksize);
cv::Sobel(src, Gy, CV_64F, 0, 1, ksize);
cv::Mat FM = Gx.mul(Gx) + Gy.mul(Gy);
double focusMeasure = cv::mean(FM).val[0];
return focusMeasure;
}
// OpenCV port of 'GLVN' algorithm (Santos97)
double normalizedGraylevelVariance(const cv::Mat& src)
{
cv::Scalar mu, sigma;
cv::meanStdDev(src, mu, sigma);
double focusMeasure = (sigma.val[0]*sigma.val[0]) / mu.val[0];
return focusMeasure;
}
无法保证这些措施是否是解决问题的最佳选择，但是如果您跟踪与这些措施有关的论文，它们可能会为您提供更多的见识。希望您发现该代码有用！我知道我做到了
以耐克的答案为基础。使用opencv实现基于laplacian的方法非常简单：
short GetSharpness(char* data, unsigned int width, unsigned int height)
{
// assumes that your image is already in planner yuv or 8 bit greyscale
IplImage* in = cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U,1);
IplImage* out = cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_16S,1);
memcpy(in->imageData,data,width*height);
// aperture size of 1 corresponds to the correct matrix
cvLaplace(in, out, 1);
short maxLap = -32767;
short* imgData = (short*)out->imageData;
for(int i =0;i<(out->imageSize/2);i++)
{
if(imgData[i] > maxLap) maxLap = imgData[i];
}
cvReleaseImage(&in);
cvReleaseImage(&out);
return maxLap;
}
将返回一个简短的信息，指示检测到的最大清晰度，根据我对真实样本的测试，这可以很好地指示照相机是否对焦。毫不奇怪，正常值取决于场景，但远不及FFT方法，后者必须具有很高的误报率才能在我的应用中使用。
我想出了一个完全不同的解决方案。我需要分析视频静止帧，以找到每（X）帧中最清晰的帧。这样，我将检测到运动模糊和/或焦点不清晰的图像。
我最终使用了Canny Edge检测，几乎所有类型的视频都获得了非常非常好的结果（使用nikie的方法，数字化VHS视频和较重的隔行视频存在问题）。
我通过在原始图像上设置关注区域（ROI）来优化性能。
使用EmguCV：
//Convert image using Canny
using (Image<Gray, byte> imgCanny = imgOrig.Canny(225, 175))
{
//Count the number of pixel representing an edge
int nCountCanny = imgCanny.CountNonzero()[0];
//Compute a sharpness grade:
//< 1.5 = blurred, in movement
//de 1.5 à 6 = acceptable
//> 6 =stable, sharp
double dSharpness = (nCountCanny * 1000.0 / (imgCanny.Cols * imgCanny.Rows));
}
感谢nikie提出的很棒的Laplace建议。 OpenCV文档向我指出了相同的方向：使用python，cv2（opencv 2.4.10）和numpy ...
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
numpy.max(cv2.convertScaleAbs(cv2.Laplacian(gray_image,3)))
结果在0-255之间。我发现任何超过200ish的事物都非常受关注，而到100则明显模糊。即使完全模糊，最大值也不会真正低于20。
我目前使用的一种方法是测量图像边缘的扩散。寻找这篇文章：
@ARTICLE{Marziliano04perceptualblur,
author = {Pina Marziliano and Frederic Dufaux and Stefan Winkler and Touradj Ebrahimi},
title = {Perceptual blur and ringing metrics: Application to JPEG2000,” Signal Process},
journal = {Image Commun},
year = {2004},
pages = {163--172} }
它通常位于付费专区的后面，但是我看到了一些免费的副本。基本上，它们会定位图像中的垂直边缘，然后测量这些边缘的宽度。平均宽度可得出图像的最终模糊估计结果。较宽的边缘对应于模糊的图像，反之亦然。
该问题属于无参考图像质量估计的领域。如果您在Google学术搜索中查找它，将会获得大量有用的参考。
编辑
这是在nikie的帖子中获得的5张图像的模糊估计值的图表。较高的值对应于较大的模糊。我使用了固定尺寸的11x11高斯滤波器，并改变了标准偏差（使用imagemagick的convert命令来获取模糊图像）。
如果您比较不同大小的图像，请不要忘记按图像宽度进行归一化，因为较大的图像将具有较宽的边缘。
最后，一个重要的问题是区分艺术模糊和不希望的模糊（由焦点缺失，压缩，对象与相机的相对运动引起），但这超出了像这样的简单方法。以艺术模糊为例，看看Lenna的图像：Lenna在镜子中的反射模糊，但她的脸完全清晰。这有助于对Lenna图像进行更高的模糊估计。
我从这篇文章尝试了基于拉普拉斯滤波器的解决方案。它没有帮助我。所以，我尝试了这篇文章中的解决方案，这对我的情况很好（但是很慢）：
import cv2
image = cv2.imread("test.jpeg")
height, width = image.shape[:2]
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
def px(x, y):
return int(gray[y, x])
sum = 0
for x in range(width-1):
for y in range(height):
sum += abs(px(x, y) - px(x+1, y))
较少的模糊图像具有最大sum价值！
您还可以通过更改步长来调整速度和精度，例如
这部分
for x in range(width - 1):
你可以用这个代替
for x in range(0, width - 1, 10):
上面的答案阐明了很多事情，但是我认为进行概念上的区分是有用的。
如果您拍摄的是模糊图像的完美对焦照片怎么办？
仅当您有参考时，模糊检测问题才被提出。如果需要设计（例如，自动对焦系统），则可以比较一系列具有不同模糊或平滑度的图像，然后尝试在该组图像中找到最小模糊点。换句话说，您需要使用上面说明的一种技术来交叉引用各种图像（基本上-在方法中具有各种可能的细化水平-寻找具有最高高频含量的图像）。
此处提供了两种方法的Matlab代码，这些方法已在知名期刊（IEEE图像处理事务）上发布：https : //ivulab.asu.edu/software
检查CPBDM和JNBM算法。如果您检查代码，则移植起来并不是很困难，顺便说一句，它基于Marzialiano的方法作为基本功能。
我实现了它在MATLAB中使用fft并检查了fft的直方图计算平均值和std但还可以执行拟合函数
fa = abs(fftshift(fft(sharp_img)));
fb = abs(fftshift(fft(blured_img)));
f1=20*log10(0.001+fa);
f2=20*log10(0.001+fb);
figure,imagesc(f1);title('org')
figure,imagesc(f2);title('blur')
figure,hist(f1(:),100);title('org')
figure,hist(f2(:),100);title('blur')
mf1=mean(f1(:));
mf2=mean(f2(:));
mfd1=median(f1(:));
mfd2=median(f2(:));
sf1=std(f1(:));
sf2=std(f2(:));
这就是我在Opencv中检测区域中的焦点质量的方法：
Mat grad;
int scale = 1;
int delta = 0;
int ddepth = CV_8U;
Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
/// Gradient X
Sobel(matFromSensor, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
/// Gradient Y
Sobel(matFromSensor, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);
cv::Scalar mu, sigma;
cv::meanStdDev(grad, /* mean */ mu, /*stdev*/ sigma);
focusMeasure = mu.val[0] * mu.val[0];