隔离模糊图像的非模糊部分

我有一个用手机相机拍摄的图像，重点放在其中的一部分上，比如说一张脸或其他。我想-大概-集中在哪里。例如，聚焦区域周围的边界框。例如：

通常，这是图像分割问题（http://en.wikipedia.org/wiki/Image_segmentation），您将尝试将图像的聚焦区域与非聚焦区域隔离开。

光学透镜无论如何都等效于低通滤波器，并且低通滤波器对信号的作用是通过限制较高的频率含量使其平滑。

在数字图像处理中，低频对应于大物体（一般形式），而高频对应于小物体（细节）。

因此，要隔离聚焦区域，您可能正在寻找相对于模糊区域具有较高标准偏差的区域，因为模糊区域的焦距平滑操作会使模糊区域具有较低的标准偏差。

$M \times N$

$M \times N$

对于帖子中的图像，直方图可能会表现出两种模式。一种对应于相对较高的标准偏差值（聚焦区域），另一种对应于相对较低的标准偏差值（模糊区域）。

然后，您可以将阈值定位在例如两种模式之间，以在您的聚焦区域和未聚焦区域之间建立标准，然后选择标准偏差高于阈值的所有“补丁”（或MxN窗口区域）。（有关更多信息，请参见：http : //en.wikipedia.org/wiki/Thresholding_%28image_processing%29）

这将为您隔离图像的聚焦部分。

希望这可以帮助。

这是一种更简单的方法，它不涉及滑动窗口分析。

• 将图像转换为灰度（这不是必需的，但是为了清楚起见，我假设您只有一个通道）

• 计算两个方向的梯度

• 计算幅度（或仅将梯度平方）

• 求和两个方向上的两个梯度图像

如前所述，图像的聚焦部分将比非聚焦区域具有更高的频率。从总和中，您将得到两个投影，在该投影中，沿着该方向放置聚焦对象的那部分有很多变化（较高的值）。您现在可以执行以下操作：

• 确定这些较高值的起点和终点。您可以使用简单的阈值（例如0.7 * maximum_value）或平滑轮廓，获取二阶导数并检查其中的最大值。

• 上一步的“开始/停止”位置为您提供了沿两个方向放置像素区域指示矩形的像素位置。