[发明专利]一种结合图像显著性区域分割的图像模糊检测算法

权利要求书

1.一种结合图像显著性区域分割的图像模糊检测方法，为基于图像全局区域特征和关注区域特征的无参考图像的模糊估计；其特征在于：对于图像的特征，使用了图像不同分辨率下梯度跳变和图像非零二阶导数的绝对值的均值作为区别图像模糊与否的判别特征；对于图像的分割，利用显著性检测算法进行图像的分割；在进行图像的模糊检测中：

所述的全局区域特征：

1)整幅图像不同分辨率下梯度跳变v_mg，图像越模糊该值越小，

2)整幅图像非零二阶导数的绝对值的均值v_g，图像越模糊该值越小；

所述的关注区域特征：

1)关注区域不同分辨率下梯度跳变sv_mg，图像越模糊该值越小，

2)关注区域图像非零二阶导数的绝对值的均值sv_g，图像越模糊该值越小；

将上述几个特征进行组合，构成以下两组组合特征：

1)整幅图像不同分辨率下梯度跳变和图像非零二阶导数的绝对值的均值，即v_mg和v_g的组合，

2)关注区域不同分辨率下梯度跳变和关注区域图像非零二阶导数的绝对值的均值，即sv_mg和sv_g的组合。

2.根据权利要求1所述的图像模糊检测方法，其特征在于：采用了基于二维log-gabor wavelets的saliency map的分割算法进行图像分割得到图像的关注区域。

3.根据权利要求1所述的图像模糊检测方法，其特征在于：采用svm分类器判别图像模糊与否。