发明专利已授权

基于图像DCT域的SVD分解的模糊检测方法

📄 申请号：CN201810313311.1 📄 发布日：2026/06/22

著录项目信息

申请日

2018-04-09

公开号

CN108510496B

公开日

2020-09-22

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00

技术画像

所属领域

图像处理图像处理图像质量评价计算机视觉

应用场景

图像清晰度检测, 拍照设备自动对焦, 视频监控图像质量监测, 医学图像分析, 工业视觉检测

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摘要

本发明提出了一种基于图像DCT域的SVD分解的模糊检测方法。首先计算待测图像的梯度图，图像的边缘信息可以从梯度图中得到，然后把梯度图进行分块，并进行DCT变换，因为DCT域的交流系数反映了图像的边缘和清晰度，接着差分矩阵来分析DCT域的交流系数信息，通过计算差分矩阵的奇异值，并构造响应函数来表示块的图像的模糊程度，最终用均值和方差去归一化图像块响应之和，来消除图像内容的影响。实验表明该方法得到的模糊分数与人眼对图像的主观评价分数高度一致。本发明的检测模型考虑到图像变模糊过程中的边缘变宽，清晰度变弱等特点，并有效的消除图像内容的影响，因此检测准确率很高，而且检测效率快，整体性能优于前人的方法。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于图像梯度DCT变换的模糊检测方法

当前第 / 件

基于卷积神经网络和编码的手写数字识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：53 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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