[发明专利]一种图像检测方法、装置及计算机存储介质

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的目标图像，并确定所述目标图像的全局边缘特征；

若所述全局边缘特征表征所述目标图像为非模糊图像，从所述目标图像中截取区域图像，并确定所述区域图像的局部边缘特征；

若所述局部边缘特征表征所述区域图像为非模糊图像，在所述目标图像中识别出包含人脸的局部图像，并确定所述局部图像的边缘特征；若所述局部图像的边缘表征所述局部图像为非模糊图像，将所述目标图像标记为清晰图像；

其中，边缘特征为不同对象之间的界线；

其中，确定所述局部图像的边缘特征包括：

获取滤波矩阵，所述滤波矩阵中的元素用于表征指定多项式中单项式的系数；

将所述局部图像的数据与所述滤波矩阵进行卷积，并计算卷积后的图像数据的第一方差，并将计算得到的所述第一方差作为所述局部图像的第一类边缘特征；

将所述局部图像划分为指定数量的子区域图像，并将所述子区域图像的数据与所述滤波矩阵进行卷积；

计算所述子区域图像卷积后的图像数据的第二方差，并将计算得到的第二方差中的最小方差作为所述局部图像的第二类边缘特征；

其中，所述第一类边缘特征和所述第二类边缘特征的组合作为所述局部图像的边缘特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述目标图像中的全局边缘特征包括：

获取滤波矩阵，所述滤波矩阵中的元素用于表征指定多项式中单项式的系数；

将所述目标图像的数据与所述滤波矩阵进行卷积，并计算卷积后的图像数据的方差，并将计算得到的所述方差作为所述目标图像的全局边缘特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算卷积后的图像数据的方差包括：

确定所述目标图像的宽度和高度，并基于所述宽度、高度以及所述卷积后的图像数据中像素点的像素值，计算所述卷积后的图像数据的均值；

根据所述宽度、高度、均值以及所述卷积后的图像数据中像素点的像素值，计算所述卷积后的图像数据的方差。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述全局边缘特征表征所述目标图像为非模糊图像包括：

若计算得到的所述方差大于或者等于指定阈值，判定所述目标图像为非模糊图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述区域图像的局部边缘特征包括：

获取滤波矩阵，所述滤波矩阵中的元素用于表征指定多项式中单项式的系数；

将所述区域图像的数据与所述滤波矩阵进行卷积，并计算卷积后的图像数据的方差，并将计算得到的所述方差作为所述局部图像的局部边缘特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算卷积后的图像数据的方差包括：

确定所述区域图像的起始像素点在所述目标图像中的坐标值，并获取所述区域图像的宽度和高度；

基于所述坐标值、宽度、高度以及所述卷积后的图像数据中像素点的像素值，计算所述卷积后的图像数据的均值；

根据所述坐标值、宽度、高度、均值以及所述卷积后的图像数据中像素点的像素值，计算所述卷积后的图像数据的方差。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述局部边缘特征表征所述区域图像为非模糊图像包括：

检测所述目标图像的分辨率，并获取与所述分辨率相关联的判定阈值；

若计算得到的所述方差大于或者等于所述判定阈值，判定所述区域图像为非模糊图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部图像的边缘特征表征所述局部图像为非模糊图像包括：

确定所述局部图像所占的区域与所述目标图像所占的区域之间的比值，并获取与所述比值相关联的第一判定阈值和第二判定阈值；

若所述第一方差小于或者等于所述第一判定阈值，并且所述最小方差小于或者等于所述第二判定阈值，判定所述局部图像为模糊图像；否则，判定所述局部图像为非模糊图像。