[发明专利]一种图像模糊检测方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种图像模糊检测方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤S1：提供待处理的第一图像；

步骤S2：将所述第一图像划分成多个设定大小的第二图像；

步骤S3：采用梯度算子计算出每一所述第二图像的激活值；

步骤S4：将多个所述第二图像的激活值按步骤S2中第二图像划分的顺序进行排列，获得激活图像；及

步骤S5：将所述激活图像输入至预设的神经网络中，根据所述激活图像判断出第一图像是否模糊；

所述激活图像中的多个激活值的输入顺序与所述第二图像的划分顺序对应；

所述激活值为图像的特征出现强度的量化表示，所述激活值与所述图像模糊程度关联。

2.如权利要求1中所述的图像模糊检测方法，其特征在于：在步骤S2中或步骤S2与步骤S3之间还包括：

步骤S2-1：判断每一所述第二图像是否完整，若是则进入步骤S3，若否，则进入步骤S2-2；

步骤S2-2：以第一图像的边缘为对称轴，对第一图像进行镜像翻转以补齐第二图像的不完整部分。

3.如权利要求1中所述的图像模糊检测方法，其特征在于：在上述步骤S2中具体包括如下步骤：

步骤S21：将所述第一图像进行灰度化处理，得到第一图像的灰度化图像；及

步骤S22：设定一个矩形框，将该矩形框在所述第一图像上按设定规则进行移动，依次将第一图像按照所述矩形框的大小均匀划分为多个第二图像。

4.如权利要求3中所述的图像模糊检测方法，其特征在于：步骤S22中，任一第二图像与其相邻的至少一第二图像之间有重叠区域。

5.如权利要求1中所述的图像模糊检测方法，其特征在于：在上述步骤S5中具体包括如下步骤：

步骤S51：将步骤S4中得到的激活图像输入至神经网络；

步骤S52：神经网络通过预设的至少一个阈值范围，对激活图像中的激活值进行加权运算获得模糊置信度，根据模糊置信度与所述阈值大小的比较结果判定所述第一图像为模糊图像。

6.如权利要求1中所述的图像模糊检测方法，其特征在于：所述神经网络经过如下方式训练得到：

步骤A：采集样本图像及样本图像对应的模糊判断结果；

步骤B：以采集的样本图像作为第一图像执行步骤S2-S4获得样本图像对应的激活值图像；及

步骤C：根据样本图像对应的激活图像及模糊判断结果训练获得所述神经网络。

7.如权利要求1中所述的图像模糊检测方法，其特征在于：所述梯度算子包括Brenner梯度算子、Tenengrad梯度算子或Laplacian梯度算子中的任一种或多种。

8.一种图像模糊检测系统，其特征在于，包括：

图像获取单元，用于提供待处理的第一图像；

图像划分单元，用于将所述第一图像划分成多个设定大小的第二图像；

激活值求取单元，用于采用梯度算子计算出每一所述第二图像的激活值；

激活图生成单元，用于将多个所述第二图像的激活值按图像划分单元的划分的顺序进行排列，获得完整的激活图像；及

图像判别单元，用于将所述激活图像输入至预设的神经网络中，根据所述激活图像判断出第一图像是否模糊；

所述激活图像中的多个激活值的输入顺序与所述第二图像的划分顺序对应；

所述激活值为图像的特征出现强度的量化表示，所述激活值与所述图像模糊程度关联。

9.如权利要求8中所述的图像模糊检测系统，其特征在于，还包括：

图像补齐单元，用于当所述第二图像划分不完整时，通过以第一图像的边缘为对称轴，对第一图像进行镜像翻转以补齐第二图像的不完整部分。

10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于：所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项中所述的图像模糊检测方法；

所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至7任一项中所述的图像模糊检测方法。