[发明专利]一种图片清晰度判定方法及装置

权利要求书

1.一种图片清晰度判定方法，其特征在于，包括：

利用目标检测模型识别出待判定图片所包含的主物体及各主物体的位置；

从所述待判定图片中提取得到各个主物体的图像，得到主物体图像；

对于任一主物体图像，对该主物体图像进行边缘检测，并根据该主物体图像对应的边缘检测图像计算得到该主物体图像的清晰度；

根据各个主物体图像的清晰度计算得到所述待判定图片的清晰度判定结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于任一主物体图像，对该主物体图像进行边缘检测，并根据该主物体图像对应的边缘检测图像计算得到该主物体图像的清晰度，包括：

将所述主物体图像转换为灰度图；

对所述主物体图像的灰度图进行边缘检测，得到边缘检测图像；

计算所述边缘检测图像的方差，并根据所述方差获得所述主物体图像的清晰度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个主物体图像的清晰度计算得到所述待判定图片的清晰度判定结果，包括：

根据各个主物体图像的清晰度，以及各个主物体图像对应的权重，计算得到所述待判定图片的清晰度；

将所述待判定图片的清晰度与清晰度阈值进行比较，得到所述待判定图片的清晰度判定结果，所述清晰度阈值由预先标注的清晰图片计算得到。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，各个主物体图像对应的权重的确定过程，包括：

计算各个主物体图像的面积；

根据各主物体图像的面积在所有主物体图像的面积总和中的比例确定各个主物体图像的权重。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述清晰度阈值更新为最新的清晰图片的清晰度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，目标检测模型的训练过程包括：

获取训练样本图片，所述训练样本图片中包含标注内容，所述标注内容包括所述训练样本图片所包含的全部物体的图像及各物体在图片中的位置；

将所述训练样本图片输入至待训练目标检测模型中，获得识别结果，所述识别结果包括图片所包含物体及各物体在图片中的位置；

根据所述识别结果与所述标注内容之间的误差，调整所述待训练目标检测模型中的参数，直到训练图片利用调整后的目标检测模型得到的识别结果与标注内容之间的误差小于阈值，得到所述目标检测模型。

7.一种图片清晰度判定装置，其特征在于，包括：

目标识别模块，用于利用目标检测模型识别出待判定图片所包含的主物体及各主物体的位置；

目标分割模块，用于从所述待判定图片中提取得到各个主物体的图像，得到主物体图像；

主物体清晰度计算模块，用于对于任一主物体图像，对该主物体图像进行边缘检测，并根据该主物体图像对应的边缘检测图像计算得到该主物体图像的清晰度；

图片清晰度计算模块，用于根据各个主物体图像的清晰度计算得到所述待判定图片的清晰度判定结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，主物体清晰度计算模块，包括：

灰度化处理子模块，用于将所述主物体图像转换为灰度图；

边缘检测子模块，用于对所述主物体图像的灰度图进行边缘检测，得到边缘检测图像；

清晰度计算子模块，用于计算所述边缘检测图像的方差，并根据所述方差获得所述主物体图像的清晰度。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述图片清晰度计算模块，包括：

图片清晰度计算子模块，用于根据各个主物体图像的清晰度，以及各个主物体图像对应的权重，计算得到所述待判定图片的清晰度；

图片清晰度判定子模块，用于将所述待判定图片的清晰度与清晰度阈值进行比较，得到所述待判定图片的清晰度判定结果，所述清晰度阈值由预先标注的清晰图片计算得到。

10.一种图片清晰度判定装置，其特征在于，包括：存储器和处理器；

所述存储器内存储有程序指令；

所述处理器用于调用所述存储器内的程序指令以执行权利要求1-6任一项所述的图片清晰度判定方法。