[发明专利]一种图像清晰度检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种图像清晰度检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法为：将获取的图像划分为至少两个子区域，根据每一子区域中各像素点信息，确定每一子区域的清晰度参数值；根据每一子区域的清晰度参数值，确定图像的清晰度参数值；根据图像的清晰度参数值和各清晰度参数的设定权重确定图像的清晰度综合参数值；当根据图像的清晰度参数值确定图像既不满足清晰条件也不满足模糊条件时，按照预设规则抽取子区域；将抽取的各子区域输入训练的清晰度检测模型中，获得抽取的各子区域的清晰度评分；根据抽取的所述各子区域的清晰度评分获得图像的初始清晰度评分；根据图像的初始清晰度评分和图像的清晰度综合参数值对图像进行清晰度检测。

技术领域

本发明涉及图像检测领域，尤其涉及一种图像清晰度检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，传统的图像清晰度检测方法有：使用图像的梯度值表示图像清晰度、使用图像的熵表示图像清晰度等。如果图像为文本图像，如表单图像、票据图像等，不同亮度下的图像的梯度值或熵的计算结果会有很大的差异，并且，图像上文字的多少、纸张背面是否有文字这些影响因素也会对计算结果产生很大的影响，导致在无参考的情况下很难设定阈值对图像的清晰度进行分级评判，对图像清晰度的检测准确度较低。

发明内容

为了解决传统的图像清晰度检测方法对图像清晰度的检测准确度低的问题，本发明实施例提供了一种图像清晰度检测方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像清晰度检测方法，包括：

将获取的图像划分为至少两个子区域，并根据所述每一子区域中各像素点信息，确定所述每一子区域的清晰度参数值，所述清晰度参数为表征清晰程度的评价参数，所述清晰度参数包括：灰度标准差、自参考梯度值、中间比例梯度均值、高比例梯度均值；

根据所述每一子区域的清晰度参数值，确定所述图像的清晰度参数值；并根据所述图像的清晰度参数值和所述各清晰度参数的设定权重确定所述图像的清晰度综合参数值，所述清晰度综合参数表征清晰程度的综合评价参数；

当根据所述图像的清晰度参数值确定所述图像既不满足清晰条件，也不满足模糊条件时，按照预设规则抽取子区域；

将抽取的各子区域输入训练的清晰度检测模型中，获得抽取的所述各子区域的清晰度评分；

根据所述抽取的所述各子区域的清晰度评分获得所述图像的初始清晰度评分；

根据所述图像的初始清晰度评分和所述图像的清晰度综合参数值对所述图像进行清晰度检测。

一种可能的实施方式中，所述方法，还包括：

当根据所述图像的清晰度参数值确定所述图像满足清晰条件时，确定所述图像为清晰图像；

当根据所述图像的清晰度参数值确定所述图像满足模糊条件时，确定所述图像为模糊图像。

一种可能的实施方式中，通过以下方式确定所述图像是否满足清晰条件：

当确定所述图像的灰度标准差、所述图像的自参考梯度值以及所述图像的中间比例梯度均值中，存在任一个大于各自对应的第一设定阈值时，确定所述图像满足清晰条件；否则，确定所述图像不满足清晰条件。

一种可能的实施方式中，通过以下方式确定所述图像是否满足模糊条件：

当确定所述图像的灰度标准差、所述图像的自参考梯度值、所述图像的中间比例梯度均值以及所述图像的高比例梯度均值中，存在至少三个小于各自对应的第二设定阈值时，确定所述图像满足模糊条件；否则，确定所述图像不满足模糊条件。

一种可能的实施方式中，所述中间比例梯度均值表征双向梯度值的大小在中间区域范围内的像素点的双向梯度值的均值；所述高比例梯度均值表征双向梯度值的大小在高区域范围内的像素点的双向梯度值的均值。