结合沃尔什变换与列率截断的图像局部模糊抗噪检测

摘要

图像局部模糊的有效检测是计算机视觉领域的一项挑战性任务,现有模糊检测算法多难以兼顾准确性和实时性,并且在检测噪声混叠的模糊图像时有较大局限.为此,提出一种无监督且抗噪的局部模糊快速检测算法.首先利用主动模糊策略和沃尔什变换对待测图像进行列率域解析,并自适应截断列率谱的低列率区域以消除噪声干扰;在此基础上进一步构造并求解各像素点的局部模糊度量,得到待测图像的模糊分布;最终在聚类引导下采用多尺度修正生长实现局部模糊区域的分割.在CUHK,DUT等代表性数据集上的实验结果表明,所提算法可在无监督情况下快速、有效地检测图像模糊并准确分割局部模糊区域,在精确率、召回率、F_(1)测度、平均绝对误差、平均处理时间等多个评估指标上均接近或超过同类算法的最优水平,尤其在噪声情况下具有显著优于同类算法的检测性能.