【文件属性】：
文件名称：梯度幅值图像matlab代码-Spatially-Varying-Blur-Detection-python:的“基于梯度幅度的多尺度融合和排
文件大小：80KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-28 01:50:12
系统开源
梯度幅值图像矩阵代码空间变化模糊检测python
的“基于梯度幅度的多尺度融合和排序变换系数的空间变化模糊检测”的python实现-cvpr
2017
简要理论：
回购是本文的python实现，可在此处找到
离散余弦变换用于将图像从空间域转换到频域。
DCT系数分为“低”，“中”和“高”频段，其中仅使用了高频。
在特定位置，以各种分辨率提取高频DCT系数。
将所有这些选择的系数组合在一起并进行分类，以形成经multiscale-fused
and
sorted
high-frequency
transform
coefficients
这些系数显示了图像中模糊斑点与锐利斑点之间的视觉差异（请参见论文中的图2）
这些系数中的每一个都会为图像生成“过滤层”。
第一层是最小的DCT高频系数，而最后一层是各种规模的最高DCT高频系数。
（请参阅本文中的第2.1节）
选择这些层的子集的并集。
然后，通过最大缓冲池发送此消息，以保留该组层中的最高激活
然后将该结果图发送到后处理，该后处理包括计算局部熵并使用边缘保留平滑滤波器（例如Domain
transform
recursive
edge-pr
【文件预览】：
Spatially-Varying-Blur-Detection-python-main
----BlurDetector.py(10KB)
----images()
--------motion0138.jpg(73KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(4KB)
----.gitignore(13B)
----example.py(453B)