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
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更新时间：2024-06-16 19:36:52
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)