opencv - 如何快速可靠地估计文档照片中的模糊严重程度？

Question

假设我有一张 20 MP 的文档照片，其中包含打印或手写的文本。当然，文本和背景可能会因阴影、闪光或灯的光晕等而轻微扭曲。

我想估计图像上半部分和下半部分的模糊度。因为我知道打印的(希望是手写的)文本太锐利以至于无法在通用相机分辨率/设置中检测到，所以我假设文本到背景的边界是无限锐利的。我正在考虑检测在局部亮度窗口内形成 minBrightness+5%(文本颜色)和 maxBrightness-5% 之间边界的像素的最小数量(或第一个百分位数)——因为动态范围和闪电条件在不同地区发生变化照片的。因此，如果我最多需要 3 个像素从 BlackPoint 跨越到 WhitePoint，我会推断我的模糊大小大约为 2 个像素。

我的想法有几个问题。我正在考虑的算法似乎比过滤器慢。如果我在一个根本没有文本的区域(例如，一个文档，其下半部分是完全空白的)运行它可能会产生误导性的结果，因此它依赖于硬编码的最小动态范围(例如，如果 maxBrightness-minBrightness < 100，则没有文本；不要尝试估计模糊)。第三，我的算法在噪声、阴影等方面似乎不是很稳健，如果实际文本字体不是黑白的，而是出于审美目的是灰度的，它可能会失败。

考虑到我的顾虑，是否有一种快速、稳健、准确度适中的算法能够比我想到的算法更好地完成任务？

PS 现在我假设均匀模糊而不是定向模糊，因为模糊的方向不是我任务的中心。

Answer 1

由于您的文字应该清晰，因此一般的“对焦”或模糊检测器似乎可以工作。类似于:Is there a way to detect if an image is blurry?和 Detection of Blur in Images/Video sequences应用于图像的各个部分。