基于梯度幅值的多尺度融合与排序变换系数的空间变化模糊检测
计算机视觉与模式识别
2017-04-13 v3
摘要
在没有任何关于模糊类型信息的情况下检测空间变化模糊是一项具有挑战性的任务。在本文中,我们提出了一种新颖有效的方法,以在不需要任何关于模糊类型、模糊程度或相机设置知识的情况下,从单张图像解决模糊检测问题。我们的方法基于梯度幅值的新型高频多尺度融合与排序变换(HiFST)计算模糊检测图。在不同模糊类型、模糊程度和内容的多样化模糊图像集上对所提方法进行的评估表明,所提算法在定性和定量上均优于现有先进方法。
引用
@article{arxiv.1703.07478,
title = {Spatially-Varying Blur Detection Based on Multiscale Fused and Sorted Transform Coefficients of Gradient Magnitudes},
author = {S. Alireza Golestaneh and Lina J. Karam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.07478},
year = {2017}
}
备注
Accepted to CVPR 2017