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申请/专利权人：上海新相微电子股份有限公司

摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于模糊检测的图像处理方法及装置。所述方法首选通过甄别图像信息是否为模糊图像来提升效率，相较于现有技术对图像信息直接进行模糊处理，本发明能够提前筛选出清晰图像，降低系统资源；同时，本发明在对图像信息进行处理时，还首先确定模糊图像中的模糊区域，在进行模糊处理时，就可以有针对性的只对图像信息中的模糊部分进行处理，进一步提升效率；另外，本发明在进行模糊处理时，使用基于马尔科夫链的模糊方程求解来还原图像，能够从多个层次还原图像，提升还原图像的。

主权项：1.基于模糊检测的图像处理方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：步骤1：图像拍摄装置在拍摄图像信息时，首先使用第一图像识别模型对拍摄对象进行图像识别，得到第一图像识别结果，并将第一图像识别结果附加到拍摄得到的图像信息中，得到完整图像信息，执行步骤2；步骤2：对完整图像信息进行图像模糊判别，具体包括：使用第二图像识别模型对完整图像信息中的图像信息进行图像识别，得到第二图像识别结果，并将第二图像识别结果与完整图像信息中的第一图像识别结果进行比较，得到相似值；若第一图像识别结果与第二图像识别结果的相似值大于或等于设定的阈值，则判断完整图像信息中的图像信息为清晰图像；若第一图像识别结果与第二图像识别结果的相似值小于设定的阈值，则判断完整图像信息中的图像信息为模糊图像，执行步骤3；步骤3：对完整图像信息中的图像信息进行模糊区域检测，具体包括：基于步骤2中得到的相似值，计算出图像信息中模糊区域的大小值；构建一个与模糊区域的大小值相等的边缘窗口检测器；采用窗函数的方式，使用边缘窗口检测器在图像信息中进行逐行边缘检测，找到图像信息中的模糊区域部分，执行步骤4；步骤4：对完整图像信息中的图像信息进行模糊区域处理，具体包括：选定步骤3中找到的模糊区域部分，将模糊区域部分按照预设的多个比例进行放大，得到多个模糊图像层；将模糊区域置于最底层，按照比例由小到达以此依次重叠，最大比例对应的模糊图像层置于最顶层，并为每一层建立基于马尔科夫链的模糊方程；从最底层到最顶层逐步求解模糊方程并复原图像，同时在不同尺度设置自适应参数，直到图像大小到达原始尺度，得到最后精确的模糊方程，并用此模糊方程复原模糊区域得到清晰图像；所述步骤3中基于步骤2中得到的相似值，计算出图像信息中模糊区域的大小值的方法包括：使用如下公式计算图像信息中模糊区域的大小值：所述步骤3中的边缘窗口检测器使用如下公式表示：其中，Gx，y为图像信息中像素点坐标x，y的边缘检测值，Wx，y为图像信息中像素点坐标x，y的梯度值，Wx+1，y+1为图像信息中像素点坐标x+1，y+1的梯度值，Wx+1，y为图像信息中像素点坐标x+1，y的梯度值，Wx，y+1为图像信息中像素点坐标x，y+1的梯度值；所述步骤4中的建立的基于马尔科夫链的模糊方程使用如下公式表示：其中B*表示模糊区域B对应的各个方向的一阶和二阶梯度图的集合；||表示求模运算；Kn+1、Kn-1和Kn为以马尔科夫链管理的模糊方程；表示卷积运算，L为卷积核；β为调整系数，取值范围为：2.5～5；当求解完K1到Kn的所有值后，则完成从最底层到最顶层的模糊方程的逐步求解。

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