书一起用于解释本公开的原理。
[0087] 图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像清晰度检测方法流程图；
[0088] 图2是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测方法流程图；
[0089] 图3是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测方法流程图；
[0090] 图4是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测方法流程图；
[0091] 图5是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测方法流程图；
[0092] 图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测方法流程图；
[0093] 图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测方法流程图；
[0094] 图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测方法流程图； [0095]图9A至9D是本公开根据一示例性实施例示出的图像清晰度检测的场景示意图；
[0096] 图10是本公开根据一示例性实施例示出的一种图像清晰度检测装置框图；
[0097] 图11是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测装置框图；
[0098] 图12是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测装置框图；
[0099] 图13是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测装置框图；
[0100]图14是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测装置框图；
[0101]图15是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测装置框图；
[0102] 图16是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测装置框图；
[0103] 图17是本公开根据一示例性实施例示出的另一种图像清晰度检测装置框图；
[0104] 图18是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于图像清晰度检测装置的一结 构示意图。
【具体实施方式】
[0105] 这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及 附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例 中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附 权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0106] 在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。 在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的"一种"、"所述"和"该"也旨在包括多数 形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语"和/或"是指并包 含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0107] 应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这 些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离 本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第 一信息。取决于语境，如在此所使用的词语"如果"可以被解释成为"在……时"或"当…… 时"或"响应于确定"。
[0108] 如图1所示，图1是根据一示例性实施例示出的一种图像清晰度检测方法，包括以 下步骤：
[0109] 在步骤101中，获取待检测图像。
[0110] 本公开实施例中提供的方法可以用于终端，例如，智能手机、平板电脑、个人数字 助理（Personal Digital Assistant，PDA)等。
[0111] 本步骤中，所述终端可以按照相关技术获取所述待检测图像。其中，所述待检测图 像可以是用户通过选中操作在所述终端上选中的，或者所述待检测图像可以默认为预存在 所述终端上的所有图像。
[0112] 在步骤102中，根据所述待检测图像中的颜色对比度信息，确定所述待检测图像中 的图像显著性区域。
[0113] 可选地，步骤102如图2所示，图2是根据图1所示实施例的基础上示出的另一种图 像清晰度检测方法，可以包括：
[0114] 在步骤102-1中，确定所述待检测图像中每个像素点在多个尺度下的颜色权重均 值。
[0115]本公开实施例中，可以将所述待检测图像中颜色变化明显的区域确定为图像显著 性区域。可选地，步骤102-1如图3所示，图3是根据图2所示实施例的基础上示出的另一种图 像清晰度检测方法，可以包括：
[0116] 在步骤102-11中，将所述待检测图像由红绿蓝RGB颜色空间转换到LAB颜色空间。
[0117] 本步骤中，所述终端可以按照相关技术对所述待检测图像进行颜色空间转换，由 当前的红绿蓝RGB颜色空间转换到色域更加宽广的LAB颜色空间。
[0118] 在步骤102-12中，在所述LAB颜色空间中，分别计算所述待检测图像中每个像素点 在多个尺度下的颜色权重值。
[0119] 本步骤中，所述待检测图像中每个像素点在尺度i下的颜色权重值51通过以下公 式计算得到：
[0120]
其中，L、A和B分别是每个像素点在L通道、A通 道和B通道的通道颜色值，V1、Va、Vb分别是所述每个像素点在多个尺度下的L通道、A通道和B 通道的通道颜色均值。
[0121] 本公开实施例中，可以预设多个不同的尺度。不同尺度下，每个像素点的邻域大小 是不同的。例如，在尺度1时，像素点A的邻域包括整个待检测图像。在尺度2至尺度η时，像素 点Α的邻域大小可以是待检测图像中宽高的倍数递减。以此类推，得到多个不同尺度。
[0122] 由于在不同尺度下每个像素点的邻域大小不同，因此，每个像素点在多个尺度下 的L通道、A通道和B通道对应的通道颜色值也不同。本公开实施例中，所述终端可以按照相 关技术分别计算每个像素点在尺度i下对应L通道、A通道和B通道的通道颜色值Vll、Val和 Vbi，进而分别通过以下公式求取平均值，得到VI、va和Vb :
[0123]
，其中，η'是当前尺度i下邻域像素 点的个数。
[0124] 对于同一待检测图像而言，在不同尺度下，同一像素点在L通道、A通道和B通道对 应的通道颜色值L、A和B的值是相同的。本公开实施例中，所述终端同样可以按照相关技术 计算每个像素点在L通道、A通道和B通道对应的通道颜色值L、A和B。
[0125] 进一步地，可以根据公另
^，计算得到所述待检测 图像中每个像素点在尺度i下的颜色权重值Su
[0126] 在步骤102-13中，根据所述颜色权重值，计算所述每个像素点在所述多个尺度下 的颜色权重均值。
[0127] 本步骤中，所述每个像素点在所述多个尺度下的颜色权重均值可以通过以下公式 计算得到：
[0128]
1，其中η是所述多个尺度的个数，Si是所述每个像素点在尺度i下的颜 i-I 色权重值。
[0129] 所述终端可以对步骤102-12计算得到的Si求取平均值，得到所述每个像素点在所 述多个尺度下的颜色权重均值。
[0130]在步骤102-2中，对所述待检测图像进行分割，得到多个分割区域。
[0131] 本步骤中，可选地，可以采用线性迭代聚类算法SILC对所述待检测图像进行分割， 可以是将相似度接近的像素点划分到同一分割区域内。
[0132] 为了进一步提高后续对图像显著性区域进行确定时的准确性，本公开实施例中， 在进行图像分割时，可以是多尺度分割，即设定分割的块数或者分割结果中包含像素的最 少个数作为分割的依据，得到多种分割结果。例如像素点A在第一种分割结果中被划分到第 一分割区域，在其他分割结果中被划分到第二分割区域。
[0133] 在步骤102-3中，根据所述每个像素点的所述颜色权重均值，判断多个所述分割区 域的区域颜色权重均值对比度是否超过所述待检测图像的整体颜色权重均值对比度。
[0134] 可选地，步骤102-3如图4所示，图4是根据图3所示实施例的基础上示出的另一种 图像清晰度检测方法，可以包括：
[0135] 在步骤102-31中，分别将所述分割区域中包括的所有第一像素点的所述颜色权重 均值的第一平均值确定为所述分割区域的区域颜色权重均值对比度。
[0136] 本步骤中，可以将分割区域中包括的全部像素点(此处记做第一像素点）的颜色权 重均值的平均值(此处记做第一平均值)作为对应分割区域的区域颜色权重均值对比度。
[0137] 在步骤102-32中，将所述待检测图像中包括的所有第二像素点的所述颜色权重均 值的第二平均值确定为所述待检测图像的整体颜色权重均值对比度。
[0138] 本步骤中，将所述待检测图像中包括的所有像素点(此处记做第二像素点）的颜色 权重均值的平均值(此处记做第二平均值)作为所述待检测图像的整体颜色权重均值对比 度。
[0139] 在步骤102-33中，判断所述区域颜色权重均值对比度是否超过所述整体颜色权重 均值对比度。
[0140] 本步骤中，所述终端可以按照相关技术，判断所述区域颜色权重均值对比度是否 超过所述整体颜色权重均值对比度。如果超过，则执行步骤102-4。
[0141] 在步骤102-4中，将所述区域颜色权重均值对比度超过所述整体颜色权重均值对 比度的所述分割区域确定为所述待检测图像中的图像显著性区域。
[0142] 本公开实施例中，考虑到所述终端在进行图像分割时，采用多尺度分割的方式得 到了多种分割结果。对应地，针对不同的分割结果，循环执行步骤102-31至步骤102-33。将 在多个分割结果中均被确定为图像显著性区域的分割区域确定为最终的图像显著性区域。
[0143] 可选地，本公开实施例中，最终可以用图像掩膜mask在待检测图像上标识出图像 显著性区域。
[0144] 在步骤103中，确定所述待检测图像的图像清晰度。
[0145] 可选地，步骤103如图5所示，图5是根据图1所示实施例的基础上示出的另一种图 像清晰度检测方法，可以包括：
[0146] 在步骤103-1中，在所述待检测图像中，计算当前位置包括的第三像素点的第一灰 度值和第二灰度值之间的绝对差值，其中所述第二灰度值是在所述当前位置上与所述第三 像素点相邻的像素点的灰度值。
[0147] 本步骤中，所述当前位置包括多个像素点（此处记做第三像素点），所述终端可以 按照相关技术确定所述第三像素点的灰度值。进一步地，分别计算其中任一个所述第三像 素点和与其相邻的像素点之间的灰度值的差值。
[0148] 在步骤103-2中，计算所述第三像素点的所述绝对差值的和值。
[0149] 本步骤中，针对每一个所述第三像素点，计算其绝对差值的和值如下：
[0150]
*其中，VB (X)是当前位置B处像素点X的绝对差值的和值，I i和I j 分别为像素点i和像素点j的灰度值。
[0151] 可选地，所述当前位置一般可以包括8X8个像素点。即需要计算出49个VB(x)的 值。
[0152] 在步骤103-3中，将所述和值中的最大值确定为所述当前位置的图像清晰度。
[0153] 本步骤中，将49个VB(x)中的最大值确定为当前位置B处的图像清晰度。
[0154] 在步骤104中，根据所述图像显著性区域和所述图像清晰度评价所述待检测图像 的清晰度。
[0155] 可选地，步骤104如图6所示，图6是根据图1所示实施例的基础上示出的另一种图 像清晰度检测方法，可以包括：
[0156] 在步骤104-1中，判断所述图像显著性区域的所述图像清晰度是否均超过预设阈 值。
[0157] 本步骤中，所述终端可以按照相关技术判断所述图像显著性区域的所述图像清晰 度是否全部超过预设阈值。如果超过，则可以确定所述待检测图像属于清晰图像，进一步地 可以继续执行步骤104-2。
[0158] 在步骤104-2中，根据所述待检测图像的清晰度与所述图像显著性区域的所述图 像清晰度成正比确定评价