专利名称：一种检测图片的方法和装置的制作方法
技术领域：
本申请涉及图像处理领域，特别涉及一种检测图片的方法和装置。
背景技术：
随着互联网的快速发展，异地信息交互的应用也越来越广泛，例如两地用户需要进行信息交互时，就需要互相传递图片或者文字等。在应用比较广泛的广告业中，有一种异地广告宣传(包括跨国宣传)的方式逐渐形成一种趋势，即是本地用户向远程用户上传相关图片资料及信息，而作为远程用户的国外广告商利用网络以最快时间获得相关资料之后，再对图片一一进行审核和检测。一般情况下，远程用户需要检测图片的清晰程度，如果一副图片不够清晰就不符合远程用户对于图片的质量要求。目前，现有技术中，只能采用人工方式来判断图片是否模糊，对于获取到的需要进行检测的图片，只能由特定的用户将图片打开看到该图片之后，再凭借经验用肉眼来判断图片是否模糊。进一步的，对于某个图片的分辨率的检测，也只能用人工方式进行处理，因为用户只能通过对图片采用右键点击的方式，依次查看“属性”、“摘要”和“高级选项”，才能看到当前图片的分辨率。从上述过程中可以看出，现有技术中检测图片的方式需要若干次的人机交互过程才能完成，在这些交互过程中，因为一些不可避免的交互操作就会导致计算机处理数据的速度减慢，从而导致计算机性能的降低。总之，目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是如何能够创新的提出一种检测图片方法，以解决现有技术中基于若干次人机交互才能完成检测图片导致的计算机性能下降的问题。
发明内容
本申请所要解决的技术问题是提供一种检测图片的方法，用以解决现有技术中基于若干次人机交互才能完成检测图片导致的计算机性能下降的问题。本申请还提供了一种检测图片的装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。为了解决上述问题，本申请公开了一种检测图片的方法，包括本申请公开了一种检测图片的装置，包括本块内容与权利要求相似，稍后再补入与现有技术相比，本申请包括以下优点在本申请中，当收到待处理的原始图片时，对该图片进行区域划分，划分出中心区域和边缘区域，并对应这两个区域获取中心轮廓和边缘轮廓，因为中心轮廓和边缘轮廓可以反映出该图片的清晰程度，因此可以依据获取到的中心轮廓和边缘轮廓对图片是模糊还是清晰进行检测。本申请中所述的模糊和清晰指的是满足本申请预设条件下的图片清晰程度。如果采用本申请实施例中检测图片的方法判断图片是模糊还是清晰，可以减少用户参与检测图片时人机交互的次数，就会让计算机在检测图片时提高检测速度，从而提高计算机的运行性能，并且，采用本申请实施例中检测图片的方式也能提高需要检测图片是否清晰的用户的工作效率。当然，实施本申请的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请的一种检测图片方法实施例1的流程图；图2是本申请方法实施例1中边缘区域和中心区域的划分示意图；图3是本申请的一种检测图片方法实施例2的流程图；图4是为将图2所示的两幅图片分别呈现轮廓所得到的示意图；图5是本申请的一种检测图片装置实施例1的结构框图；图6是本申请的一种检测图片装置实施例2的结构框图。
具体实施例方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本申请可用于众多通用或专用的计算装置环境或配置中。例如个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。本申请的主要思想之一可以包括，当收到待处理的原始图片时，对该图片进行区域划分，划分出中心区域和边缘区域，并对应这两个区域获取中心轮廓和边缘轮廓，因为中心轮廓和边缘轮廓可以反映出该图片的清晰程度，因此可以依据获取到的中心轮廓和边缘轮廓对图片是模糊还是清晰进行检测。本申请中所述的模糊和清晰指的是满足本申请预设条件下的图片清晰程度。如果采用本申请实施例中检测图片的方法判断图片是模糊还是清晰，可以减少用户参与检测图片时人机交互的次数，就会让计算机在检测图片时提高检测速度，从而提高计算机的运行性能，并且，采用本申请实施例中检测图片的方式也能提高需要检测图片是否清晰的用户的工作效率。参考图1，示出了本申请一种检测图片的方法实施例1的流程图，可以包括以下步骤步骤101 接收待处理的原始图片。所述待处理的原始图片来源可以任意，在计算机上读写的任意照片或者图画等都可以是原始图片，原始图片的图像格式具体可以为BMP格式、GIF格式、JPEG格式或者 JPEG2000格式等。步骤102 获取所述原始图片的边缘轮廓和中心轮廓。在本步骤中需要对接收到的原始图片进行边缘轮廓和中心轮廓的呈现。所述中心轮廓可以是预先对所述原始图片进行边缘区域和中心区域的划分之后所述中心区域所呈现出的图像轮廓，所述边缘轮廓则是在整个图像轮廓中未包括在所述中心区域之内的轮廓。这里的轮廓可以理解为对所述原始图片按照一定的图像深度阈值进行轮廓呈现之后的效果图形，即为图像中的某个物体形状的边界或外形线。其中，位于所述中心区域的轮廓为中心轮廓，位于所述边缘区域的轮廓为边缘轮廓，所述中心区域和边缘区域分别在所述原始图片上所占的区域可以由用户自主设定，在具体应用中，取中心区域的方式可以是以原始图片的中心为圆心划分出一个圆形区域作为中心区域，当然，也可以依据其他方式划分出中心区域和边缘区域以便于获取到所述原始图片的边缘轮廓和中心轮廓。本实施例中的图像阈值也可以由用户自主设定。因为在实际中各个图片的格式和拍摄方式不同，因此，这里的图像阈值可以依据原始图片的色彩深浅分布来进行调整，图像阀值即是对图片做阀值处理时的阀值，对图片做阀值处理一般需要先把彩色图片进行灰度处理，并按照图像阀值的大小提取出该图片对应的灰度图像的轮廓。图像阀值处理是一种图像处理领域常用的一种分割技术，其目的是利用图像中要提取的目标区域与其背景区域在灰度特性上的差异，把图像可以看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合，然后选取一个比较合理的图像阈值。其目的是使得图像亮的地方更亮，暗的地方更暗。即实现了阀值分割，这样图像就黑白分明，对比度加大了，从而能够在图片中呈现出轮廓。具体的，举个例子，当用户将图像阀值设置为2的时候，在本申请中即是将灰度值小于或等于2的像素点进行轮廓的显示，而其他的像素点则直接赋值为255，即是呈现出白色，这样就提取除了灰度值小于或者等于2的像素点的轮廓，而其他的像素点则在轮廓中呈现出白色。所述按照图像阀值的大小提取出该图像对应的灰度图像的轮廓，指的是确定出该图像中的每个像素点应该属于目标区域还是背景区域之后生成的相应的二值图像。参考图2，为本实施例中边缘区域和中心区域的划分示意图。在图2中，图片a是一副清晰的图片，而图片b是一副模糊的图片。在图片b上，有一个圆形，该圆形区域内部即是图片b的中心区域，所述圆形区域外部的图片区域即是该原始图片的边缘区域，其中， 所述圆形的直径与所述图片的高度的三分之二的值相等。当然，也可以在实际应用中选择其他的长度作为圆形区域的直径。步骤103 依据所述中心轮廓是否被呈现或者边缘轮廓和中心轮廓的比对结果， 对所述原始图片是否清晰进行检测。可以依据中心轮廓是否在所述中心区域内被呈现来判断原始图片是否清晰，当中心轮廓未被呈现出来时，可以认为原始图片模糊；当中心轮廓被呈现出来的时侯，则获取原始图片的边缘区域和中心区域分别呈现出的边缘轮廓和中心轮廓，即在边缘区域内呈现出的轮廓为边缘轮廓，在中心区域内呈现出的轮廓为中心轮廓，然后将两者进行比对，可以根据比对结果判断出所述原始图片是清晰还是模糊的结果。具体这里进行比对的值是指对图像做阀值处理后的色阶明暗度提取值，在对图像做阀值处理时就会同时获取到色阶明暗度提取值。例如，当中心轮廓不为空，即是中心区域内有中心轮廓可以呈现时，一般认为对应的原始图片清晰，如果中心轮廓为空，即是中心区域内没有中心轮廓可以呈现，此时需要再依据边缘轮廓对原始图片是否清晰进行检测，具体的检测过程在下一个实施例中重点介绍。在检测出所述原始图片清晰或者模糊之后，在不同的实施例中，所述步骤103之后还可以包括步骤104 将所述原始图片模糊或者原始图片清晰的检测结果返回给用户。本步骤中将对原始图片的检测结果返回给本地用户，如果清晰的话，本地用户就不需要重复发送待处理的原始图片给远程用户，这也会减少网络数据的交互次数，同时也避免了本地用户重复传送原始图片给远程用户，从而减少本地计算机的运行程序和次数， 从而提升计算机的运行速度和性能。同时，如果图片不清晰，在将检测结果返回给本地用户时，本地用户可以重新选择图片进行上传，也方便远程用户后期对图片的编辑和处理，减少远程用户在检测图片质量上和计算机之间的交互次数，从而提升远程计算机的运行速度和性能。参考图3，示出了本申请一种检测图片的方法实施例2的流程图，可以包括以下步骤步骤301 接收待处理的原始图片。步骤302 获取所述原始图片的分辨率，并判断所述分辨率是否大于或等于预设的分辨率阈值，如果是，则进入步骤303。所述原始图片的分辨率可以包括水平分辨率和垂直分辨率，所述分辨率阈值同时适应于水平分辨率和垂直分辨率，本步骤需要同时判断所述原始图片的水平分辨率和垂直分辨率是否同时大于预设的分辨率阈值。所述分辨率阈值一般情况下可以设置为300，即是在当前原始图片的分辨率大于300的时候，可以初步认为原始图片是清晰的，后续再继续进行检测即可。如果某个原始图片的分辨率小于300，则初步认为该原始图片是不清晰的， 则此时可以不继续对原始图片进行检测。步骤303 以所述原始图片的中心为圆心划分出一个圆形区域，所述圆形的直径与所述原始图片较短的一边长度满足预置比例。在本步骤中，可以将原始图片的四条边进行长度的比较，以得到所述原始图片中最短的一条边的长度，在实际应用中，该预置比例可以为三分之二，即是以该最短的一边的三分之二的长度为直径，以该原始图片的中心为圆心划一个圆形，则该图片上在该圆形之内的圆心区域为所述原始图片的中心区域，并将除了所述中心区域之外的图片区域作为边缘区域，从而采用一个闭合的圆形将该原始图片分为两部分。一般情况下，对于一副图片来讲，比较重要的或者有信息价值的内容是分布在图片中心，或者在图片中心周围分布的，因此，采用以图片中心为圆心、以最短边的三分之二作为圆的直径划出圆形的方式，就能将该原始图片中比较重要的或有信息价值的内容都划分在中心区域之内，就不会将图片的重要信息产生遗漏，也就便于后续对中心区域的中心轮廓和边缘区域的边缘轮廓进行比对，从而判断得到某副图片是清晰还是模糊的检测结^ ο步骤304:依据预设的图像阀值，呈现出所述原始图片的轮廓，所述轮廓包括所述圆形区域内的中心轮廓和除所述中心轮廓以外的边缘轮廓。在图像处理领域，呈现一副图片的轮廓一般采用对图像做阀值处理的方式，这里的轮廓为图像中的某个或某些物体形状的边界或外形线，对图像做阀值处理前面已经论述的很详细，这里不再赘述。一副图片的各个像素点的成像都是具有一定色阶的，而对于一副图片来讲，也可以将其各个像素点的色阶用一定的数值来表示，例如，采用0 255来表示一副图片的色阶范围，则255表示最高的色阶值(对应白色)，呈现出来的亮度最亮，而0则为该图片最暗的色阶值(对应黑色)，呈现出来的亮度最暗。色阶一般用作表示图像亮度强弱的指数标准，也就是色彩指数，在数字图像处理领域中，指的是灰度分辨率(又称为灰度级分辨率或者幅度分辨率)。色阶指图片亮度，和颜色无关，但最亮的只有白色，最不亮的只有黑色。对于本实施例中的图片，呈现其轮廓的过程即是前面介绍的阀值处理过程，需要先对图片做灰度处理。灰度指黑白图像中的颜色深度，图片中的每个灰度对象都具有从 0(黑色)到255(白色)的亮度值，灰度值的范围与色阶对应为0 255，表示亮度从亮到暗，对应图像中的颜色为从黑到白。因此，在对图像做过灰度处理之后，图片就成为灰度图像，其灰度值按0 255进行分布。再将做阀值处理的阀值大小设置为与所述图像阀值相同，一般情况下设置为2，即是在所述原始图片上灰度值小于或等于2的像素点都可以呈现出其本来在灰度图像中的轮廓；而在图像阀值为2的情况下，呈现所述原始图片的轮廓时那些灰度值大于2的像素点，就为其赋值为255，使其呈现出白色；这样亮的地方就更亮，暗的地方更暗，对比度加大了。这里图片呈现出黑白两色的二值化图像可以理解为本申请实施例中所提及的轮廓。参考图4，为将图2所示的两幅图片分别呈现轮廓所得到的示意图。其中，轮廓a 为对应图2中图片a的轮廓示意图，在图片a的外形线或者边界中，灰度值小于或等于2的像素点就在轮廓的二值化图像中呈现出黑色，这些呈现出黑色的像素点所构成的图形即是轮廓a ；而轮廓b为对应图2中图片b的轮廓示意图，在图片b的外形线或者边界中，灰度值小于或等于2的像素点就在轮廓的二值化图像中直接呈现出本来的黑色，这些呈现出黑色的像素点所构成的图形即是轮廓b。步骤305 判断所述中心区域内是否有中心轮廓呈现，如果否，则进入步骤306，如果是，则进入步骤307。本步骤即是判断图4得到的轮廓示意图中，原始图片呈现出的整体轮廓的中心轮廓是否为空，这里是否为空的含义可以理解为该中心区域中是否有图片的像素点被呈现出中心轮廓，即是否中心区域内只包括白色像素点。步骤306 检测为所述原始图片模糊，并结束所述原始图片的检测过程。当某个原始图片的中心区域内有中心轮廓没有被呈现出时，可以认为该原始图片是模糊的，因此可以看出在本步骤中，所述原始图片模糊的含义即是，所述图片的中心区域内没有中心轮廓。步骤307 继续判断所述中心轮廓呈现出的深浅度是否大于或等于所述边缘轮廓的呈现出的深浅度，如果是，则进入步骤308，如果否，则进入步骤309。当所述原始图片的中心轮廓不为空，即是中心区域内有中心轮廓被呈现出来的时候，则需要判断所述原始图片的中心轮廓呈现出的深浅度是否大于或等于所述边缘轮廓呈现出的深浅度，因为原始图片的中心轮廓不为空，即是中心区域内有中心轮廓被呈现出来时，只依据中心轮廓就无法判断出当前的原始图片是否清晰，需要将中心轮廓和边缘轮廓呈现出的深浅度进行比较。这里的深浅度表示图片灰度的深浅程度，在判断深浅度的时候， 可以依据像素点的灰度值进行判断，即是判断呈现出的中心轮廓对应的灰度值是否小于呈现出的边缘轮廓的灰度值，本申请实施例中涉及到对呈现出的中心轮廓和边缘轮廓的深浅度判断时，均可用采用灰度值进行判断。需要说明的是，在判断中心轮廓和边缘轮廓呈现出的深浅度大小时，判断方式可以有多种可以分别在呈现的中心轮廓和边缘轮廓内任取一个像素点，只判断这两个像素点的深浅度大小；也可以对于中心轮廓里所有的像素点取深浅度的平均值，那么此时，对应的边缘轮廓的所有像素点也需要取平均值。步骤308 检测为所述原始图片清晰；并结束所述原始图片的检测过程。当所述原始图片呈现出的中心轮廓的深浅度大于或等于其边缘轮廓时，则认为该原始图片清晰。步骤309 判断原始图片的圆形区域的深浅度是否小于边缘区域的深浅度，如果是，则返回步骤308，如果否，则返回步骤306。需要说明的是，在步骤307中如果是在中心轮廓和边缘轮廓分别各取一个像素点得出判断结果的，那么本步骤对于原始图片的处理也需要分别从圆形区域和边缘区域各取一个像素点进行深浅度的判断；在步骤307中如果是中心轮廓和边缘轮廓中的各个像素点取得平均值进行判断的，那么本步骤对于原始图片的处理也需要对圆形区域和边缘区域的各个像素点均取平均值进行判断。当所述原始图片的中心轮廓的深浅度小于其边缘轮廓时，还需要获取到原始图片的圆形区域的深浅度与边缘区域的深浅度，并判断所述圆形区域内的深浅度与所述边缘区域的深浅度的大小，当原始图片的圆形区域的深浅度小于边缘区域的深浅度时，检测为所述原始图片清晰；当原始图片的圆形区域的深浅度大于或等于边缘区域的深浅度时，检测为所述原始图片模糊。在本实施例中，具体采用呈现原始图片的轮廓的方式来对图片进行检测，检测方式比较简便同时也能节省流程，因此不仅能提升计算机的运行速度和性能，同时也能使得对于图片的检测流程效率更高。对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。与上述本申请一种检测图片的方法实施例1所提供的方法相对应，参见图5，本申请还提供了一种检测图片的装置实施例1，在本实施例中，该装置可以包括接收模块501，用于接收待处理的原始图片；获取轮廓模块502，用于获取所述原始图片的边缘轮廓和中心轮廓；
检测图片模块503，用于依据所述中心轮廓是否被呈现或者边缘轮廓和中心轮廓的比对结果，对所述原始图片是否清晰进行检测。返回检测结果模块504，用于将所述原始图片模糊或者原始图片清晰的检测结果返回给用户。本实施例所述的装置可以集成到计算机上，也可以单独作为一个实体与计算机相连，另外，需要说明的是，当本申请所述的方法采用软件实现时，可以作为计算机新增的一个功能，也可以单独编写相应的程序，本申请不限定所述方法或装置的实现方式。采用本实施例所述的装置，可以减少网络数据的交互次数，同时也避免了本地用户重复传送原始图片给远程用户，从而减少本地计算机的运行程序和次数，提升计算机的运行速度和性能。另一方面，在将检测结果返回给本地用户时，本地用户可以重新选择图片进行上传，也方便远程用户后期对图片的编辑和处理，减少远程用户在检测图片质量上和计算机之间的交互次数，从而提升远程计算机的运行速度和性能。与上述本申请一种检测图片的方法实施例2所提供的方法相对应，参见图6，本申请还提供了一种检测图片的装置优选实施例2，在本实施例中，该装置具体可以包括接收模块501，用于接收待处理的原始图片。判断模块601，用于获取所述原始图片的分辨率，并判断所述分辨率是否大于预设的分辨率阈值；如果是，则触发获取轮廓模块。划分区域子模块602，用于以所述原始图片的中心为圆心划分出一个圆形区域，所述圆形的直径为所述原始图片较短的一边长度。呈现轮廓子模块603，用于依据预设的图像阀值，呈现出所述原始图片的轮廓，所述轮廓包括所述圆形区域内的中心轮廓和除所述中心轮廓以外的边缘轮廓。检测子模块604，用于当所述圆形区域内呈现的中心轮廓为空时，检测为所述原始图片模糊；或者，当所述圆形区域内呈现的中心轮廓不为空，且所述中心轮廓的深浅度大于或等于所述边缘轮廓的深浅度时，则检测为所述原始图片清晰。判断子模块605，用于当所述圆形区域内呈现的中心轮廓不为空，且所述中心轮廓的深浅度小于所述边缘轮廓的深浅度时，则判断原始图片的圆形区域的深浅度是否小于边缘区域的深浅度，如果是，则检测为所述原始图片清晰，如果否则检测为所述原始图片模糊。需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。 对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。最后，还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的
要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括
所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。以上对本申请所提供的一种检测图片的方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解
10本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式
及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
权利要求
1.一种检测图片的方法，其特征在于，该方法包括 接收待处理的原始图片；获取所述原始图片的边缘轮廓和中心轮廓；依据所述中心轮廓是否被呈现或者边缘轮廓和中心轮廓的比对结果，对所述原始图片是否清晰进行检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收待处理的原始图片之后，还包括获取所述原始图片的分辨率，并判断所述分辨率是否大于预设的分辨率阈值，如果是， 则执行所述获取所述原始图片的边缘轮廓和中心轮廓的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述原始图片的边缘轮廓和中心轮廓，具体包括以所述原始图片的中心为圆心划分出一个圆形区域，所述圆形的直径与所述原始图片较短的一边长度满足预置比例；依据预设的图像阀值，呈现出所述原始图片的轮廓，所述轮廓包括所述圆形区域内的中心轮廓和除所述中心轮廓以外的边缘轮廓。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述边缘轮廓和中心轮廓对所述原始图片进行检测，具体包括当所述圆形区域内呈现的中心轮廓为空时，检测为所述原始图片模糊； 当所述圆形区域内呈现的中心轮廓不为空，且所述中心轮廓的深浅度大于或等于所述边缘轮廓的深浅度时，则检测为所述原始图片清晰；当所述圆形区域内呈现的中心轮廓不为空，且所述中心轮廓的清晰度小于所述边缘轮廓的清晰度时，则判断原始图片的圆形区域的深浅度是否小于边缘区域的深浅度，如果是， 则检测为所述原始图片清晰，如果否则检测为所述原始图片模糊。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述边缘轮廓和中心轮廓对所述原始图片进行检测之后，还包括将所述原始图片模糊或者原始图片清晰的检测结果返回给用户。
6.一种检测图片的装置，其特征在于，该装置包括 接收模块，用于接收待处理的原始图片；获取轮廓模块，用于获取所述原始图片的边缘轮廓和中心轮廓； 检测图片模块，用于依据所述中心轮廓是否被呈现或者边缘轮廓和中心轮廓的比对结果，对所述原始图片是否清晰进行检测。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括判断模块，用于获取所述原始图片的分辨率，并判断所述分辨率是否大于预设的分辨率阈值；如果是，则触发获取轮廓模块。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取轮廓模块具体包括划分区域子模块，用于以所述原始图片的中心为圆心划分出一个圆形区域，所述圆形的直径与所述原始图片较短的一边长度满足预置比例；呈现轮廓子模块，用于依据预设的图像阀值，呈现出所述原始图片的轮廓，所述轮廓包括所述圆形区域内的中心轮廓和除所述中心轮廓以外的边缘轮廓。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述检测图片模块具体包括检测子模块，用于当所述圆形区域内呈现的中心轮廓为空时，检测为所述原始图片模糊；或者，当所述圆形区域内呈现的中心轮廓不为空，且所述中心轮廓的深浅度大于或等于所述边缘轮廓的深浅度时，则检测为所述原始图片清晰；判断子模块，用于当所述圆形区域内呈现的中心轮廓不为空，且所述中心轮廓的深浅度小于所述边缘轮廓的深浅度时，则判断原始图片的圆形区域的深浅度是否小于边缘区域的深浅度，如果是，则检测为所述原始图片清晰，如果否则检测为所述原始图片模糊。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括返回检测结果模块，用于将所述原始图片模糊或者原始图片清晰的检测结果返回给用户。
全文摘要
本发明提供了一种检测图片方法和装置，所述方法包括接收待处理的原始图片；获取所述原始图片的边缘轮廓和中心轮廓；依据所述中心轮廓是否被呈现或者边缘轮廓和中心轮廓的比对结果，对所述原始图片是否清晰进行检测。本发明中所述的模糊和清晰指的是满足本发明预设条件下的图片清晰程度。如果采用本申请实施例中检测图片的方法判断图片是模糊还是清晰，可以减少用户参与检测图片时人机交互的次数，就会让计算机在检测图片时提高检测速度，从而提高计算机的运行性能，并且，采用本发明实施例中检测图片的方式也能提高需要检测图片是否清晰的用户的工作效率。
文档编号G06T7/00GK102385749SQ20101027330
公开日2012年3月21日 申请日期2010年9月2日 优先权日2010年9月2日
发明者蔡景助 申请人:阿里巴巴集团控股有限公司