我在 photo stackexchange 上问过这个问题，但认为它也可能在这里相关，因为我想在我的实现中以编程方式实现这个问题。
我正在尝试为我的成像管道实现模糊检测算法。我想要检测的模糊是 -
1) 相机抖动：当快门速度较低时，用手移动/抖动拍摄的照片。
2) 镜头聚焦错误 - （景深）问题，例如聚焦在不正确的物体上，导致一些模糊。
3) 运动模糊：场景中快速移动的物体，使用不够高的快门速度拍摄。例如。夜间移动的汽车可能会在图像中显示出模糊的前灯/尾灯痕迹。
如何检测这种模糊并以某种方式对其进行量化，以便根据计算出的“模糊度量”做出某些决定？
模糊检测背后的理论是什么？
我正在寻找好的阅读材料，使用它我可以在 C/Matlab 中实现一些算法。
谢谢。
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当你考虑原因时，运动模糊和相机抖动是同一件事：相机和物体的相对运动。你提到慢快门速度——这两种情况都是罪魁祸首。
焦点缺失是主观的，因为它们取决于intent关于摄影师。不知道what摄影师想要聚焦，这是不可能实现的。即使你do知道你想关注什么，这仍然不是微不足道的。
撇开现实主义不谈，让我向你保证，模糊检测实际上是一个非常活跃的研究领域，并且已经有一些metrics您可以在您的图像上尝试。以下是我最近使用过的一些：
- 边缘宽度。基本上，对图像执行边缘检测（使用Canny http://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detector或其他），然后测量边缘的宽度。模糊图像的边缘更宽且更分散。更清晰的图像将具有更薄的边缘。谷歌搜索“无参考感知模糊指标”马尔齐利亚诺 http://www.ntu.edu.sg/home/epina/research/publications.html——这是一篇著名的论文，很好地描述了这种方法，足以实现全面实施。如果你正在处理运动模糊，那么边缘将在运动方向上变得模糊（宽）。
- 精细细节的存在。看看我的回答这个问题 https://stackoverflow.com/questions/4192972/assessing-the-quality-of-an-image-with-respect-to-compression（编辑部分）。
- 频域方法。获取图像的 DCT 系数的直方图（假设您正在使用 JPEG）可以让您了解图像有多少精细细节。就是这样 https://stackoverflow.com/questions/4470107/extracting-dct-coefficients-from-encoded-images-and-video您可以直接从 JPEG 文件中获取 DCT 系数。如果非 DC 项的计数较低，则图像可能会模糊。这是最简单的方法——频域中有更复杂的方法。
还有更多，但我觉得这应该足以让您开始。如果您需要有关这两点的更多信息，请启动谷歌学术 http://scholar.google.com/并环顾四周。特别是，请查看 Marziliano 论文的参考文献，了解过去尝试过的内容。
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