在高度重视的期刊(IEEE Transactions on Image Processing)上发表的两种方法的Matlab代码可在这里获得:https://ivulab.asu.edu/software

检查CPBDM和JNBM算法。如果你检查代码，它并不难移植，顺便说一下，它是基于Marzialiano的方法作为基本特征。

我想到了一个完全不同的解决方案。 我需要分析视频静止帧，以便在每(X)帧中找到最清晰的帧。这样，我将检测运动模糊和/或失焦图像。

我最终使用了Canny边缘检测，我得到了非常非常好的结果，几乎每一种视频(与尼基的方法，我有数字化的VHS视频和沉重的交错视频的问题)。

我通过在原始图像上设置感兴趣区域(ROI)来优化性能。

使用EmguCV:

//Convert image using Canny
using (Image<Gray, byte> imgCanny = imgOrig.Canny(225, 175))
{
    //Count the number of pixel representing an edge
    int nCountCanny = imgCanny.CountNonzero()[0];

    //Compute a sharpness grade:
    //< 1.5 = blurred, in movement
    //de 1.5 à 6 = acceptable
    //> 6 =stable, sharp
    double dSharpness = (nCountCanny * 1000.0 / (imgCanny.Cols * imgCanny.Rows));
}

这就是我在Opencv中检测区域焦点质量的方法:

Mat grad;
int scale = 1;
int delta = 0;
int ddepth = CV_8U;
Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
/// Gradient X
Sobel(matFromSensor, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
/// Gradient Y
Sobel(matFromSensor, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);
cv::Scalar mu, sigma;
cv::meanStdDev(grad, /* mean */ mu, /*stdev*/ sigma);
focusMeasure = mu.val[0] * mu.val[0];

我在matlab中使用FFT实现了它，并检查FFT的直方图，计算平均值和STD，还可以做拟合函数

fa =  abs(fftshift(fft(sharp_img)));
fb = abs(fftshift(fft(blured_img)));

f1=20*log10(0.001+fa);
f2=20*log10(0.001+fb);

figure,imagesc(f1);title('org')
figure,imagesc(f2);title('blur')

figure,hist(f1(:),100);title('org')
figure,hist(f2(:),100);title('blur')

mf1=mean(f1(:));
mf2=mean(f2(:));

mfd1=median(f1(:));
mfd2=median(f2(:));

sf1=std(f1(:));
sf2=std(f2(:));

在这篇文章中，我尝试了基于拉普拉斯滤波器的解决方案。这对我没有帮助。所以，我尝试了这篇文章中的解决方案，它对我的情况很好(但很慢):

import cv2

image = cv2.imread("test.jpeg")
height, width = image.shape[:2]
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

def px(x, y):
    return int(gray[y, x])

sum = 0
for x in range(width-1):
    for y in range(height):
        sum += abs(px(x, y) - px(x+1, y))

较少模糊的图像具有最大和值!

你也可以通过改变步长来调整速度和准确度。

这部分

for x in range(width - 1):

你可以用这个替换

for x in range(0, width - 1, 10):

在高度重视的期刊(IEEE Transactions on Image Processing)上发表的两种方法的Matlab代码可在这里获得:https://ivulab.asu.edu/software

检查CPBDM和JNBM算法。如果你检查代码，它并不难移植，顺便说一下，它是基于Marzialiano的方法作为基本特征。