模糊檢測一般用于多張圖片的模糊度辨別。這里介紹的是基于拉普拉斯算子的模糊檢測算法闲擦。對于該算法的原理講解過后慢味，我們就會發(fā)現(xiàn)其實圖片的尺寸大小也會引起相應(yīng)值的變化。因此此類算法最好是對于同一類圖片進行處理墅冷，如連拍照片等。一般而言俺榆，我們會設(shè)置一個閾值來判別圖片是否模糊感昼。當然這個閾值同樣要根據(jù)適應(yīng)的場景來調(diào)整。廢話不多說定嗓，接下來介紹算法。
該算法的流程很簡單：
- 圖片灰度化
- 對灰度化圖片進行拉普拉斯變換
- 對變化后的圖片求取方差（variance）
我們都知道萍桌，拉普拉斯算子是個二階差分（離散的為差分宵溅，因為圖片為離散的。實際原理是微分算子）算子恃逻。所以說白了2，3兩步就是在求取圖片中的高頻信息是多還是少藕施。而這也就揭示了模糊檢測的本質(zhì)寇损。如果大家了解信號處理就會知道，我們可以通過計算圖片的傅里葉變換裳食，并查看其中的高低頻分布。如果圖片有較多的高頻成分诲祸，則該圖片就是較為清晰的浊吏。相反，如果圖片有較少的高頻成分救氯，則該圖片可以認為是相對模糊的找田。而基于拉普拉斯算法的算法就是基于這個基本原理着憨。
