java - 如何检测图像是否像素化

在早期，有人问过这样的问题:Detecting a pixelated image in python以及quora

我试图找出是否可以将用户上传的图像检测为“像素化”。像素化是指图像like these:对于我而言，我无法访问原始(非像素化)版本。

我的方法:

不确定这种方法的效果如何，但是如果我可以获取图像中每个像素的RGB，然后将其与相邻像素进行比较以查看它们是否相似，那么我可以检测到图像被像素化了吗？我可以得到像素的RGB，但不知道如何将它们与相邻像素进行比较。

是否已经有执行此类操作的算法？我还能采取其他方法吗？我不受任何特定语言的约束。

最佳答案

这是一个可行的相当简单的方法:

从x和y中经过1像素转换的副本中减去图像。

对列和行中的像素求和(我仅在下面显示列)。

找出峰值位置的频率和标准偏差。

如果标准偏差低于某个阈值，则图像将被像素化。

步骤1之后的图片:

显示清晰的网格图案。现在，如果我们按列对像素求和，我们将得到:

现在，我们可以找出峰列间距的规律性，并将其用作确定图像是否像素化的阈值。

这是一些快速而粗糙的python代码，给出了一种方法的想法:

import numpy as np
import Image, ImageChops

im = Image.open('fireworks-pixelate-02.gif')
im2 = im.transform(im.size, Image.AFFINE, (1,0,1,0,1,1))
im3 = ImageChops.subtract(im, im2)
im3 = np.asarray(im3)
im3 = np.sum(im3,axis=0)[:-1]
mean = np.mean(im3)
peak_spacing = np.diff([i for i,v in enumerate(im3) if v > mean*2])
mean_spacing = np.mean(peak_spacing)
std_spacing = np.std(peak_spacing)
print 'mean gap:', mean_spacing, 'std', std_spacing

输出:

mean gap: 14.6944444444 std: 3.23882218342

低标准差=像素化图像

此未像素化的图像:

有一个类似这样的图形:

更高的标准输出:

mean gap: 16.1666666667 std: 26.8416136293

请注意，“平均差距”是没有意义的，因为std更高。

希望这足以说明这种方法可以很好地工作。