您可以执行2D-FFT并在频率系数中搜索超过特定阈值的值(以从舍入/边缘错误中消除误报).模糊图像永远不会具有高频系数(频率空间中的大X/Y值).
如果要与某种模糊算法进行比较,请通过2D-FFT运行单个像素,并检查更多图像,以查看它们是否具有参考FFT范围之外的频率分量.这意味着无论使用何种类型的模糊算法(框模糊,高斯等),您都可以使用相同的算法
尽管如此，我在提出这个问题8-9年后才发布这个答案。当时，我通过对图像应用模糊，然后与原始图像进行比较来解决这个问题。
这个想法是，当我们在非模糊图像上应用模糊然后比较它们时，图像的差异非常大。但当我们对模糊图像应用模糊时，图像的差异几乎为 10%。这样我们就解决了模糊图像的识别问题，效果还不错。
结果发表在以下会议论文中： 通过带有图像过滤的活动识别创建数字生活故事（2010）
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