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梯度检测：通过 Sobel/Prewitt 算子计算边缘梯度，拉普拉斯方差（Variance of Laplacian）是最常用指标。例如，OpenCV 实现的拉普拉斯方差算法将图像转换为灰度图后进行二阶导数运算，方差值越低表示模糊越严重。
分块检测：将图像划分为多个子区域（如 16x16 像素块），对每个块独立计算梯度并动态调整阈值。例如，开源工具 BlurDetect 通过分块检测结合连通区域分析，可精准识别局部模糊区域，减少明暗不均场景的误判。
快速傅里叶变换（FFT）：将图像转换到频域，高频成分减少表明模糊。例如，通过计算 FFT 频谱的均值并设定阈值，可判断整体模糊程度。FFT 方法还支持局部模糊定位，通过生成模糊区域掩码实现精准检测。
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