图像清晰度评定 V0.4 绿色版

图像清晰度评定 V0.4 绿色版
2021-09-03 12:46:12
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  图像清晰度评定是一款专业强大的图像清晰度评价助手。图像清晰度是衡量图像质量的重要指标,可以借助这款软件实现,内置多种清晰度评价函数,可根据权重分配得出评价结果,适用于jpg、bmp、png、gif等图像格式。

图像清晰度评定

【功能特点】

  1、软件包含了多种清晰度评价函数:TenenGrad 函数、Brenner 函数、方差函数、平方梯度函数、Vollath 函数、加窗梯度函数、熵函数。

  2、软件可以进行多个函数的权重分配计算,并将结果列表显示,评价结果可以保存。

  3、软件支持多种格式的图像文件(如:jpg、bmp、png、gif、tiff等等),可以处理8位灰度图像、24位RGB图像。

  4、可以混合处理各种大小的图片,分辨率大小不限。

图像清晰度评定

【方法权重】

  (1)Brenner 梯度函数

  Brenner梯度函数是最简单的梯度评价函数,它只是简单的计算相邻两个像素灰度差的平方。

  (2)TenenGrad 梯度函数

  Tenengrad 梯度函数采用Sobel算子分别提取水平和垂直方向的梯度值,基与Tenengrad 梯度函数的图像清晰度。

  (3)方差函数

  因为清晰聚焦的图像有着比模糊图像更大的灰度差异,可以将方差函数作为评价函数,其中:为整幅图像的平均灰度值,该函数对噪声比较敏感,图像画面越纯净,函数值越小。

图像清晰度评定

  (4)Laplacian 梯度函数

  Laplacian 梯度函数与Tenengrad梯度函数基本一致,用Laplacian算子替代Sobel算子即可。

  (5)Vollath函数

  其中:为整幅图像的平均灰度值,M和N分别为图像宽和高。

  (6)能量梯度函数

  能量梯度函数更适合实时评价图像清晰度。

  (7)熵函数

  基于统计特征的熵函数是衡量图像信息丰富程度的一个重要指标,有信息论可知,一幅图像 f 的信息量是由该图像的信息熵 D(f) 来度量:

图像清晰度评定

  其中:Pi 是图像中灰度值为i的像素出现的概率,L为灰度级总数(通常取值256)。根据Shannon信息论,熵最大时信息量最多。将此原理应用到对焦过程,D(f)越大则图像越清晰。熵函数灵敏度不高,依据图像内容不同容易出现与真实情况相反的结果。

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