图像清晰度测量的算法

资 源 简 介

图像清晰度测量的算法

详 情 说 明

图像清晰度测量是图像处理中的基础任务，主要用于自动对焦、质量评估等场景。核心思路是通过量化图像的边缘锐度或高频成分来衡量清晰程度，以下是几种典型算法：

梯度法：通过计算图像边缘的梯度幅值（如Sobel算子）来评估锐度。清晰的图像通常具有更陡峭的灰度变化，梯度值总和更高。

拉普拉斯算子：利用二阶导数突出边缘区域，对图像进行卷积后统计像素值的方差。方差越大，表明图像越清晰。

频域分析法：将图像转换到频域（如傅里叶变换），清晰图像的高频成分更丰富。通过计算高频能量占比即可评估清晰度。

Brenner梯度：简化算法，仅计算相邻像素的差值平方和，适用于实时性要求高的场景。

这些方法各有优劣：梯度类算法计算快但易受噪声干扰；频域法更准确但复杂度较高。实际应用中需根据场景平衡精度与效率。