图像清晰度评定是一款绿色免费的图像清晰度评测软件，支持jpg、bmp、png、gif、tiff等常见格式的图片。支持多种图像清晰度求值函数，包括TenenGrad 函数、Brenner函数、方差函数等。，并且可以混合处理各种大小的图片，分辨率不限。
功能介绍
1.软件包含各种清晰度评价函数:TenenGrad函数、Brenner函数、方差函数、平方梯度函数、沃拉特 h/]函数、加窗梯度函数和熵函数。
2.该软件可以计算多个函数的权重分布，显示结果列表，并保存评估结果。
3.软件支持各种格式的图像文件(如jpg、bmp、png、gif、tiff等。)，并且可以处理8位灰度图像和24位RGB图像。
4、可以混合各种尺寸的图片，分辨率不限。
支持的评估功能
(1)布伦纳梯度函数
Brenner梯度函数是最简单的梯度评价函数，它简单地计算两个相邻像素之间的灰度差的平方。
(2)TenenGrad梯度函数
Tenengrad梯度函数使用Sobel算子提取水平和垂直方向的梯度值，分别提取基和Tenengrad梯度函数的图像清晰度。
(3)方差函数
因为清晰对焦的图像比模糊的图像灰度差更大，所以可以用方差函数作为评价函数，其中:它是整个图像的平均灰度值，对噪声比较敏感，图像画面越纯净，函数值越小。
(4)拉普拉斯梯度函数
拉普拉斯梯度函数与Tenengrad梯度函数基本相同，可以用拉普拉斯算子代替Sobel算子。
(5) volath函数
其中:是整个帧的平均灰度值图像，m和n分别是图像宽和高。
(6)能量梯度函数
能量梯度函数更适合实时评估图像清晰度。
(7)熵函数
基于统计特征的熵函数是衡量图像信息丰富度的重要指标。根据信息论，a 图像 f的信息量由图像的信息熵D(f)来度量:
其中:Pi 为图像中灰度级为I的像素出现的概率，l为灰度级总数(通常取值为256)。根据香农的信息论，熵最大时信息最多。这个原理应用到对焦过程中，D(f)越大图像越清晰。熵函数的灵敏度不高，根据图像的不同内容容易出现与真实情况相反的结果。
施用方式
1.解压后打开软件，选择要评测的图片。
2.选择评估函数
3、点击“开始评估”按钮。
4.点击【结果列表】按钮，显示评估结果。
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