图像清晰度评定软件

图像清晰度评定是一款专业的图像清晰度评价软件，这款软件包含了多种清晰度评价函数，例如：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、熵函数等。另外，图像清晰度评定用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的梯度，同一场景下梯度值越高，图像越清晰，其操作非常简单，只需两个步骤即可完成图片清晰度评定，有需求的用户可在此点击下载！

软件功能

1、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。

5、内置多种清晰度评价函数，可根据权重分配得出评价结果。

6、适用于jpg、bmp、png、gif等图像格式。

7、是衡量图像质量的重要指标。

软件特色

1、软件体积轻量、功能强大。

2、绿色安全、完全免费，无软件插件和广告弹框。

3、界面干净简洁直观、简单易用。

4、使用这款软件用户可以对图片进行简单便捷的图片识别。

5、软件支持图片批量添加和图片评定。

6、支持图片评定权重自定义设置。

图像清晰度评定函数

1、【Tenengrad梯度方法】

Tenengrad梯度方法利用Sobel算子分别计算水平和垂直方向的梯度，同一场景下梯度值越高，图像越清晰。以下是具体实现，这里衡量的指标是经过Sobel算子处理后的图像的平均灰度值，值越大，代表图像越清晰。

2、【Laplacian梯度方法】

Laplacian梯度是另一种求图像梯度的方法，在上例的OpenCV代码中直接替换Sobel算子即可。

3、【方差方法】

方差是概率论中用来考察一组离散数据和其期望(即数据的均值)之间的离散(偏离)成都的度量方法。方差较大，表示这一组数据之间的偏差就较大，组内的数据有的较大，有的较小，分布不均衡，方差较小，表示这一组数据之间的偏差较小，组内的数据之间分布平均，大小相近。对焦清晰的图像相比对焦模糊的图像，它的数据之间的灰度差异应该更大，即它的方差应该较大，可以通过图像灰度数据的方差来衡量图像的清晰度，方差越大，表示清晰度越好。