图像清晰度评定

　　图像清晰度评定是一款翠绿色完全免费的图像清晰度点评软件，适用jpg、bmp、png、gif、tiff等常见文件格式照片。适用多种多样图像清晰度点评函数，包含TenenGrad 函数、Brenner 函数、标准差函数这些，能够混和解决各种各样尺寸的照片，屏幕分辨率尺寸不限。

软件功能

　　1、软件包括了多种多样清晰度点评函数：TenenGrad 函数、Brenner 函数、标准差函数、平方米梯度函数、Vollath 函数、加窗梯度函数、熵函数。

　　2、软件能够开展好几个函数的权重值分派测算，并将結果目录显示信息，点评結果能够储存。

　　3、软件适用多种多样文件格式的图像文档(如：jpg、bmp、png、gif、tiff这些)，能够解决8位灰度图像、24位RGB图像。

　　4、能够混和解决各种各样尺寸的照片，屏幕分辨率尺寸不限。

【适用的点评函数】

　　(1)Brenner 梯度函数

　　Brenner梯度函数是非常简单的梯度点评函数，它仅仅简易的测算邻近2个清晰度灰度差的平方米。

　　(2)TenenGrad 梯度函数

　　Tenengrad 梯度函数选用Sobel算法各自获取水准和竖直方位的梯度值，基与Tenengrad 梯度函数的图像清晰度。

　　(3)标准差函数

　　由于清楚聚焦点的图像拥有 比模糊不清图像更高的灰度差别，能够将标准差函数做为点评函数，在其中：为整副图像的均值灰度级，该函数对噪音较为比较敏感，图像界面越纯粹，函数值越小。

　　(4)Laplacian 梯度函数

　　Laplacian 梯度函数与Tenengrad梯度函数基本一致，用Laplacian算法取代Sobel算法就可以。

　　(5)Vollath函数

　　在其中：为整副图像的均值灰度级，M和N各自为图像宽和高。

　　(6)动能梯度函数

　　动能梯度函数更合适即时点评图像清晰度。

　　(7)熵函数

　　根据统计分析特点的熵函数是考量图像信息内容丰富多彩水平的一个关键指标值，有信息论得知，一幅图像 f 的数据量是由该图像的信息熵 D(f) 来衡量：

　　在其中：Pi 是图像中灰度级为i的清晰度出現的几率，L为灰度级数量(一般赋值256)。依据Shannon信息论，熵较大 时数据量数最多。将此基本原理运用到调焦全过程，D(f)越大则图像越清楚。熵函数敏感度不高，根据图像內容不一样非常容易出現与具体情况反过来的結果。

使用方法

　　1、缓解压力后，打开软件，挑选必须评定的照片

　　2、挑选点评函数

　　3、点一下【刚开始评定】按键就可以

　　4、点一下【結果目录】按键能够显示信息评定結果