图像清晰度评定下载

图像清晰度评定是一款完全免费的翠绿色图像清晰度评价软件，兼容jpg、bmp、png、gif、tiff等多种常见文件格式的照片。软件提供多种多样的清晰度评价函数，包括TenenGrad函数、Brenner函数、标准差函数等，能够灵活处理不同尺寸的照片，不受屏幕分辨率限制。

软件功能

丰富的评价函数：软件内置多种清晰度评价函数，如TenenGrad函数、Brenner函数、标准差函数、平方米梯度函数、Vollath函数、加窗梯度函数和熵函数等。

多函数权重分配计算：软件支持多个函数的权重值分配计算，并将结果以目录形式展示，评价结果可进行存储。

多种文件格式支持：软件适用于多种文件格式的图像文档，包括jpg、bmp、png、gif、tiff等，能够处理8位灰度图像和24位RGB图像。

灵活处理不同尺寸照片：软件能够处理各种尺寸的照片，不受屏幕分辨率限制。

适用的评价函数

Brenner梯度函数：简单的梯度评价函数，仅计算相邻两个像素的清晰度灰度差的平方。

Tenengrad梯度函数：采用Sobel算法分别获取水平和垂直方向的梯度值，基于Tenengrad梯度函数评价图像清晰度。

标准差函数：清晰聚焦的图像具有更高的灰度差异，所以可以将标准差函数作为评价函数。其中μ为整幅图像的均值灰度级，该函数对噪声较为敏感，图像越纯净，函数值越小。

Laplacian梯度函数：与Tenengrad梯度函数类似，使用Laplacian算法代替Sobel算法即可。

Vollath函数：其中，μ为整幅图像的均值灰度级，M和N分别为图像的宽和高。

动能梯度函数：更适合即时评价图像清晰度。

熵函数：根据统计分析特点的熵函数是衡量图像信息丰富程度的关键指标，根据信息论，一幅图像f的信息量由该图像的信息熵D(f)来衡量：其中，Pi是图像中灰度级为i的清晰度出现的概率，L为灰度级数量（通常取256）。根据Shannon信息论，熵越大，数据量越多。将此原理应用于调焦过程，D(f)越大，则图像越清晰。熵函数敏感性不高，根据图像内容不同，容易出现与实际情况相反的结果。

如何使用

减压放松后打开软件。

选择需要评价的照片。

选择评价函数。

点击“开始评价”按钮进行评价。

点击“结果显示”按钮查看评价结果。