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更新时间:23-12-26
系统:Pc
版本:v0.4
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!
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。
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。
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。
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