Tenengrad评价函数 Tenengrad函数是一种由Tenenbaum提出的，基于梯度的常用图像清晰度评价函数。特南梯度。在图像处理中，一般认为对焦好的图像具有更尖锐的边缘，故具有更大的梯度函数值。Tenengrad函数使用Sobel算子提取水平和垂直方向的梯度值，求其平方和作为评价函数 ...

相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化，通过相机内部的微型驱动马达，自动调节相机镜头和CCD之间的距离，保证像平面正好投影到CCD的成像表面上。这时候物体的成像比较清晰，图像细节信息丰富。 相机自动对焦的过程，其实就是对成像清晰度评价的过程，对焦不准确，拍摄出来的图像清晰度低，视觉效果 ...

无参考图像的清晰度评价方法 from： http://nkwavelet.blog.163.com/blog/static/227756038201461532247117 在无参考图像的质量评价中，图像的清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标，它能够较好的与人 ...

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark： 1 1.3. 1.失焦检测。 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征，通常梯度值越高，画面的边缘信息越丰富，图像越清晰 ...

。本文针对无参考图像质量评价应用，对目前几种较为常用的、具有代表性清晰度算法进行讨论分析，为实际应用中选择 ...

图像清晰度评价算法有很多种，在空域中，主要思路是考察图像的领域对比度，即相邻像素间的灰度特征的梯度差；在频域中，主要思路是考察图像的频率分量，对焦清晰的图像高频分量较多，对焦模糊的图像低频分量较多。 这里实现3种清晰度评价方法，分别是Tenengrad梯度方法、Laplacian梯度方法和方差 ...

直接上代码，list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除 ...

，并没有增加清晰度。 5、这是最关键的一步。打开【滤镜】-【其他】-【高反差保留】面板，拉动滑标至半径1， ...