Tenengrad評價函數

Tenengrad函數是一種由Tenenbaum提出的，基於梯度的常用圖像清晰度評價函數。特南梯度。
在圖像處理中，一般認為對焦好的圖像具有更尖銳的邊緣，故具有更大的梯度函數值。
Tenengrad函數使用Sobel算子提取水平和垂直方向的梯度值，求其平方和作為評價函數。

具體過程如下：

設Sobel卷積核為，則圖像在點處的梯度

定義該圖像的Tenengrad值為：（其中為圖像中像素總數）這個求了平均

或不求平均：評價函數F(k):

其中：T是給定的邊緣檢測閾值。

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include<iostream>
using namespace std;
 
double Tenegrad(IplImage* src)//Tenegrad 標准
{ 
    assert(src->nChannels==8);
    int row=src->height;//height對應行數
    int col=src->width; //width對應行數
    int widthstep=src->widthStep;
    char *data=src->imageData;
    double S=0;
    for(int x = 1;x<row-1;x++)
    {
        char *pre_row=data +(x-1)*widthstep;
        char *cur_row=data +x*widthstep; 
        char *nex_row=data +(x+1)*widthstep;
        int Sx,Sy;
        for(int y = 1;y<col-1;y++)
        {
          //**********************************************/
          //當前鄰域：
          //pre_row[y-1],pre_row[y],pre_row[y+1];
          //cur_row[y-1],cur_row[y],cur_row[y+1];
          //nex_row[y-1],nex_row[y],nex_row[y+1];
 
          //Gx =-1,0,1       Gy =1, 2, 1
          //    -2,0,2           0, 0, 0
          //    -1,0,1          -1,-2,-1
          //**********************************************/
          Sx=(uchar)pre_row[y+1]+2*(uchar)cur_row[y+1]+(uchar)nex_row[y+1]//一定要轉為uchar
            -(uchar)pre_row[y-1]-2*(uchar)cur_row[y-1]-(uchar)nex_row[y-1];
          Sy=(uchar)nex_row[y-1]+2*(uchar)nex_row[y]+(uchar)nex_row[y+1]
            -(uchar)pre_row[y-1]-2*(uchar)pre_row[y]-(uchar)pre_row[y+1];
          S+=Sx*Sx+Sy*Sy;
        }
    }
    return S/(row-2)/(col-2);
}
 
int main()
{
    IplImage* src = cvLoadImage("d:\\lena.bmp",0);
    cvNamedWindow("src");
    cvShowImage("src",src);
    cout<<Tenegrad(src);
    cvWaitKey(0);
    cvReleaseImage(&src);
    cvDestroyWindow("src");
    return 0;
}