軟件包含了多種清晰度評價函數：tenengrad 函數、brenner 函數、方差函數、平方梯度函數、vollath 函數、加窗梯度函數、熵函數。 軟件可以進行多個函數的權重分配計算，并將結果列表顯示，評價結果可以保存。軟件支持多種格式的圖像文件（如：jpg、bmp、png、gif、tiff等等），可以處理8位灰度圖像、24位rgb圖像。可以混合處理各種大小的圖片，分辨率大小不限。

功能介紹

1、軟件包含了多種清晰度評價函數：TenenGrad 函數、Brenner 函數、方差函數、平方梯度函數、Vollath 函數、加窗梯度函數、熵函數。
2、軟件可以進行多個函數的權重分配計算，并將結果列表顯示，評價結果可以保存。

3、軟件支持多種格式的圖像文件(如：jpg、bmp、png、gif、tiff等等)，可以處理8位灰度圖像、24位RGB圖像。
4、可以混合處理各種大小的圖片，分辨率大小不限。

評價函數

(1)Brenner 梯度函數
Brenner梯度函數是比較簡單的梯度評價函數，它只是簡單的計算相鄰兩個像素灰度差的平方。

(2)TenenGrad 梯度函數
Tenengrad 梯度函數采用Sobel算子分別提取水平和垂直方向的梯度值，基與Tenengrad 梯度函數的圖像清晰度。

(3)方差函數
因為清晰聚焦的圖像有著比模糊圖像更大的灰度差異，可以將方差函數作為評價函數，其中：為整幅圖像的平均灰度值，該函數對噪聲比較敏感，圖像畫面越純凈，函數值越小。

(4)Laplacian 梯度函數
Laplacian 梯度函數與Tenengrad梯度函數基本一致，用Laplacian算子替代Sobel算子即可。

(5)Vollath函數
其中：為整幅圖像的平均灰度值，M和N分別為圖像寬和高。

(6)能量梯度函數
能量梯度函數更適合實時評價圖像清晰度。

(7)熵函數
基于統計特征的熵函數是衡量圖像信息豐富程度的一個重要指標，有信息論可知，一幅圖像 f 的信息量是由該圖像的信息熵 D(f) 來度量：

其中：Pi 是圖像中灰度值為i的像素出現的概率，L為灰度級總數(通常取值256)。根據Shannon信息論，熵比較大時信息量比較多。將此原理應用到對焦過程，D(f)越大則圖像越清晰。熵函數靈敏度不高，依據圖像內容不同容易出現與真實情況相反的結果。

文件信息

文件大小：131072 字節
文件說明：EIR
文件版本：0.4.0.0
MD5：2610D2AA278B052106CB06E29C301E65
SHA1：C21EB8C50EAB04E46417913198C85C27F7AF0366
CRC32：7BDCDCE

相關搜索：清晰度 圖片質量

極速提醒：本軟件需要安裝 .Net framework 才能正常使用！請下載合適的版本進行安裝！
.Net framework 2.0、.Net framework 3.5、.Net framework 4.0、.Net framework 4.5.2、.Net framework 4.7.1；