Research on algorithm for image clarity evaluation

SUN Hong-li; FENG Qi; DONG Feng

doi:10.13873/J.1000-9787(2017)02-0067-04

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Research on algorithm for image clarity evaluation

更新时间：2025-09-11

- Research on algorithm for image clarity evaluation
- Vol. 36, Issue 2, Pages: 67-70(2017)
- 作者机构：
  
  1. 中国科学院上海技术物理研究所
  2. 上海科技大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2017)02-0067-04
  CLC： TP391.41
- Published：2017
- 稿件说明：
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[1]孙红利,冯旗,董峰.图像清晰度评价算法研究[J].传感器与微系统,2017,36(02):67-70.

SUN Hong-li, FENG Qi, DONG Feng. Research on algorithm for image clarity evaluation[J]. 2017, 36(2): 67-70.
[1]孙红利,冯旗,董峰.图像清晰度评价算法研究[J].传感器与微系统,2017,36(02):67-70. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2017)02-0067-04.

SUN Hong-li, FENG Qi, DONG Feng. Research on algorithm for image clarity evaluation[J]. 2017, 36(2): 67-70. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2017)02-0067-04.

摘要

通过图像清晰度评价函数判断离焦图像的清晰度是相机实现自动调焦的关键。使用最优离散余弦变换（DCT）系数的和作为评价图像清晰度方法

并用该评价方法与图像的调制传递函数（MTF）的变化趋势做相关性分析

以验证该评价方法的有效性。结果表明:基于离散余弦变换的评价方法可以得到与MTF相似的评价结果

归一化后

最清晰图像的判断值都为1

随图像变模糊时函数的下降趋势基本一致。

Abstract

Determine defocus image sharpness through image sharpness evaluation function is the key to realize camera auto-focusing

using sum of optimal discrete cosine transform（ DCT） coefficients as method for evaluating image sharpness

and do correlation analysis using this method with the image modulation transfer function（ MTF）

in order to verify the effectiveness of evaluation method

the results show that evaluation method based on discrete cosine transform coincide with the MTF. After normalization

the best image values are 1

the function decrease with the image becomes hazing.

关键词

Keywords

references

一种改进的Sobel算子图像清晰度评价函数 [J]. 钱青,臧冬菊. 计算机与数字工程 . 2015(10)

改进的Brenner图像清晰度评价算法 [J]. 王健,陈洪斌,周国忠,安涛. 光子学报 . 2012(07)

图像调焦过程的清晰度评价函数研究 [J]. 金雪,马卫红. 光学仪器 . 2012(01)

图像调焦过程的清晰度评价函数研究 [J]. 陈国金,朱妙芬,张克松. 数据采集与处理 . 2009(02)

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基于CMOS传感器的全视场MTF测量系统的研究 [D]. 闻人青青. 浙江大学 2002

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