檢測哪個圖像更清晰

我正在尋找一種方法來檢測哪兩個（類似）圖像更清晰。檢測哪個圖像更清晰

我想這可能是使用整體銳度的某種度量，併產生評分（假設的例子：image1的具有9清晰度評分，圖像2具有7清晰度評分;因此image1的更尖銳）

I」我們已經對銳度檢測/評分算法進行了一些搜索，但只會遇到可以提高圖像清晰度的算法。

有沒有人做過這樣的事情，或有任何有用的資源/線索？

我會在web應用程序的上下文中使用這個功能，所以PHP或C/C++是首選。

來源

2011-07-11 econstantin

他們是兩個相同的對象/距離的圖像，但一個比另一個更清晰？ –

有趣的論文：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?tp=&arnumber=4697259（使用特徵值的圖像清晰度測量） –

@gigantt，謝謝你會檢查出來。在大多數情況下，我想象的圖像將*大部分*相似。也許距離的輕微變化可能會導致拍攝對象尺寸的微小變化，或者可能導致不同部位進入/退出焦點的狹窄景深。 – econstantin

檢查對比度傳遞函數（CTF）

Here's一個實現
Here's解釋

來源

2011-07-11 06:14:19

據我所見，這篇文章和實現適用於電子顯微鏡。外推到正常攝影似乎並不簡單。我低估了，因爲我非常有興趣知道如何在這裏使用CTF，並且在編輯和增強您的答案後，我將刪除我的投票。謝謝！ –

鏈接已損壞:( –

的簡單方法是測量對比度 - 與像素值之間的最大差別的圖像是最清晰的。例如，您可以計算像素值的方差（或標準偏差），以及哪個產生較大數量的勝者。這看起來最大的整體對比度，這可能不是你想要的 - 特別是，它往往會傾向於最大景深的照片。

根據您的需要，您可能更喜歡使用類似於FFT的內容，以查看哪些內容顯示最高頻率內容。這可以讓你在某些部分（尤其是其他部分）看起來非常銳利，而對於具有更多景深的畫面更偏好，因此更多的圖像相當銳利，但最大銳度更低（這是常見的，因爲以較小的光圈衍射）。

來源

2011-07-11 06:29:48

關於FFT方法，有趣的方法！你的意思是在FFT變換圖像的某些部分比較圖像的明亮度嗎？更高的頻率位於圖像的中心還是邊緣？ – ellockie

@ellockie：在FFT之後，你所擁有的是描述圖像的數據，但不再是實際的圖像。較高的頻率將取決於圖像的內容，而不是圖像中的位置（即，可能在任何地方 - 想法是否會發生在最銳利的部分） –

因此，在FFT變換圖像中，您可以說離中心越遠的像素代表更高頻率的相關更詳細的特徵？感謝您的解釋。 – ellockie

This paper描述了一種使用DWT計算模糊因子的方法。看起來非常直線前進，但不是檢測清晰度，而是檢測模糊。似乎它首先檢測邊緣（簡單卷積），然後使用DWT進行積分並對其進行評分。

來源

2011-07-11 07:07:48 gordy

簡單實用的方法是使用邊緣檢測（更多邊緣==更清晰的圖像）。

快速和骯髒的手，使用PHP GD

function getBlurAmount($image) { 
    $size = getimagesize($image); 
    $image = imagecreatefromjpeg($image); 
    imagefilter($image, IMG_FILTER_EDGEDETECT);  
    $blur = 0; 
    for ($x = 0; $x < $size[0]; $x++) { 
     for ($y = 0; $y < $size[1]; $y++) { 
      $blur += imagecolorat($image, $x, $y) & 0xFF; 
     } 
    } 
    return $blur; 
} 

$e1 = getBlurAmount('http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/51/Jonquil_flowers_at_f32.jpg/800px-Jonquil_flowers_at_f32.jpg'); 
$e2 = getBlurAmount('http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/01/Jonquil_flowers_at_f5.jpg/800px-Jonquil_flowers_at_f5.jpg'); 

echo "Relative blur amount: first image " . $e1/min($e1, $e2) . ", second image " . $e2/min($e1, $e2);

（圖像較少模糊的圖像更加清晰）更有效的方法是檢測你的代碼的邊緣，使用Sobel算子。 PHP example（我認爲用C++重寫應該會有巨大的性能提升）。

來源

2011-07-11 09:29:55 lxa

返回的最後一個字節從'imagecolorat（）'包含藍色組件。要考慮紅色和綠色使用過濾器'imagefilter（$ image，IMG_FILTER_GRAYS CALE）;'以前。 – hermannk

'imagefilter（$ image，IMG_FILTER_EDGEDETECT）'返回127左右的值。如果圖片中有更多的對比度，那麼值與_locally_的值相差更大。儘管如此，平均值總是接近127.解決方法：計算灰度值的方差。 – hermannk

例如，如this Matlab Central page所示，銳度可以通過平均梯度幅度來估計。

我用這個在Python作爲

from PIL import Image 
import numpy as np 

im = Image.open(filename).convert('L') # to grayscale 
array = np.asarray(im, dtype=np.int32) 

gy, gx = np.gradient(array) 
gnorm = np.sqrt(gx**2 + gy**2) 
sharpness = np.average(gnorm)

類似的數目可以使用更簡單的numpy.diff代替numpy.gradient來計算。由此產生的陣列大小需要在那裏適應：

dx = np.diff(array)[1:,:] # remove the first row 
dy = np.diff(array, axis=0)[:,1:] # remove the first column 
dnorm = np.sqrt(dx**2 + dy**2) 
sharpness = np.average(dnorm)

來源

2014-09-24 10:38:39

更少更模糊？ –

是的，銳度越低意味着越模糊。 –

這是否需要在灰度圖像上完成，就像在matlab代碼中一樣？還是應該對彩色圖像起作用？（我假設array = list（img.getdata（）），這是否正確？） – faerubin

檢測哪個圖像更清晰

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