无参考图像的清晰度评价方法及相应代码

对于无参考图像的清晰度评价方法，常用的有以下几种：

1. 熵值方法：利用图像的灰度分布信息，计算图像的熵值。熵值越小，图像越清晰。

2. 方差方法：计算图像的灰度值的方差。方差越大，图像越清晰。

3. 梯度方法：计算图像中两个相邻像素的灰度值差，然后求出所有差值的平均值。平均值越大，图像越清晰。

4. 傅里叶频谱方法：将图像转换到频域，然后计算高频分量的能量占总能量的比例。高频能量占比越高，图像越清晰。

关于相应的代码，可以参考以下链接：https://github.com/shivamkumard107/Image_Quality_Assessment/tree/master/No_Reference/Python%20Code