matlab实现检测图像清晰度判断是否对焦

以下是一种基于图像梯度的方法来判断图像清晰度的 MATLAB 实现：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像：

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 计算图像梯度：

[Gx, Gy] = imgradientxy(gray_img);
Gmag = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);

3. 计算图像梯度平均值：

mean_Gmag = mean(Gmag(:));

4. 判断图像清晰度：

根据经验，当图像梯度平均值大于某个阈值时，可以认为图像是清晰的。这个阈值可以根据具体应用场景进行调整。以下是一个简单的判断方法：

if mean_Gmag > 50
    disp('The image is in focus.');
else
    disp('The image is out of focus.');
end

相关问题

matlab中实现brenner图像清晰度评价函数的代码

Brenner函数是一种常用的图像清晰度评价函数，其代码实现如下：

function brenner = brenner(img)
% Brenner函数计算图像的清晰度
% 输入参数img为待评价的图像
% 输出参数brenner为图像的清晰度值

[m, n] = size(img);
brenner = 0;

% 计算Brenner函数
for i = 1:m-2
    for j = 1:n
        brenner = brenner + (img(i+2, j) - img(i, j))^2;
    end
end

for i = 1:m
    for j = 1:n-2
        brenner = brenner + (img(i, j+2) - img(i, j))^2;
    end
end

% 归一化
brenner = brenner / (m*n);
end

该函数首先计算图像的Brenner函数，然后将其归一化，以得到图像的清晰度评价值。Brenner函数的计算过程是对图像的每个像素点进行计算，根据其上下、左右两个方向的像素值差的平方之和来计算Brenner值。最后，将每个像素点的Brenner值累加起来，得到整幅图像的Brenner函数值。

matlab实现模糊图像清晰化

模糊图像清晰化是图像处理中的一个重要问题。Matlab提供了多种方法用于模糊图像清晰化，下面我介绍一种基于逆滤波的方法。

逆滤波是一种常用的模糊图像清晰化方法，其基本思路是将模糊图像通过逆滤波器进行滤波，得到清晰的图像。具体步骤如下：

1. 读入模糊图像并显示

I = imread('blurry_image.png');
imshow(I);

2. 构造点扩散函数PSF

在逆滤波中，点扩散函数（PSF）是模糊过程的数学模型。可以根据模糊的方式来构造PSF，这里以高斯模糊为例：

PSF = fspecial('gaussian', [11 11], 5);

3. 对PSF进行傅里叶变换

为了方便计算，需要对PSF进行傅里叶变换：

PSF_FFT = fft2(PSF, size(I,1), size(I,2));

4. 对图像进行傅里叶变换

I_FFT = fft2(I);

5. 构造逆滤波器

逆滤波器是对PSF的逆运算，可以通过傅里叶变换来实现：

noise_var = 0.0001;
H = conj(PSF_FFT) ./ (abs(PSF_FFT).^2 + noise_var./abs(I_FFT).^2);

其中，noise_var表示噪声方差，可以根据实际情况进行调整。

6. 对图像进行逆滤波

J_FFT = H .* I_FFT;
J = real(ifft2(J_FFT));

7. 显示清晰化后的图像

imshow(J, []);

通过以上步骤，就可以实现基于逆滤波的模糊图像清晰化。需要注意的是，逆滤波对噪声比较敏感，可能会引入一些噪声，需要根据实际情况进行调整。