function Mp = Focus_Measure(I) xj = padarray(I,[1 1],'symmetric'); EOL = conv2(xj,[1 4 1;4 -20 4;1 4 1]./6,'valid'); E_2 = EOL.*EOL; FM = conv2(E_2,ones(8),'valid'); Mp = FM(1:8:end,1:8:end); end

这段代码实现了一种图像清晰度评估算法，即焦点度量。它的原理是基于某些局部特征，比如边缘、对比度等，来计算图像的清晰度得分。这个函数的输入是一张灰度图像 I，输出是一个大小为 I/8 的矩阵 Mp，其中每个元素表示图像在对应位置的清晰度得分。具体实现步骤如下：

1. 对输入图像进行边缘扩充，保证卷积后输出大小与原图像相同。

2. 使用一个卷积核对扩充后的图像进行卷积操作，得到边缘强度图 EOL。

3. 对 EOL 进行平方操作，得到边缘强度平方图 E_2。

4. 对 E_2 进行 8x8 的均值滤波，得到图像的局部清晰度得分 FM。

5. 对 FM 进行下采样，得到最终的焦点度量矩阵 Mp。

这个算法的优点是简单高效，但是也存在一些局限性。比如它只能评估图像的清晰度，而无法判断图像的其他质量因素，比如噪声、失真等。此外，它也不一定适用于所有类型的图像，因为不同类型的图像可能有不同的清晰度特征。