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1 11.2图像清晰度评价函数分类 2种是客观评价47。主观评价的主体是人眼观察感受，通过设计的实验，由观察根据特定知识建立的模型对图片测评和分析，指标主要是图像清晰度数值[481。主要有3类[491:①全参考质量评价(Full-ReferenceQA),此评价方法需要有能价结果；②弱参考质量评价(Reduced-ReferenceQA),这种评价方法相较信息，通过对比待评价图片的对应信息，得到最后的结果；③无参考质量评价(No-ReferenceQA),此评价方法是唯一—中不需要参考图像的评价方法，主要1)单峰性利用图像清晰度评价函数计算出来的清晰度值的极值点应该对应最清晰的2)无偏性计算出来的数字图形清晰度评价函数曲线要与实际的图像清晰度变化趋势3)灵敏性1.2图像清晰度评价函数分类 表达式如下2.14所示：式中，f(x,y)表示图像(x,y)点处的灰度值，m,n表示图像的分辨率，DG(x,y)和G,(x,y)分别为图像(x,y)点处x轴方向和y轴方向的梯度值，其表达式中，⊗为卷积符号，算子x轴方向和y轴方向的模板。3)拉普拉斯(Laplacian)函数拉普拉斯(Laplacian)算法采用Laplace算子与图像的横向与纵向的像素点的灰度值通过卷积运算获得一个矩阵记为S(x,y),将像素点横纵向梯度值进行4)能量梯度函数(EOG)1.2.2基于频域的图片清楚程度评价算法式中，f(x,y)为像素点(x,y)的灰度值，m,n是图像的分辨率，傅里叶谱上式中，R(u,v)、I(u,v)分别表示图像经DFT运算后的实部和虚部，高频基于频域的图片清楚程度评价算法对图像清晰与模糊的改变表现得更为灵楚则表明图像熵数值越大，反之则越小。基于信息熵(Entropy)的图片清楚程基于信息熵(Entropy)的图片清楚程度评价算法可以在对图片信1.2.4基于梯度结构相似度的图像清晰度评价函数其中x;、y表示非负的图像信号，K₁、K₂、K₃均为小于1的常数，L表示为简单起见，可以令α=β=γ=1。计算两张图片之间的SSIM数值。具体运算步骤如下：1)获取参考图片。首先确定需要评价的图片I,使用低通滤波计算得到参2)获得I以及I,的梯度值。通过Sobel算子过得x轴方向和y轴方向的梯度3)提取信息块。根据方差运算，将G和G,中梯度内容包含最全面的信息块提取出来，两

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