摘要:针对光电成像系统对焦过程中清晰度评价函数的灵敏度低、局部极值点较多的问题，在对传统清晰度评价函数研究的基础上，提出一种基于区域加权的图像清晰度评价算法。此算法首先在传统Laplacian评价函数基础上引入了阈值，提升算法的抗噪性及清晰度比率，其次利用图像梯度图计算区域清晰度加权因子，优化算法的平缓区波动量。实验结果表明，与大多数传统清晰度评价函数相比，该算法清晰度比率提升约2.7倍，灵敏度提升约1.9倍，平缓区波动量可以减少为传统Laplacian评价函数的1/6，并且在图像内容复杂时的评价性能更加可靠，具有清晰度比率与灵敏度高、局部极值点少的优点。

摘要:针对传统的Brenner清晰度评价函数在对离焦量大、内容复杂的图像评价时效果不理想的情况，提出一种改进的Brenner清晰度评价函数。该函数在Brenner评价函数的基础上，通过增加一组垂直方向的掩模模板，结合Brenner算子本身的水平方向模板共同对图像梯度进行计算。最后通过对不同模糊程度和有噪声的图像进行清晰度评价的对比验证改进方法的有效性。实验结果表明，改进的方法在Brenner函数的基础上提高了准确性的同时，计算时间上优于其他常用的灰度类评价函数，有效地改善了传统的Brenner清晰度函数的评价效果。