这个例子展示了如何测量图像的锐度 四个特征量。 这些是模糊(自相关)， 图像的局部邻域差异(差)，梯度 和图像中的频率范围(频带通)。 这些数量是为一系列图像计算的，这些图像描述 一个物体在不同的焦点。 镜头一度在右边 聚焦，这也是由四个量的峰值所强调的功能 (在四个函数的中间)。

基于视觉显著性的局部感知锐度的模糊图像质量评价算法研究

用于相机标定的2000W相机标定板图片共21张，图片位姿空间分配均匀，matlab标定平均误差为0.59pixel,

Khosro Bahrami 和 Alex C. Kot，“基于最大局部变化的无参考图像锐度评估的快速方法”，IEEE 信号处理信函，卷。 21，没有。 6, 751-755, 2014。

使用梯度的锐度估计这是最简单、最基本的锐度衡量标准。 尽管存在许多其他出色的技术，但即使是这种原始估计算法也发现自己具有不错的实际用途。 该文件读取图像并对其进行越来越多的迭代平滑以呈现锐度如何降低。 该方法针对均值和非锐化（锐化）过滤进行了测试。 用法：只需执行此文件。 （记得在这个文件旁边有 lena.jpg）。 所有结果都将打印到 matlab 控制台。 版权所有 (c) 2011，Tolga Birdal

“ANSI S3.4-2007 时变扩展中的激励模式快速计算技术”中的代码实现了多种响度和锐度计算方法。 这些代码使用下面描述的方法预测声音质量度量响度和锐度。 方法包括： fixedLoudness.m：实现 ANSI S3.4-2007 以及下面引用的清晰度方法。 Glasberg_loudness.m：实现了“适用于时变声音的响度方法”，Brian R. Glasberg 和 Brian CJ Moore 中的方法。 音频工程学会杂志，50 (5), 331-342 (2002)， http: //www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=11081。 以及下面引用的锐度方法。 这两个代码还实现了心理声学锐度预测方法，“Extending shales computing for an optional Louness metric input”，S.

批量修改图片像素大小亮度色度对比度锐度，支持PNG，JPG格式 使用方案：双击软件，跳出文件拾取框拾取图片确定即可

相机介绍了锐度，对比度，分辨率，以及MTF曲线的各项意义，并且结合图文的方式，让你能够直观的学习和了解。

基于点锐度的图像清晰度评价，可以对灰度和rgb图像进行评价，基于点锐度的图像清晰度评价，可以对灰度和rgb图像进行评价

就几行，用能量梯度函数计算的。评价时还要结合别的图像指标。