자동 초점 추정?

2D 흑백 이미지 매트릭스 또는 비트 맵 세트에 어떤 종류의 분석을 사용하여 "초점"에 대한 상대적인 품질을 추정하거나 비교할 수 있습니까? 전체 대비, 광도 희소성 또는 초점이 맞지 않는 흐림 효과로 생성 된 기타 아티팩트에 대해 스칼라 메트릭을 계산하는 효율적인 방법이 있습니까?

초점이 맞춰진 이미지는 가장자리가 더 뾰족 해 지므로 가장자리 감지기를 적용하고 출력 에너지를 측정하면 올바른 트랙에 놓이게됩니다.

간단한 기술은 이미지를 기준으로 라플라시안의 합을 계산하는 것입니다. 매일의 사진을 다루는 경우 중심 가중 일 수 있습니다 (사람은 관심 대상을 중심에 두는 경향이 있으므로 경계보다 중심에 초점을 두는 것이 좋습니다) )

이 기준은 예를 들어 매크로 촬영을위한 많은 "스택 포커싱"응용 프로그램에서 사용됩니다.

위험 제거 또는 톤 매핑에 사용되는 다른 방법이 있습니다. "로컬 대비 측정"을 검색하십시오.

일반적으로 렌즈는 저역 통과 필터 로 모델링 할 수 있습니다 . 초점이 맞지 않으면 저역 통과 필터의 스무딩 효과가 더 강해 집니다.

따라서 표준 편차 와 같은 간단한 메트릭을 전체적으로 적용하거나 전체 이미지에 적용하거나 이미지에 적합한 크기의 이동 창을 통해 로컬로 적용하여 공간 정보를 보존 할 수 있습니다. 또는 초점이 맞지 않습니다.

두 경우 모두 장면간에 테이크가 많이 바뀌지 않았다고 가정하면 이미지 IN 초점의 표준 편차가 이미지 초점의 표준 편차보다 높습니다.

는 "초점 추정"로 표준 편차의 응용 프로그램에 대해 당신은 한 번 봐 가질 수 이 책을 (표준 편차 포함) 조치의 수의 검토를 사용할 수 있지만, 이 일에서 .