自動焦点推定？

「焦点が合っている」という相対的な品質を推定または比較するために、2Dモノクロ画像マトリックスまたはビットマップのセットでどのような分析を使用できますか？全体的なコントラスト、輝度のスパース性、または焦点のぼけから生じるその他のアーティファクトなどのスカラーメトリックを効率的に計算する方法はありますか？

焦点の合った画像はよりシャープなエッジを持つため、エッジ検出器を適用して出力のエネルギーを測定すると、正しい軌道に乗ることができます。

簡単な手法は、画像上のラプラシアンの合計を計算することです。日常の写真を扱う場合は中心に重みを付けることができます（人々は関心のあるオブジェクトを中心に置く傾向があるため、境界よりも中心に焦点を合わせる方が良いです） ）

この基準は、たとえば、マクロ写真の多くの「スタックフォーカシング」アプリケーションで使用されるものです。

曇り除去またはトーンマッピングで使用される他のアプローチがあります...「ローカルコントラスト測定」を検索

一般に、レンズはローパスフィルターとしてモデル化できます。オブジェクトの焦点が合っていない場合、ローパスフィルターのスムージング効果はより強くなります。

したがって、標準偏差などの単純なメトリックを使用して、グローバルに適用する（画像全体に適用する）か、適切なサイズのウィンドウを介して画像にローカルに適用して、さらにどの領域にも関心がある場合は、空間情報を保持することができます焦点が合っている、または焦点が合っていない。

いずれの場合も、シーンがテイク間であまり変化していないと仮定すると、画像のINフォーカスの標準偏差は、フォーカスのないイメージOUTの標準偏差よりも高くなります。

「フォーカス推定」として標準偏差を適用するために、あなたは見て持つことができ、この出版物を（標準偏差を含む）施策の数のレビューが利用可能である一方で、この1から。