Mengukur ketajaman menggunakan frekuensi [duplikat]

Saya memiliki beberapa gambar dari objek yang sama yang ingin saya rangking berdasarkan ketajaman. Misalnya, untuk menentukan peringkat kualitas fokus.

Dari teori saya tahu bahwa ketika Anda membuat gambar menjadi kurang tajam, Anda kehilangan frekuensi tinggi. Untuk mengujinya saya mengonversi tiga gambar ke domain frekuensi:

Jelas bahwa gambar buram memiliki frekuensi lebih tinggi yang lebih seragam karena noise. Tapi apa cara yang baik untuk mengukurnya? Saya mencoba mendapatkan rata-rata piksel pada jarak tertentu dari piksel paling terang, tetapi hasilnya tidak menunjukkan banyak perbedaan

Bagaimana saya menggunakan metode ini untuk menemukan gambar paling tajam.

Berikut kode yang saya gunakan untuk membuat gambar di atas:

%make gaussian filter
S=10;P=1.5;
x = [-S/2:1:S/2];
x = exp(-x.^2/(2*P^2));
filt = x'*x;filt = filt/sum(filt(:));

%laplacian kernel
LapK = [0 1 0; 1 -4 1 ; 0 1 0];

%get demo image
Iorg = imread('peppers.png');
Iorg = mean(Iorg,3);
Iorg = Iorg./max(Iorg(:));

%mesh grid
[X,Y]=meshgrid(1:size(Iorg,2),1:size(Iorg,1));
R = sqrt(X.^2+Y.^2);
Rmax = min(size(Iorg)./2);

%Add noise and fourier transform
I = Iorg+randn(size(Iorg))*0.01;I = I./max(I(:));
L = conv2(I,LapK); L1 = max(L(:));
F = fft2(Iorg);
%Radial mean
RadM1=nan([1,Rmax]);
for ct = 1:Rmax
    RadM1(ct) = mean(abs(F(R<=ct&R>(ct-1))));
end
figure(1);clf;colormap jet
subplot(3,3,1);imagesc(repmat(Iorg,[1,1,3]));axis image off;title('image');
subplot(3,3,2);imagesc(log(abs(fftshift(F))),[-4 10]);axis image off;title('fourier transform');
subplot(3,3,3);plot(1:Rmax,log(RadM1),'.-');title('radial mean');
ylabel('log(|F|)');ylim([2 12])

%filter
I=conv2(Iorg, filt, 'same');
%Add noise and fourier transform
I = I+randn(size(Iorg))*0.01;I = I./max(I(:));
L = conv2(I,LapK); L2 = max(L(:));
F = fft2(I);
%Radial mean
RadM2=nan([1,Rmax]);
for ct = 1:Rmax
    RadM2(ct) = mean(abs(F(R<=ct&R>(ct-1))));
end
subplot(3,3,4);imagesc(repmat(I,[1,1,3]));axis image off;title('filtered once');
subplot(3,3,5);imagesc(log(abs(fftshift(F))),[-4 10]);axis image off;title('fourier transform');
subplot(3,3,6);plot(1:Rmax,log(RadM2),'.-');title('radial mean');
ylabel('log(|F|)');ylim([2 12])

%filter twice
I=conv2(Iorg, filt, 'same');I=conv2(I, filt, 'same');
%Add noise and fourier transform
I = I+randn(size(Iorg))*0.01; I = I./max(I(:));
L = conv2(I,LapK); L3 = max(L(:));
F = fft2(I);
%Radial mean
RadM3=nan([1,Rmax]);
for ct = 1:Rmax
    RadM3(ct) = mean(abs(F(R<=ct&R>(ct-1))));
end
subplot(3,3,7);imagesc(repmat(I,[1,1,3]));axis image off;title('filtered twice');
subplot(3,3,8);imagesc(log(abs(fftshift(F))),[-4 10]);axis image off;title('fourier transform');
subplot(3,3,9);plot(1:Rmax,log(RadM3),'.-');title('radial mean');
ylabel('log(|F|)');ylim([2 12])
xlabel('radius(pix)');
fprintf(1,'1: %.2f \n2: %.2f \n3: %.2f\n',L1,L2,L3)

hasil

1: 1.04

2: 0.35

3: 0.27

[sunting] Ini memang duplikat. Konvolusi dengan kernel laplacian dan mencari hasil maksimal berfungsi dengan baik dalam kasus ini. [/ sunting]