①高频分量法。即对图像进行傅立叶变换,提取其中的高频成分作为焦距评价函数,这种方法计算量大,不适于一般情况下的快速、实时测量。
②平滑法。即计算图像上相邻像素的平滑度,再对整个像面求和作为集聚评价函数,其最大值为图像的聚焦判据,该方法灵敏度不高。
③阈值积分法。即根据图像的灰度分布,选取一个阈值,并对大于阈值的灰度进行求和,其最大值为图像的聚焦判据,该方法测量精度不高。
④灰度差分法。这是一个形式简单但很有效的焦距评价函数,它是利用图像的相邻像素差的绝对值之和作为焦距评价函数,即:
当图像聚集时,F(i)取最大值。
⑤拉普拉斯像能函数。这是一个非常有效的评价函数,在焦距附近具有较高的灵敏度,但计算量较大,其形式如下:
当图像聚焦时,拉普拉斯像能函数取得最大值。