Shasta sharpness measurement是一种用于评估相机或其他成像设备捕获的图像清晰度的技术。对于高分辨率图像，例如卫星图像或高端数字相机捕获的图像，它特别有用。
该测量基于熵的概念，即图像中信息的量度。在清晰度测量中，熵用于评估图像中细节和对比度的数量。熵值越高，通常表示图像越清晰。
要计算Shasta清晰度测量，通常需要几个步骤：
1.预处理：通常会预处理图像以去除可能会影响清晰度测量的噪声和其他伪影。这可能涉及平滑或过滤等技术。
2.子采样：通过创建原始图像的低分辨率版本，来降低图像的分辨率。这一步很重要，因为它允许更有效地计算熵，同时仍能捕获图像的整体结构。
3.熵计算：子采样的图像的熵被计算。这涉及确定图像中像素值的概率分布，并使用此信息计算熵。
4.归一化：将熵值归一化为图像大小和亮度的差异。这一步确保了清晰度测量是独立于这些因素的。
5.后处理：归一化的熵值可以进一步处理或分析，以提供对原始图像清晰度的见解。这可能涉及将熵值与参考阈值进行比较，或基于熵值执行其他计算。
Shasta清晰度测量相对于传统的清晰度测量方法有几个优势。它相对快速和高效，因为它依赖于子采样来减少计算复杂度。此外，它提供了清晰度的定量测量，可用于客观比较不同的图像或不同的成像设备。然而，应注意，测量准确性。
