这就是我在Opencv中检测区域焦点质量的方法:

Mat grad;
int scale = 1;
int delta = 0;
int ddepth = CV_8U;
Mat grad_x, grad_y;
Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
/// Gradient X
Sobel(matFromSensor, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
/// Gradient Y
Sobel(matFromSensor, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);
cv::Scalar mu, sigma;
cv::meanStdDev(grad, /* mean */ mu, /*stdev*/ sigma);
focusMeasure = mu.val[0] * mu.val[0];

我目前使用的一种方法是测量图像中边缘的分布。请看这篇论文:

@ARTICLE{Marziliano04perceptualblur,
    author = {Pina Marziliano and Frederic Dufaux and Stefan Winkler and Touradj Ebrahimi},
    title = {Perceptual blur and ringing metrics: Application to JPEG2000,” Signal Process},
    journal = {Image Commun},
    year = {2004},
    pages = {163--172} }

它通常都是付费版本，但我也看到过一些免费版本。基本上，他们在图像中定位垂直边缘，然后测量这些边缘的宽度。平均宽度给出了图像的最终模糊估计结果。较宽的边缘对应模糊的图像，反之亦然。

该问题属于无参考图像质量估计领域。如果你在谷歌Scholar上查一下，你会得到很多有用的参考资料。

EDIT

下面是nickie发布的5张图片的模糊估计图。数值越高，模糊程度越高。我使用固定大小的11x11高斯滤波器，并改变了标准偏差(使用imagemagick的convert命令来获得模糊的图像)。

如果你比较不同大小的图像，不要忘记通过图像宽度归一化，因为较大的图像会有更宽的边缘。

最后，一个重要的问题是区分艺术模糊和不必要的模糊(由对焦缺失、压缩、拍摄对象相对于相机的运动引起)，但这超出了像这样简单的方法。举个艺术模糊的例子，看看莱娜的形象:莱娜在镜子里的倒影是模糊的，但她的脸是完美的聚焦。这有助于对莱纳图像进行更高的模糊估计。

我在matlab中使用FFT实现了它，并检查FFT的直方图，计算平均值和STD，还可以做拟合函数

fa =  abs(fftshift(fft(sharp_img)));
fb = abs(fftshift(fft(blured_img)));

f1=20*log10(0.001+fa);
f2=20*log10(0.001+fb);

figure,imagesc(f1);title('org')
figure,imagesc(f2);title('blur')

figure,hist(f1(:),100);title('org')
figure,hist(f2(:),100);title('blur')

mf1=mean(f1(:));
mf2=mean(f2(:));

mfd1=median(f1(:));
mfd2=median(f2(:));

sf1=std(f1(:));
sf2=std(f2(:));

在高度重视的期刊(IEEE Transactions on Image Processing)上发表的两种方法的Matlab代码可在这里获得:https://ivulab.asu.edu/software

检查CPBDM和JNBM算法。如果你检查代码，它并不难移植，顺便说一下，它是基于Marzialiano的方法作为基本特征。

基于耐克的答案。使用opencv实现基于拉普拉斯的方法很简单:

short GetSharpness(char* data, unsigned int width, unsigned int height)
{
    // assumes that your image is already in planner yuv or 8 bit greyscale
    IplImage* in = cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U,1);
    IplImage* out = cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_16S,1);
    memcpy(in->imageData,data,width*height);

    // aperture size of 1 corresponds to the correct matrix
    cvLaplace(in, out, 1);

    short maxLap = -32767;
    short* imgData = (short*)out->imageData;
    for(int i =0;i<(out->imageSize/2);i++)
    {
        if(imgData[i] > maxLap) maxLap = imgData[i];
    }

    cvReleaseImage(&in);
    cvReleaseImage(&out);
    return maxLap;
}

将返回一个短消息，指示检测到的最大锐度，根据我对真实世界样本的测试，这是一个很好的指标，说明相机是否对焦。不足为奇的是，正常值是依赖于场景的，但远不如FFT方法，它有很高的假阳性率，在我的应用程序中是有用的。

是的，它是。计算快速傅里叶变换并分析结果。傅里叶变换告诉你图像中出现了哪些频率。如果有少量的高频，那么图像是模糊的。

定义术语“低”和“高”取决于你。

编辑:

正如评论中所述，如果你想用一个浮点数来表示给定图像的模糊度，你必须计算出一个合适的度量。

尼基的回答提供了这样一个衡量标准。将图像与拉普拉斯核进行卷积:

   1
1 -4  1
   1

并且在输出上使用一个健壮的最大度量来获得一个可以用于阈值的数字。在计算拉普拉斯函数之前尽量避免平滑过多的图像，因为你只会发现平滑后的图像确实是模糊的:-)。