兽用B超图像质量的好坏是鉴定兽用B超质量的唯一标准，图像越清晰的兽用B超，在实际的操作中就能实现更多的要求。

兽用B超数字图像的清晰度日益成为衡量数字成像系统优劣的重要指标，同时我们在进行模糊兽用B超图像复原的同时，如何判定我们复原得到的兽用B超图像是否比原图像有所改进，清晰度有所提高，这些问题都涉及到如何客观有效地评价数字图像的清晰度。

针对不同原因形成的模糊兽用B超图像，评价其清晰度的具体参数也有所区别。对于离焦模糊兽用B超图像，常用方法有图像灰度熵法和图像灰度方差法, 这两种方法计算简单，但构成的评价函数在焦平面附近的变化曲线平缓,且存在两个极值点,将其用于自动调焦等领域时效果不太理想对于运动产生的模糊兽用B超图像。

其清晰度评价函数有以下几种：邻域灰度差绝对值之和，这种算法以四个方向相邻像素的灰度差的绝对值之和为评价函数;Roberts 梯度和，此算法是利用像素的交叉位置关系;灰度差方和，此算法是利用与x,y 方向相邻两像素灰度差的平方和作评价函数;邻域灰度差方和，此算法用4 邻域像素灰度差的平方和作评价函数。

http://xzh.i3geek.com