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1. Laplace 梯度法

• 原理：利用图像的二阶导数（Laplace算子）检测边缘，清晰图像的边缘处二阶导数值较大。

• 单峰性：图像清晰度从低到高时，边缘的二阶导数响应逐渐增强，达到峰值后趋于稳定，呈现单峰特性。

• 无偏性：对图像整体结构敏感，不受光照均匀性影响，能准确反映不同场景的清晰度。

• 灵敏性：二阶导数对高频细节（如边缘）敏感，模糊时响应迅速下降，区分度高。

• 实例表现：适用于边缘丰富的场景，能有效捕捉清晰度变化，因此在实例中表现较好。

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2. 能量梯度法

• 原理：计算图像各像