"コンピュータを利用してデジタル画像1中のぼけを検出および定量化する方法であって、-画素と前記画素に関連する測色符号化パラメータとを含んでいるデジタル画像1を得るステップaと、-前記デジタル画像1から画素ごとに明度パラメータ5を得るステップであって、エッジ検出行列MDBによる畳み込み演算2、8を含んでいるステップbと、-ステップbで得られた前記明度パラメータ5の、全ての前記画素にわたって計算された最大値を含んでいるスコアS1を計算する9ステップcと、-前記デジタル画像を評価するステップdであって、ステップcで得られた前記スコアS1が第1の所定しきい値よりも厳密に低い10場合に前記デジタル画像がぼけていると見なされ、前記スコアS1が前記デジタル画像中に存在しているぼけの第1の量11を提供する、ステップdと、を含む方法において、-ステップcでは、商を含んでいる第2のスコアS2が計算され13、前記商は、所定の明度しきい値を超える、ステップbで得られた前記明度パラメータ5の、全ての前記画素にわたって計算された合計を分子に含み、ステップbで得られた前記明度パラメータ5の、全ての前記画素にわたって計算された合計を分母に含み、-ステップdでは、ステップcで得られた前記スコアS2が第2の所定しきい値よりも厳密に低い14場合にもまた、前記デジタル画像1がぼけていると見なされ、前記スコアS2が追加的に、前記デジタル画像中に存在しているぼけの第2の量11を提供することを特徴とする、デジタル画像1中のぼけを検出および定量化する方法。ステップbが、エッジ検出画像3を得るために前記デジタル画像1を前記エッジ検出行列MDBで畳み込み2、前記エッジ検出画像3から画素ごとに前記明度パラメータ5を抽出する4ステップb1である、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。ステップbが、明度行列7を得るために前記デジタル画像1から画素ごとに明度値を抽出し6、画素ごとに前記明度パラメータ5を得るために前記明度行列7を前記エッジ検出行列MDBで畳み込む8ステップb2である、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。コンピュータを利用してデジタル画像1中のぼけを検出および定量化する方法であって、-画素と前記画素に関連する測色符号化パラメータとを含んでいるデジタル画像1を得るステップaと、-前記デジタル画像1から画素ごとに明度パラメータ5を得るステップであって、エッジ検出行列MDBによる畳み込み演算2、8を含んでいるステップbと、-ステップbで得られた前記明度パラメータ5の、全ての前記画素にわたって計算された最大値を含んでいるスコアS1を計算する9ステップcと、-前記デジタル画像を評価するステップであって、ステップcで得られた前記スコアS1が第1の所定しきい値よりも厳密に低い10場合に、前記デジタル画像がぼけていると見なされ、前記スコアS1が、前記デジタル画像中に存在しているぼけの第1の量11を提供する、ステップdと、を含む方法において、ステップbが、明度行列7を得るために前記デジタル画像1から画素ごとに明度値を抽出し6、画素ごとに前記明度パラメータ5を得るために前記明度行列7を前記エッジ検出行列MDBで畳み込む8ステップb2である、ことを特徴とする方法。-ステップcでは、商を含んでいる第2のスコアS2が計算され13、前記商が、所定の明度しきい値を超える、ステップbで得られた前記明度パラメータ5の、全ての前記画素にわたって計算された合計を分子に含み、ステップbで得られた前記明度パラメータ5の、全ての前記画素にわたって計算された合計を分母に含み、-ステップdでは、ステップcで得られた前記スコアS2が第2の所定しきい値よりも厳密に低い14場合にもまた、前記デジタル画像1がぼけていると見なされ、前記スコアS2が追加的に、前記デジタル画像中に存在しているぼけの第2の量11を提供する、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。前記第2のスコアS2がパーセンテージとして表現され、前記明度しきい値が、3~40の間、好ましくは5~20の間であり、前記第2の所定しきい値が、50~100の間、好ましくは70~90の間である、ことを特徴とする請求項1~3のいずれかまたは請求項5に記載の方法。前記明度パラメータ5が、色相、彩度、明度HSB符号化システムの意味における明度であることを特徴とする、請求項1~6のいずれかに記載の方法。前記明度パラメータ5および前記スコアS1がパーセンテージとして表現され、前記第1の所定しきい値が、90~100の間、好ましくは95~99.5の間であることを特徴とする、請求項1~7のいずれかに記載の方法。少なくとも1つの命令シーケンスを備えているコンピュータプログラム製品であって、前記命令シーケンスが、プロセッサによって記憶され読取可能であり、前記プロセッサによって読み取られると、請求項1~8のいずれかに記載の方法のステップb、c、およびdが実施されるようにする、コンピュータプログラム製品。請求項9に記載の製品を備えているコンピュータ可読媒体。本発明の目的は、上記の不都合のいくつかまたは全てを克服することであり、特に、非常に高速であると共に、既存の方法よりも信頼できるとは言わないまでも少なくとも既存の方法と同程度に信頼できる、特にアナログタイプのぼけに対するぼけを定量化する方法を提供することである。本発明の解決法は、コンピュータを利用してデジタル画像中のぼけを検出および定量化する方法に関し、この方法は、-画素と画素に関連する測色符号化パラメータとを含んでいるデジタル画像を得るステップaと、-デジタル画像に基づいて画素ごとに明度パラメータを得るステップbであって、エッジ検出行列による畳み込み演算を含んでいるステップbと、-ステップbで得られた明度パラメータの、全ての画素にわたって計算された最大値を含んでいるスコアS1を計算するステップcと、-デジタル画像を評価するステップdであって、ステップcで得られたスコアS1が第1の所定しきい値よりも厳密に低い場合に、デジタル画像がぼけていると見なされ、スコアS1が、デジタル画像中に存在しているぼけの第1の量を提供するステップdとを含んでいる。デジタル画像を得るとは、デジタル画像が生成されることを意味すると理解される。この画像は、既存の画像であってもよく、または、CCDカメラなど、当業者に知られている任意の適切な手段によって生成されてもよい。各画素は、デジタル画像の基本構成要素である。一般に画像は2次元2Dである。すなわち画素の位置はxとyの2つの座標で定義することができる。各画素は、測色符号化パラメータに関連付けられている。最もよく知られているのは、RGBシステム赤、緑、青についての、および、HSVおよびその類似物であるHSB色相hue、彩度saturation、明度value、および、色相hue、彩度saturation、明度brightnessである。これらの符号化システムは概して似ており、既知の変換関係を使用して、ある符号化システムから別の符号化システムに変更することができる。明度brightnessは、明るさluminosityに類似する。画像は、任意の形状とすることができる。画像は一般に、矩形または正方形である。画像は、各画素をその測色パラメータに関連付ける行列によって表すことができる。画像が矩形でない場合であっても、欠けているmissing画素を常に追加して、これらの画素に中立パラメータを割り当てることができる。例えば、円形の画像の場合、これは画像に隅を追加することを意味する。また、行列表現は、好都合ではあるが、唯一の可能性ではないことも指摘しておくべきである。本発明の方法では、同じ計算を行列形式で表さずに実施することも、完全に等価であることになる。行列表現は、コンピュータプログラミングにとって理想的でありまた計算を凝縮された方式で表すのを可能にするので、有用である。しかし、重要なのは計算の形式ではなく、計算の機能、および計算の結果である。デジタル画像を獲得するまたは得るステップaの後、ステップbで、画素ごとに明度パラメータが計算される。ステップbは、デジタル画像に対する輪郭検出エッジを見つけるための、および画素ごとの明度パラメータの抽出を含んでいる。輪郭検出は、エッジ検出行列を使用した畳み込み演算によって得られる。画像は、行列Mによって表すことができ、この行列では、各値Mx,yは、位置x,yにおける画像画素の値と等価である。この行列はまた、2次元関数fx,yと等価であり、この関数は、xおよびyの各値につき、位置x,yにおける画素の値に等しい。lumfx,yが、画素fx,yの明るさ値を抽出する関数であるとする。lumfx,yの勾配のノルムの値が、あるしきい値Slumをx,yにおいて超えるとき|gradlumfx,y|>Slum、画像の画素x,yがエッジであることを検出することができる。しきい値Slumよりも大きい画像中の画素の強度の勾配の値を保持することにより、画像のエッジに含まれる画素が検出される例えば、Slum=20/255を使用して。別のより効果的な方式は、行列Mの勾配のノルムの値がx,yにおいて局所極大を有するとき、すなわち、|gradlumfx,y|>0であるときであって、lumfx,yのラプラシアンの値がx,yにおいて0であるときgrad2lumfx,y=0、画像の画素x,yがエッジであることを検出することである。画像中の画素の強度勾配の局所極大を保持することにより、画像のエッジに含まれる画素が検出される。以下は、エッジ検出行列カーネルとも呼ばれるのいくつかの例である。8接続のラプラスカーネル:111MDB=1-811114接続のラプラスカーネル:010MDB=1-41010ソーベルSobelカーネル:10-1MDB=20-210-1プレウィットPrewittカーネル:10-1MDB=10-110-1明度値は、この情報を含んでいる画素測色符号化から抽出される。行列デジタル画像を第2の行列畳み込みカーネル、ここではエッジ検出行列で畳み込んだ積は、行列ここではエッジ検出画像、すなわち輪郭が画定された画像を表すであり、この行列において、各画素の値は、当該画素の値とその近傍の値との一次結合である。第2の行列エッジ検出行列は、一次結合の係数を含んでいる。一次結合は、最初のデジタル画像に含まれるエッジを見つけること上に指定された意味でが意図されている。この計算の例を以下に提供する。Mを、サイズMa,MbMaは行、Mbは列であって画像の成分の1つ例えば明るさを表す第1の行列とし、MDBを、サイズMDBa,MDBbMDBaは行、MDBbは列である第2の行列、すなわちエッジ検出行列とする。慣例により、MDBの座標は、そのサイズが奇数ならばその中心に対して相対的であり、または、そのサイズが偶数ならば、中心に最も近く行列の第1の座標から最も離れている列および行に対して相対的である。例:サイズ3×3の0-10MDB1=-14-10-10の場合、ナンバリングは以下のとおりである:MDB1-1,-1=0、MDB1-1,0=-1、MDB1-1,1=0MDB10,-1=-1、MDB10,0=4、MDB10,1=-1MDB11,-1=0、MDB11,0=-1、MDB11,1=0M’を、行列MとMDBとの畳み込みから得られた、サイズMa,Mbの行列とする。M’を計算するために、以下のように進める。mは、間隔]-MDBa/2;MDBa/2]内に含まれる整数であり、nは、間隔]-MDBb/2;MDBb/2]内に含まれる整数であり、xは、間隔[0;Ma-1]内に含まれる整数であり、yは、間隔[0;Mb-1]内に含まれる整数である。加えて、x<MDBa/2-1もしくはy<MDBb/2-1、またはx≧Ma-1-MDBa/2-1もしくはy≧MB-1-MDBb/2-1の場合、M’x,y=0である。最後に、x<0もしくはy<0、またはx>Ma-1もしくはy>Mb-1については、M’x,yは定義されない。このように、エッジ検出行列による画像全体の畳み込みの結果、新しい画像が得られることになり、この画像中では、各成分例えば、赤、緑、青、または、色相、彩度、明るさが、エッジ検出行列で畳み込まれていることになる。ステップcで、スコアまたは結果S1が計算される。スコアS1は、ステップbで得られた明度パラメータの、全ての画素にわたって計算された最大値を含んでいる。S1は、この最大値に等しいものとすることができるが最も単純なケース、この最大値の倍数、またはより一般には単調関数によるこの最大値の変換もまた適切であろうことは明らかである。ステップdは検出ステップである。スコアS1が第1の所定しきい値よりも厳密に低い場合、画像はぼけていると見なされる。このしきい値の決定は、一般に、経験の結果としてもたらされる。この値は、当該デジタル画像のタイプと、ぼけ検出基準をどれくらい厳しくしたいかとに依存することができる。加えて、パラメータS1は、画像中のぼけの第1の量を提供する。より具体的には、S1の値が低いほどぼけは大きいので、ぼけを定量化するのは1-S1である。テストにより、集束デバイス例えば光学顕微鏡などの不適当な焦点によるアナログぼけの場合には特に、本方法は、ある程度ぼけていると人間の眼が見なすものと一致する結果を提供することが示された。加えて、本方法は高速であり、多数の画像を処理することを可能にする。従来技術フーリエ変換、ウェーブレットなどで使用されるほとんどの計算アルゴリズムは、Nの2乗の計算回数Nは画素数を必要とするが、本発明の方法は、線形である計算回数はNに比例する。加えて、本方法は、画像をベンチマーク画像と比較することを必要としないので、絶対的である。本方法は、画像を生成するデバイスの焦点を合わせる問題に適用されたとき、正しくない焦点を素早く補正することを可能にするアナログぼけの補正。ステップbおよびcは、コンピュータを利用する。いくつかの特定の実施形態では、本発明は、以下の特性の1つまたは複数を利用することができる:-ステップbは、エッジ検出画像を得るためにデジタル画像をエッジ検出行列で畳み込み、エッジ検出画像から画素ごとに前記明度パラメータを抽出するステップb1である。ステップb1では、畳み込みは、明度が抽出される前に行われる。-ステップbは、明度行列を得るためにデジタル画像から画素ごとに明度値を抽出し、画素ごとに前記明度パラメータを得るために明度行列をエッジ検出行列で畳み込むステップb2である。ステップb2はステップb1の代替であり、畳み込みは、明度が抽出された後で行われる。概してこれは同じ結果に至るが、畳み込みはデジタル画像の全てのパラメータにではなく明度のみに関係するので、計算が削減される利点がある。-明度パラメータは、色相、彩度、明度色システムHSBの意味における明度である。明度または明るさについての可能な全ての定義のうち、HSB色システムの意味における明度は、よい結果をもたらす。加えて、デジタル画像がHSBモードで直接に符号化された場合、Bパラメータを抽出するための計算は些細なものである。-明度パラメータおよびスコアS1がパーセンテージとして表現される場合、第1の所定しきい値は、90~100の間、好ましくは95~99.5の間である。これらの範囲であれば、スコアS1は、多数のテスト画像について、ぼけているかまたは明確であると人間の眼が見なすものと一致する結果に至るという意味で、これらの範囲はアナログタイプのぼけの場合に好ましい範囲である。-第1の所定しきい値は、97~99の間である。これらの範囲は、アナログぼけの場合には、さらにより好ましい。-ステップcでは、商を含んでいる第2のスコアS2が計算される。この商は、所定の明度しきい値を超える、ステップbで得られた明度パラメータの、全ての画素にわたって計算された合計を分子に含み、ステップbで得られた明度パラメータの、全ての画素にわたって計算された合計を分母に含んでいる。ステップdで、ステップcで得られたスコアS2が第2の所定しきい値よりも厳密に低い場合にもまた、デジタル画像は、ぼけていると見なされる。スコアS2は追加的に、デジタル画像中に存在しているぼけの第2の量を提供する。このパラメータまたはスコアS2は、第1のスコアS1を補う。画像が明確であると見なされるためには、画像は、第2の所定しきい値以上のスコアS2を追加で有さなければならない。S1の計算および第1の所定しきい値について行った解釈に関するものと同じ解説が、S2の計算および第2のしきい値にも当てはまる。特に、スコアS2は、上に表現した商、またはこの商の単調関数とすることができる。第2の所定しきい値および明度しきい値は、経験から来るものとすることができ、経験を通して微調整することができる。スコアS2は一般に、スコアS1よりも、デジタル画像中に存在しているぼけのより精緻化された定量化を提供する。例えば、スコアS1は、全か無かに使用することができる。すなわち、画像がぼけているか明確であるかをスコアS1に基づいて決定するのに使用することができる。スコアS2は、ぼけを定量化するのに使用することができる。-明度パラメータおよびスコアS2がパーセンテージとして表現される場合、明度しきい値は、3~40の間、好ましくは5~20の間であり、第2の所定しきい値は、50~100の間、好ましくは70~90の間である。これらの範囲であれば、スコアS1およびS2は、多数のテスト画像について、ぼけているかまたは明確であると人間の眼が見なすものと一致する結果に至るという意味で、これらの範囲はアナログタイプのぼけの場合に好ましい範囲である。-明度しきい値は、7~15の間であり、第2の所定しきい値は、75~85の間である。これらの範囲は、アナログぼけの場合には、さらにより好ましい。ステップb1では、まず、デジタル画像は、エッジ検出行列MDBで畳み込まれる。行列の点から言えば、デジタル画像を表す行列をエッジ検出行列で畳み込んだ結果が計算される。畳み込みの結果、エッジ検出画像を表す新しい行列が得られる。この計算の機能は、デジタル画像の輪郭を画定することであり、これはエッジを強調することを意味する。この結果、エッジが強調された新しい画像が得られる。次いで、エッジ検出画像またはそれを表す行列から、この画像中の画素ごとに明度パラメータが抽出される。実際には、測色パラメータをとり、明度パラメータを計算する。符号化システムがHSBである場合、これは、B明度のみを保持することを意味する。別の符号化システムが使用された場合は、計算はより複雑だが、どんな特定の問題も呈さない。ステップb2は、ステップb1に対する可能な代替である。ステップb2は、画素ごとに明度値を抽出することで開始するということによって区別される。したがって、明度行列で表される明度画像が得られる。次いで、この明度行列は、エッジ検出行列で畳み込まれる。このようにして、画素ごとに明度パラメータが得られる。この代替は、機能的には、また結果から見て等価であり、一般に、必要とされる計算はより少ない。というのは、畳み込みは、1つの測色パラメータ明度値のみを含んでいる行列に関係するのであり、より密な、画素ごとにいくつかのパラメータを含んでいる行列に関係するのではないからである。本発明はまた、少なくとも1つの命令シーケンスを備えているコンピュータプログラム製品に関する。命令シーケンスは、プロセッサによって記憶され読取可能であり、このプロセッサによって読み取られると、前述の方法のステップb、c、およびdが実施されるようにする。特定の一実施形態では、この製品は、このコンピュータプログラム製品を備えているコンピュータ可読媒体とすることができる。本発明の他の特徴および利点は、添付の図面を参照することにより、いくつかの非限定的な例示的実施形態に関する後続の記述から明らかになるであろう。明確にするために、これらの図に表されている様々な要素の寸法は、必ずしもその実際の寸法に比例するとは限らない。図では、同じ参照を使用して同一の要素を示している。図1Aおよび図1Bは、顕微鏡によって2つの異なる焦点で撮影された同じサンプルの2つの画像を表している。画像1Aは明確に見え、画像1Bはぼけて見える。同様に、図2Aおよび2Bは、2つの異なる焦点による第2の同じサンプルの2つの画像を表している。画像2Aは明確に見え、画像2Bはぼけて見える。これらの画像に対して、以下のパラメータを使用して本発明の方法を適用した:-明度しきい値20/255、すなわち7.8S2の計算のため、第2の所定しきい値75、S1は、タイプb2のステップbを使用して計算した:-第1の所定しきい値98。以下の結果が得られた。-画像1A:スコアS1は100、スコアS2は76.83-画像1B:スコアS1は17、スコアS2は0.88-画像2A:スコアS1は100、スコアS2は97.07-画像2B:スコアS1は58、スコアS2は43.56画像1Aは、スコアS2の点から見てS2は第2の所定しきい値75以上である、および、スコアS1の点から見てS1は第1の所定しきい値98以上である、明確であることが検出されるということになる。画像1A中のぼけの量は、スコアS1およびS2から与えられる。反対に、スコアS2は画像1Bにおいては第2の所定しきい値よりも厳密に低く、S1は第1の所定しきい値よりも厳密に低い。したがって、画像1Bはぼけていることが検出される。画像1B中のぼけの量はスコアS1とS2から与えられる。好ましい場合は、ぼけの量を1-S1および1-S2によって表現して、ぼけが増加するにつれて増加する量とすることもできる。同様に、画像2Aは、スコアS2の点から見てS2は第2の所定しきい値以上である、および、スコアS1の点から見てS1は第1の所定しきい値以上である、明確であることが検出される。反対に、画像1Bでは、スコアS2は第2の所定しきい値よりも厳密に低く、S1は第1の所定しきい値よりも厳密に低い。したがって、画像1Bはぼけていることが検出される。また、このことから、焦点フォーカスは画像1Bおよび2Bには適さないと推論することができる。図3Aは、本発明による、デジタル画像中のぼけを検出し定量化する方法を示している。ステップaは、例えばデジタルビデオカメラまたはカメラを使用して、デジタル画像1を得ることからなる。画像は、例えば、512×512画素で、HSBモード色相、彩度、明度で符号化されたものであってもよい。符号化パラメータは、絶対方式またはパーセンテージとして表現することができる。100は、パラメータが所定スケール例えば0~255上でその最大値にあることを意味する。次に、画像処理ステップbが実施される。この例ではステップb2である。このステップは、デジタル画像1から画素ごとに明度値を抽出するサブステップ6ことによって開始する。したがって、測色符号化システムのH、S、Bパラメータがあるので、画素ごとに、Bパラメータのみが保持される。この結果、明度行列7が得られる。この明度行列7は、エッジ検出行列MDBで、例えば以下の形を有するラプラス3×3行列で、畳み込まれるサブステップ8。111MDB=1-81111これは、行列7によって表される明度画像中の各位置で、明度値についてラプラシアンが計算されることを意味する。得られた画像に含まれるエッジは、明度値0を有する。代わりに、エッジ検出行列としてソーベル行列を使用することもできる。この場合は以下のとおりである。-2-20MDB=-202022また、ラプラスおよびソーベル行列、またはこれらの転置の、一次結合または、π/4の倍数による回転を使用することもできる。畳み込みの結果は、画素ごとに1つの明度パラメータを含んでいる新しい行列5または画像である。この画像の輪郭は、畳み込み効果により、際立っている。次に、ステップcで、スコアS1が計算されるサブステップ9。スコアS1は、ステップb1またはb2この例ではステップb2の終わりに得られる、全てのピクセルにわたる最大明度パラメータである。ステップdでは、ステップcで得られた結果1つまたは複数が使用される。本方法は、その最も一般的な適用においては、上に定義されたスコアS1のみを使用する基準10。スコアS1が第1の所定しきい値S10例えば98よりも厳密に低い場合は、デジタル画像1はぼけていると見なされるケース11。スコアS1がこの第1の所定しきい値S10以上である場合は、デジタル画像1は明確であると見なされるケース12。スコアS1によってまた、ぼけを定量化することができる。より具体的には、1-S1が大きいほど、ぼけは大きい。本方法では、ステップb1は、ステップb2に対する可能性のある代替を表す。ステップb1では、常に、行列で表すことのできるデジタル画像1で始める。このステップは、この行列1をエッジ検出行列MDBで畳み込むことサブステップ2で開始する。したがって、畳み込みは、明度だけでなく、デジタル画像の全てのパラメータに関係がある。エッジ検出画像3が得られる。次に、サブステップ4で、エッジ検出画像3から画素ごとに明度パラメータが抽出される。これにより行列5が形成される。ステップb2は、ステップb1の代替であり、一般に、必要とされる計算はより少ない。一連の画像を検査するときは、通常、処理における均一性を維持するためにステップb1とステップb2の一方または他方が一貫して適用される。言い換えれば、一連の画像が検査されるときは、b1とb2のいずれかが、全ての画像のために1度選択される。図3Bは、前の図図3Aの全ての特性を保持する一実施形態を表している。図3Bは、ステップcおよびdが異なり、第2のスコアS2を組み込んで第1のスコアS1を補っている。ステップcでは、商が計算されるサブステップ13。分母は、行列5の明度パラメータの、全ての画素にわたる合計である。分子は、所定の明度しきい値、例えば20/255すなわち7.8以下の明度パラメータを含まない、同じ合計である。ステップdでは、第2のスコアS2が、第2の所定しきい値S20例えば75と比較されるテスト14。画像が明確であると見なされるためには、S1がS10以上でなければならず、かつS2がS20以上でなければならないケース12。反対に、S1が厳密にS10未満であるか、またはS2が厳密にS20未満である場合はケース11、画像はぼけていると見なされる。S1およびS2は、ぼけを定量化するまたは1-S1および1-S2。また、この2つのスコアを含んでいるスコア、例えばベクトルS1,S2のノルムを計算してもよい。したがって、第1のスコアS1と第2のスコアS2との共同の計算により、画像が次のうちのどれであるかを検出することができる:-完全に明確;この場合、S1およびS2は、それぞれの所定しきい値S10およびS20以上である。-部分的に明確;これは、画像中に少なくとも1つの明確な領域が存在し、画像の残りの部分はぼけていることを意味する。この場合、S1はS10以上であり、S2は厳密にS20よりも低い。-全体的にぼけている;この場合、S1およびS2は、厳密にそれぞれの所定しきい値S10およびS20よりも低い。S1とS2の正確な値を共に使用することによって、また、複数の画像をそれらの明確さのレベルまたはそれらのぼけレベルに従って順序付けすることもできる。特に、S1およびS2の値は、画像が部分的にぼけていること、つまり画像が少なくとも1つのぼけ領域と少なくとも1つの明確な領域の両方を含んでいることを判定するのに必要である。"