카메라 및 전자현미경과 같은 영상 장치의 자동 초점 과정에서 초점 측도가 잡음 간섭을 받기 쉬운 문제를 해결하기 위해, 영상 처리의 사변환과 통계학의 분산을 결합한 잡음에 강인한 초점 측도를 제안한다. 이미지를 블록으로 분할하여 각 국소 부분 영상의 선명도 지표를 얻기 쉽게 한다. 각 부분 영상의 사변환을 계산하여 주파수 영역 계수를 얻는다. 변환 영역에서 중간 주파수 계수의 절대값을 계산하여 각 부분 영상의 선명도 지표로 누적 합산한다. 마지막으로 각 부분 영상 선명도의 분산을 계산하여 전체 영상의 초점 측도 값으로 사용한다. 국소 부분 영상의 중간 주파수 정보를 추출하고 전역 분산 계산 방법을 결합함으로써 초점 측도의 잡음 강인성을 높일 수 있다; LIVE 영상 데이터베이스 실험 결과, 본 방법은 기존 고전 알고리즘보다 잡음 강인성이 우수하며 SDA 및 산포 객관적 평가 지표가 강인한 소벨 그래디언트 엔트로피 알고리즘에 비해 각각 평균 20.27%와 125.61% 향상되었다.

영상 처리;초점 측도;사변환;분산