图象平滑检测通常包括对图象质量和特征的评估，以确定平滑处理的效果和潜在问题。
噪声评估：检测图象中的噪声水平，包括椒盐噪声、高斯噪声等。
边缘检测：评估图象边缘的清晰度和连续性，以确定平滑处理是否导致边缘模糊。
细节保留：检查图象中的细节是否被过度平滑或丢失。
纹理分析：评估图象的纹理特征，如粗糙度、均匀性等。
对比度评估：检测图象的对比度是否受到平滑处理的影响。
灰度分布分析：分析图象灰度值的分布情况，以确定平滑是否导致灰度范围的变化。
频率域分析：通过傅里叶变换等方法分析图象在频率域的特征。
清晰度测量：使用清晰度指标评估图象的清晰程度。
失真评估：检测图象是否存在失真或变形。
平滑度评估：确定图象的平滑程度是否符合要求。
分辨率检测：检查图象的分辨率是否受到影响。
色彩评估：如果是彩色图象，评估颜色的准确性和饱和度。
视觉检查：通过人工观察判断图象的整体质量和效果。
对比原图：与原始图象进行对比，评估平滑处理的差异。
统计分析：对图象的像素值进行统计分析，如均值、方差等。
局部区域分析：分析图象的不同局部区域，以确定平滑效果的一致性。
动态范围检测：评估图象的动态范围是否保持不变。
信息熵测量：计算图象的信息熵，以评估信息量的变化。
峰值信噪比（PSNR）计算：用于衡量图象的失真程度。
结构相似性指数（SSIM）评估：比较图象的结构相似性。
均方误差（MSE）计算：评估图象与参考图象之间的差异。
能量谱分析：分析图象的能量分布情况。
相关性分析：检测图象与其他相关图象之间的相关性。
频谱分析：对图象的频谱进行分析，以了解频率成分的变化。
相位一致性检测：评估图象的相位一致性。
纹理方向分析：确定图象纹理的主要方向。
局部对比度检测：分析图象局部区域的对比度变化。
