一种基于灰度分割的调焦评价函数

提出一种新的基于灰度分割的调焦评价函数。该函数利用清晰图像的灰度变化比模糊图像频繁的原理,以待调焦区域灰度均值作为其变化中心,并以该中心进行分割,最终计算出灰度围绕中心的变化频度作为评价函数值。比较了该函数和其他评价函数的效果。实验证明,该函数满足调焦评价函数的要求,可以在实际工程中较好的应用。

广角相机图像的调焦评价函数研究

随着广角相机和全景相机在工业成像系统中的普遍应用,对广角相机的成像质量的评价是相机模组装配过程中的重要组成部分,针对所采用的6003A-JT广角相机,提出了一种利用轮廓提取和掩膜技术将图像中测试卡作为调焦窗口的方法,分析和比较以下六种图像清晰度评价函数Brenner,SMD,Energy,Tengengrad,SMD2,Laplace对采集图像的评价结果及运行时间,实验结果显示,该方法能有效降低运算量且具有较好的实时性,对于广角相机自动调焦系统及装配具有指导意义。

调焦评价函数灵敏度的影响因素分析

调焦评价函数对离焦图像的灵敏度直接影响着自动调焦的精度。许多对调焦函数性能研究中,都只是对各个不同函数的灵敏度相互比较,忽略了调焦评价函数的灵敏度不仅和函数本身有关,还和调焦选择区域大小以及图像的空间频率等参量有关的问题。从成像原理基本公式推导出调焦评价函数灵敏度的数学模型。然后根据公式得出在光学系统的焦点附近,调焦评价函数的灵敏度与图像的空间频率成高次正比关系,与调焦区域的面积成线性正比关系,与照明光源的波长和光学系统空间截止频率成二次反比关系。最后实验证明理论分析的正确性。从而为实践中的自动调焦系统设计提供理论指导,以便有目的地选择和控制调焦系统的各个参量进一步提高自动调焦精度。

刀具预调仪中评价函数对调焦的影响

调焦评价函数的优劣直接关系到调焦的精度和速度,合适的调焦评价函数的选取对调焦有着至关重要的作用。因此,对调焦评价函数进行了研究,找出合适的调焦评价函数对刀具预调仪自动调焦技术的应用有着重要作用。对各种调焦评价函数的分析研究发现,在常用的调焦评价函数中,使用梯度评价函数作为调焦评价函数,计算量小,灵敏度高,适用于刀具预调仪的自动聚焦过程。

显微镜自动粗调焦的TennenGrad改进算法

提出了使用Sobel算子或Laplace算子做卷积,对图像像素点进行绝对值相加的TennenGrad改进算法,以及La-place改进算法,和几种已有评价函数进行分析比较。为了判断粗调评价函数的优劣,对评价函数的判断准则进行了逐一分析,并且将平滑性、高效率、强壮性作为最主要的衡量标准。在搭建的显微镜粗调实验系统中,对较为复杂的MEMS器件-微加速度计进行粗调成像。另外,对显微成像系统的调焦策略进行分析研究,提出并比较分析了3种调焦策略,其中n点灰度比较策略是较优的策略。实验处理结果表明,改进的TennenGrad算法具有最优的粗调特性,调焦范围较大,达到了210μm;调焦分辨率高,达到7μm,同时调焦图像显示出曲线变得更加平滑,曲线部极值点由5个减为0个。

基于人类视觉的快速自动调焦法

为了提高自动调焦算法的性能,对调焦评价函数和调焦搜索算法进行了研究。在分析人类视觉系统(HVS)特性研究成果的基础上,提出了一种基于HVS加权的小波调焦评价函数。根据视觉多通道特性和视觉敏感度带通特性,对不同方向、不同空间频带的小波高频系数分别赋予不同的权值。为了克服爬山法搜索速度慢的缺点,提出了一种基于SOM神经网络的搜索算法,采用训练完成的SOM神经网络预测镜头的最佳聚焦位置。实验结果表明,提出的小波调焦评价函数得到了比传统小波调焦评价函数更优的调焦特性曲线;采用本文的搜索算法平均仅需要采集处理7.3幅图像就能找到最佳聚焦位置,与基于全搜索的爬山法相比,节省了大量的搜索时间。说明提出的调焦方法不但可以得到符合人眼视觉的调焦效果,还可以实现快速自动调焦。

红外系统中自动调焦爬山搜索算法的优化设计

图像调焦越准确,高频分量的能量越多,系统的调焦评价函数反映了图像高频分量的能量,自动调焦的过程就是运用爬山搜索算法求取调焦评价函数最大值的过程。普通的爬山搜索算法会受到调焦评价函数局部极值的干扰而不能准确调焦,优化的调焦评价函数能有效地排除这种干扰,使系统可靠地调焦。本文详细介绍了在红外系统中优化的爬山搜索算法的原理和实现方法。

基于区域离散性的自动调焦算法

对焦准确在视觉测量中是很重要的因素。为了实现快速而准确的自动调焦,在进行了大量实验的基础上,考虑实际应用中调焦情况的复杂性,例如表面出现缺陷或者不稳定特征,提出了一种较好的调焦评价算法:分区域的分布加权算法。利用图像中各个子图调焦函数的离散性,评价其在整体中的权重因子,进而进行联合评价,获得了整幅图像的最佳焦平面,并且对比了整图情况下的调焦结果,实验证明了该调焦算法的可行性。

在线测量刀具图像调焦特性的镜头对比研究

光学系统是在线高精度视觉测量系统的重要模块,其中远心镜头的引入导致对焦不准、系统复杂度和成本大大提高等问题。文章以实验室搭建的视觉测量系统为平台,采用平行背光源,分别用远心镜头和普通镜头对数控铣刀进行了直径测量。根据清晰度比率、灵敏度、局部极值因子等评价指标对两类镜头环境下的Tenengrad函数特性进行对比分析。结果显示,非远心镜头在灵敏度、分辨率和鲁棒性更占优势,高达35%左右,而远心镜头具有更好的曲线性,超出30%左右。考虑到该在线测量系统应用于复杂工业环境中,应选择分辨率、灵敏度和鲁棒性均占优势,且成本更低的非远心镜头。

红外成像区域法自动调焦聚焦区域的研究

在红外成像区域法自动调焦系统中,聚焦区域选择很重要。为此,对一组红外图像进行实验仿真,选择相同大小、不同位置的聚焦区域观察其对调焦评价函数曲线的影响,以及选择同一聚焦位置、不同大小的聚焦区域观察其对调焦评价函数曲线的影响,通过分析得出聚焦区域选择的基本原则。

刀具预调仪的调焦区域探究

本文通过CCD图像采集技术提出了一种以灰度值的差的平方和作为图像是否聚焦的评价函数的自动调焦方法,通过研究比较常用调焦评价函数和对焦窗口,提出了一种适用于刀具预调仪的自动聚焦技术,选择改进的对焦评价函数以及改进的调焦窗口,保证刀具预调仪自动聚焦技术的精度和时间。通过实验验证,不同的调焦区域对调焦特性曲线影响不同,根据调焦特性曲线分析聚焦区域选择的基本原则,使用灰度差分法以及倒L型调焦窗口能够得出良好的调焦评价曲线图。

一种灰度梯度暗通道图像自动调焦方法

针对目前调焦评价函数存在的灵敏度低、鲁棒性差、易进入饱和区等问题,提出了一种融合灰度梯度和暗通道L0范数的调焦评价函数。首先分析并证明了清晰图像与离焦图像相比具有亮度更大、更稀疏的暗通道这一特性,然后选择了暗通道的L0范数对图像的离焦情况进行评价,最后融合图像灰度梯度与暗通道的L0范数构建了一种新的调焦评价函数。在对森林、公路、天空中的无人机、室内静物等多种场景的调焦实验中,使用单核DSP处理速度为9Hz,基本满足实时性;受到外界干扰时函数曲线没有出现伪峰;在离焦比较严重的情况下没有进入饱和区,仍然能够保持一定的陡峭度。实验结果表明,本文提出的调焦评价函数具有较好的灵敏度和鲁棒性,可以满足光电成像系统对实时调焦的要求。

航空红外相机自动调焦设计

为克服恶劣复杂的航空环境给系统带来的失焦现象,系统中引入自动调焦模块。通过采集、分析不同程度失焦的中波红外图像序列,对空域内几种调焦评价函数的灵敏度、无偏性、稳定性、计算速度等指标进行测试和验证,最终得到适合于红外成像自动调焦系统的调焦评价函数。为了提高该调焦评价函数的信噪比,提出了一种基于图像预处理的信噪比改善算法,保证函数在正焦面两侧呈单调性。最终制定出粗细结合的快速爬山搜索策略,先以大步距进行粗略调焦缩短时间,再用低于半倍焦深的小歩距精细调焦保证精度。基于640×512中波制冷探测器,搭建了一个焦距为300 mm、F/2的卡塞格伦折反式红外光学系统。试验结果表明该自动调焦模块可以保证实时性和准确性,满足具有较大噪声的红外成像系统的需要。

一种改进的自动调焦爬山搜索算法

图像法自动调焦的一个关键问题在于图像清晰度评价函数的选取,自动调焦的过程就是求取图像清晰度评价函数最大值的过程。针对普通的爬山搜索算法易受到调焦评价函数局部极值干扰而不能准确调焦的问题,提出了一种改进的爬山搜索算法。该算法以连续3次的调焦函数值的变化情况作为确定调焦方向的判据,有效地避免了局部极值的干扰。

实时自动对焦的研究

提出一种自动对焦技术,其调焦评价函数棗图像的平面微分平方和能够反映图像高频分量的能量。用计算平面微分平方和的方法在空间域上计算相邻像素亮度差值的平方和,对应于在频率域上计算图像高频分量的能量和,此值越大,图像对焦越准确。用平面微分平方和计算一行图像(N个像素)的调焦评价函数时,计算时间仅为2 (N -1)个时钟周期。

基于机器视觉的工业零件通用检测平台

针对人工检测工业零件效率低的问题,采用机器视觉检测的方法,开发了一套完整的高速检测平台。该平台在传统的图像调焦基础上,采用Variance函数进行粗调、Roberts梯度和函数进行微调的搜索算法。实验结果表明,该平台平均检测时间为3.246s,满足了工业实时在线检测的要求。

一种基于图像处理的舌象采集自动调焦算法

为快速准确地采集到清晰的舌图像,必需智能调整并控制摄像镜头与舌体的位置。提出了影响图像质量的因素,如清晰度、反光比、对中性、阴影比、光照条件、焦距等,以及在调整镜物位置时用到的调焦的方法,并与调焦技术相结合,建立了适合图像质量与镜物距离之间关系的数学模型。自动对焦的过程就是运用爬山搜索算法求取对焦评价函数最大值的过程。传统的爬山搜索算法会受到对焦评价函数局部极值的干扰而不能准确对焦,本研究对每一帧图像先进行预处理,然后采用先粗后精两步法,有效地排除了这种干扰。用VC++6.0编程实现了自动调整采集设备获取质量最佳图片的过程。试验结果表明此方法具有快速、抗干扰强、精确等特性。