采用加权最小二乘准则的影像仪自动对焦方法

针对影像测量领域中自动对焦方法存在的对焦准确性不高、对焦过程复杂等问题,提出了一种采用加权最小二乘准则的自动对焦方法。首先,根据不同种类图像清晰度评价函数的评价特性,选定对焦过程中所用的图像清晰度评价函数。其次,在图像清晰度评价函数的基础上进行两阶段对焦,即粗对焦阶段与精对焦阶段。然后,分析了加权最小二乘准则中加权系数的确定原则并给出了其具体确定方法。最后,对精对焦阶段所得清晰度评价值进行归一化处理,采用加权最小二乘准则进行高斯曲线拟合求取极值,极值位置即最终正焦平面。实验结果表明:在步距为0.1mm的条件下,该方法与现有的洛伦兹(Lorent)、Gauss拟合方法相比,对焦误差由0.05mm降低到0.02mm,有效地提高了现有曲线拟合法的对焦准确性。

基于SR和WLS准则的室内目标定位方法

进行室内目标定位的过程中,采集到的目标图像存在失真问题,导致定位目标与真实目标存在偏差,影响最终定位效果。为此,提出基于超分辨率(Super Resolution,SR)和加权最小二乘(Weighted Least Squares,WLS)准则的室内目标定位方法。利用构建的宽深超分辨率(WDSR)网络采集室内目标图像,并基于SR算法建立超分辨率重构模型,将采集的图像输入到模型内,对室内目标图像超分辨率重构,达到高度还原目标缺失信息的目的。根据重构结果,利用多传感器获取室内目标定位初值,采用WLS准则计算多传感器与室内目标位置之间的关系,建立WLS损失函数,定位室内目标。通过对该方法开展室内目标图像清晰度对比测试、待测目标定位误差对比测试以及室内目标定位测试,证明了其精准性高、有效性强。