图像清晰度评价与变步长融合调焦方法

十字丝目标在CCD上的成像,一般受到环境光和光路的影响,不同位置的焦距产生的十字丝图像会存在边缘模糊和离焦的情况,使十字目标的中心点位置提取受到严重影响,传统的Sobel算法忽视边缘信息,并且容易受噪声影响,因此提出改进Sobel算子图像清晰度评价函数与粗细调焦结合的变步长两段式快速搜索自动调焦的方法。该方法首先利用图像的空间域评价图像清晰度,其次利用根据光学设计选用的两段式调焦方式。第一步进行粗调,先快速找到正焦位置附近,然后进行细调,直至找到正焦的位置。实验表明,该方法与其他算法相比,自动调焦失败率为2%,调焦时间为1 242 ms,调焦行程在-25~+30 mm之间。通过该算法将图像清晰度评价函数与两段式调焦方式结合进行自动调焦,准确性高,实时性好。

红外成像系统中自动对焦功能优化方法研究

为了在红外成像系统中实现高效的自动对焦功能,深入分析和讨论了红外成像系统中自动对焦功能的优化方法及特点。结合具体的工程化应用,提出了一种对图像清晰度评价函数局部随机起伏噪声的估计方法,该方法可以提高自动对焦功能的可靠性,通过将图像清晰度评价函数的灵敏度作为反馈量引入爬坡过程,优化了爬坡算法的收敛速度。其优化方法在工程应用中的实施效果,验证了设计的正确性,优化方法的有效性。

基于视频图像处理的快速对焦方法研究

对焦速度与精度是自动对焦系统中最重要的两个参数,它们决定系统能否迅速地定位到焦点处,以获取清晰的图像。通过对比连续帧图像局部区域清晰度评价函数值来判断对焦趋势,同时控制对焦驱动电机的转动方向,最后进行反向搜索并与最大判据值比较以寻找到最佳成像位置,成功对焦所需最长时间小于2 s。经过大量实验证明该方法具有较好的实时性和精确性。

图像的能量波动对自动聚焦评价函数的影响

在基于图像处理的自动聚焦评价函数研究中发现,失效的评价函数曲线往往具有相似的形状,且与图像的均值曲线呈现相同的变化趋势。本文从评价函数数学原理角度分析了问题的原因,讨论了离焦模糊下图像能量波动对评价函数性能的影响及其处理方法。

离焦模糊图像清晰度评价函数的分析与改进

传统的基于梯度的图像清晰度评价函数(调焦函数)对噪声敏感,在实际应用中易引入过多的非边缘信息,影响系统的稳定性。本文基于光学成像系统离焦模型分析了系统离焦对图像清晰度的影响,并提出了一种改进的图像清晰度评价方法。该方法利用最大灰度差提取细节信息来评价图像清晰度;引入阈值区分边缘点和非边缘点来减小图像平坦区域对评价函数灵敏度的影响,同时有效抑制噪声的干扰。进行了仿真实验和实际测试并与传统的清晰度评价函数进行了比较。结果显示,提出的方法具有更好的灵敏度和抗噪性能,能够准确而稳定地评价离焦模糊图像的清晰度,可用于实际光学系统的自动调焦。

自动聚焦技术在智能视频监控系统中的应用

将自动聚焦技术应用于智能视频监控系统中,采用轮廓波算法构建清晰度评价函数,并利用中心区域最优法选择聚焦区域。将自动聚焦技术应用与智能视频监控系统后可以有效提高系统图像采集质量,提升系统准确性。

手机模组生产线被动自动对焦技术研究

自动对焦系统在手机中得到越来越广泛的应用。根据手机镜头焦距短,可调范围窄等特点,全面分析了噪声,视场,清晰度评价函数,窗口选取等各种因数的影响。构建了适于生产线检测的自动对焦系统,并成功地实现快速调焦。

基于多尺度窗口的自动调焦算法

为了提高自动调焦算法的实时性,提出一种基于多尺度窗口的分段式自动调焦算法,首先使用小尺寸调焦窗口降低单幅图像清晰度值计算量,快速找到局部聚焦位置,然后以该位置作为二次调焦起点,适当增大调焦窗口范围,再以少量调焦步数完成全局聚焦位置的精确搜索。实验结果表明,该方法在保证成像系统准确聚焦的前提下,可有效降低量化图像清晰度所需的计算量,提升自动调焦的实时性。

数码显微镜自动对焦算法

目前数码显微镜中常用的自动对焦方法分为主动式自动对焦和被动式自动对焦。主动式自动对焦依赖特定的传感器或者测距设备,通过主动发出光波并且接收反射回来的光波判断物体与对焦装置的距离,从而达到对焦目的;被动式自动对焦通过分析每个位置图像信息来判断对焦方向以及对焦位置,以达到对焦目的。被动式自动对焦由于其对结构的要求简单、成本较低,是数码显微镜最常用的自动对焦方法。主要介绍了应用于数码显微镜的自动对焦算法,简述了主动式与被动式自动对焦的原理以及发展方向,重点介绍了被动式自动对焦方法中的对焦深度法,分析了对焦深度法的两大关键技术,即清晰度评价函数及其对焦搜索算法。