一种改进的Sobel梯度函数自动对焦评价算法

传统的自动对焦梯度函数评价算法在对细胞显微图像进行对焦时,由于对焦精度不佳,图像受噪声的影响较大。针对此问题,通过对不同对焦评价函数性能进行对比,提出了一种基于Sobel梯度函数改进的自动对焦评价算法——Sobel4direction_Brenner梯度函数算法。对对焦评价技术设计指标和算法的通用性进行了验证,结果表明:在调焦时该算法较传统对焦梯度函数能更好的抑制噪声,并且使电机在爬山算法的搜索对焦中具有更小的对焦搜索区间范围,获得的细胞显微图像的清晰度评价值也更高。     

一种抗噪声的图像自动对焦算法

传统的图像自动对焦算法易受环境噪声影响,导致焦距评价函数的单峰性、无偏性和灵敏度降低.提出了一种基于噪声抑制的图像自动对焦算法,采用Sobel算子加权滤波抑制噪声,再利用全局门限分割边缘像素,最后用四种算子作为对焦评价函数,得出对焦曲线.实验表明,该算法具有较好的抗噪声性能.     

透镜检测中复合自动对焦技术的研究及应用

针对光学透镜参数测量系统中的对焦问题,设计了一种粗精结合的复合自动对焦方案.在粗对焦过程中,选用全局图像的方差函数作为清晰度评价函数,用均值比较的爬山法实现焦面搜索,并用三点法判断初始对焦方向.在精对焦过程中,利用基于数学形态学的条件膨胀算法和形状因子提取目标图像,并以日标图像区域内的Brenner函数作为清晰度评价函...     

基于对焦深度法的光学显微镜系统设计

针对传统显微镜采用手工对焦方式存在自动化程度低、对焦过程较慢且对操作者经验要求高的问题,提出一套基于对焦深度法的光学显微镜系统。结合基于图像处理自动对焦的显微镜通用结构,设计了一套由ARM开发板、触控液晶显示屏、Arduino UNO开发板、红外对管、工业数码显微镜及步进电机等组成的光学显微镜系统。结合触控液晶显示屏的特点,设计出结合不同大小的感兴趣区域对焦窗口选择方法,并在采用常见梯度函数作为图像清晰度评价函数及爬山搜索算法的基础上,提出容错改进方法。实验分别对不同的图像清晰度评价函数及对焦窗口大小进行了实时性、灵敏度及容错性能测试。结果表明,该系统具有较高的可靠性。     

遥感相机自动检焦技术研究

将基于图像处理的自动检焦技术应用于线阵CCD推扫成像的空间遥感相机中。图像法检焦的关键在于对焦评价函数的选取。通常对焦评价函数是在摄影目标不变的情况下得出的,而推扫成像的线阵CCD相机在任意时刻所拍摄的景物都是不同的,这就给对焦评价函数的选取增加了难度。用功率谱的方法对任意景物在空间频域进行分析表明,功率谱对于自然景物具有一定的不变性。由此建立了基于功率谱的对焦评价函数,采用小波去噪与亮度归一化相结合的图像预处理技术有效地去除了图像噪声和亮度变化对对焦精度的影响。通过对功率谱评价函数进行加权处理,提高了对焦评价函数曲线的灵敏度。仿真实验表明了所构造的对焦评价函数是可行的。     

基于皮肤探测的自动对焦

用模式识别方法选择对焦窗口,对成像主体是人的情况进行了详细讨论.先对自动对焦中使用模式识别的必要性进行了深入的理论分析,然后讨论了具体的实现方法.利用人类皮肤颜色分布的特点来探测图像中的皮肤区域;用形态学操作来去除皮肤区域中的眼睛、鼻孔、嘴巴和其他非皮肤碎片;最后以所得的皮肤区域作为对焦窗口应用对焦评价函数.实验结果表明这种方法的实用性和有效性.     

SUSAN清晰度评价函数在自动对焦中的应用

为了满足自动对焦系统的实时性与抗噪性要求,提出了一种基于SUSAN算子的清晰度评价函数。该函数利用SUSAN边缘提取算子的算法简单、准确度高、抗噪性强的特点,对SUSAN算子边缘检测函数进行改进,将边缘点的USAN值的平方和作为清晰度评价值,并将其运用到自动对焦算法中。将该函数与几个经典的清晰度评价函数进行性能比较,实验结果表明：对于引入噪声前后的图像序列,基于SUSAN算子的清晰度评价函数均具有良好的单峰性、无偏性和较高的灵敏度;对于256×256的对焦窗口图片,该函数在TMS320C6416硬件平台上的运行时间仅为16 ms。该函数能够满足清晰度评价函数的单峰性、无偏性、高灵敏度等基本特性,同时具有良好的实时性与抗噪性。     

数字对焦光场成像清晰度评价方法研究

结合光场成像数字对焦空间域算法和频率域算法的区别,分别提出了适用的图像清晰度评价方式,并进行了仿真实验分析.空间域评价方法根据评价区域缩小图像重构数据量,频率域评价方法则将评价函数嵌入到图像重构过程中,改进后的方法相对传统方法提高了速度.     

数字对焦光场成像清晰度评价方法研究

结合光场成像数字对焦空间域算法和频率域算法的区别,分别提出了适用的图像清晰度评价方式,并进行了仿真实验分析.空间域评价方法根据评价区域缩小图像重构数据量,频率域评价方法则将评价函数嵌入到图像重构过程中,改进后的方法相对传统方法提高了速度.     

基于自动对焦技术的透镜曲率半径检测

为实现光学透镜曲率半径的快速准确测量,设计了一种基于自动对焦技术的非接触式透镜曲率半径测量方案。测量系统分别在被测透镜表面的顶点位置和曲率中心位置自动对焦,系统所记录的两个位置之间的距离即为曲率半径。针对透镜曲率半径检测应用,对自动对焦技术进行了改进:将连通区域提取技术应用于定位目标图像,提高了清晰度评价函数的灵敏度;利用均值比较法和三点法改进了传统爬山搜索策略。实验结果表明:基于自动对焦技术的透镜曲率半径检测是有效的,测量误差低于0.196%,测量重复性好于0.109%。该方法已经成功应用于透镜曲率半径测量仪。     

焦距测量中线纹清晰度评价函数的研究

当自动对焦用于玻罗板线纹等方向性强的目标时，线纹方向的不确定性导致一些清晰度函数的鲁棒性降低甚至无法找到对焦位置。针对上述问题，通过Hough直线检测得到离焦线纹的角度，构建一种基于Hough变换的线纹清晰度评价函数，该函数的灰度算子垂直于线纹，对线纹方向变化具有较强的鲁棒性。为了比较线纹方向对清晰度函数性能的影响，对5组不同角度的线纹图像进行评价，得到清晰度曲线，并引入平缓区标准差等参数对曲线进行定量评定。实验结果表明，与传统的评价函数相比，基于Hough变换的评价函数的平缓区均值减小59.85%，标准差减小46.05%，对焦偏差减小92.63%，平均运行时间减少36.37%，镜头焦距的相对误差减小62.12%。     

角膜曲率测量中自动识别的对焦评价

角膜曲率测量一般是采用视标成像的方法得到角膜的反射像后,通过对反射像的再成像间接得到角膜的曲率半径。为了实现对角膜曲率测量图像的对焦判断,在简化角膜曲率测量系统的基础上,对获取的图像对焦算法进行研究。对角膜曲率测量图像的六个测试光标分别进行像素统计,初步判别过度离焦的状态。对角膜曲率测量图像进行四方向Sobel算子的卷积运算,对得到的边缘增强图像进行对数灰度级像素统计,得到对焦评价值。将该算法与Tenengrad函数、方差函数和单一对数灰度级像素统计评价函数算法做对比实验,评价该算法的可行性。实验结果表明,该对焦评价函数具有良好的精确度、单峰性、灵敏度和无偏性,对细节信息较少、结构简单的图像的对焦评价方面有应用前景。     

基于简化对焦模型的自动对焦窗口调整方法

提出一种基于简化对焦模型的自动对焦窗口调整方法用于数码相机自动对焦过程.根据初始对焦窗口和初始像距计算初始对焦窗口边界的视场角,镜头位置改变后,再根据此视场角和新的像距计算新的对焦窗口边界,进而调整对焦窗口,实现景物跟随.实验结果表明,该方法能够在物距未知的情况下近似地计算出目标的像高,与固定对焦窗口相比,能够避免背景信息的干扰,使评价函数具有单峰性.且该方法计算过程与图像内容无关,不受图像模糊程度的影响.     

数字图象清晰度评价函数研究

分析了梯度函数、频谱函数和熵函数在自动对焦技术中的作用,并研究了评价函数的性能.实验表明,梯度函数具有运算速度快的优点,适用于需要实时成象的场合;而频谱函数具有灵敏度高、曲线尖锐的特点,能够满足高精度的要求.     

自动对焦系统中图像非均匀采样的实验研究

将非均匀采样运用在自动对焦的窗口选择中,并进行了实验研究.这种方式可以保持中央的高分辨率,并保持较大的视场范围,克服了中央选窗时由于成像主体偏离中央引起的误对焦.同时,大大减少计算对焦评价函数所需的数据,从而加快对焦速度,促进对焦系统的实时化.     

用于数码相机的瞳孔控制自动对焦技术

对焦窗口的选择是数码相机进行自动对焦的关键问题之一。现有的对焦窗口的选择方法过于简单,由于成像目标的复杂性,有必要使对焦窗口的选择本身实现自动化和智能化[1]。提出了一种利用数字图像处理来进行瞳孔控制自动对焦的方法。对现有照相机结构稍加改进后,可以利用数码相机中现有的CCD/CMOS图像传感器获取拍摄者眼睛的图像,再通过对拍摄者眼睛的图像进行处理来判断其瞳孔在眼睛中的位置。根据这一位置信息,可以推断拍摄者的注意力所集中的区域,从而对焦窗口的自动选择。     

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.     

数字成象系统自动对焦区域设计

本文从摄影艺术的角度,提出一种对焦区域选择策略.经实验证明,这种区域选择策略可以提高多景深场景的自动对焦的有效性,并可作为一种自动对焦模式预置于数字成象系统中,从而把传统摄影技术中的各种经验知识结合到对焦区域设计的策略中,使以对焦为关键技术的数字相机、数字摄象机从原理上被人们所接受.     

阵列像素器件投影显示系统中自动对焦评价函数研究

数字投影显示已成为现代数字显示领域的主流,阵列像素器件投影成像的的精确会聚,直接决定了显示的效果。阵列像素器件的自动对焦,是实现生产自动化的关键技术。以CCD(电荷耦合器件)采集阵列像素器件的局部投影图像为基础,试验和分析了梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子、方差函数和熵函数评价方法在阵列像素器件大屏幕投影显示系统中自动对焦的作用及性能。实验表明,方差算子具有良好的稳定性和对噪声的不敏感性,调节效果较好,可以作为这一特殊系统中的评价方法。     

基于红外图像边缘特性的自动对焦技术

与可见光图像相比,红外图像的分辨率较低,景物边缘较为粗糙,传统的自动调焦技术无法直接用于红外热成像系统。为了解决这一问题,采用基于红外图像边缘特性的自动对焦算法,建立快速有效的对焦评价函数,驱动高精度光机闭环控制单元,以实现快速、准确的红外自动对焦。系统包含数字处理单元和运动控制单元。其中数字图像处理单元主要进行红外数字图像的采集,利用Roberts梯度算子提取红外图像中的信息量,并统计边缘点数以评价图像的清晰度,实时计算序列红外图像中细节和信息量的变化量和趋势,从而提供运动控制单元所需的位置给定。运动控制单元则主要进行调焦电机的控制及驱动,完成自动聚焦的过程控制。最后,通过实验证明了该方案的有效性。