基于圖像的自動聚焦方法研究.pdf

1、自動聚焦技術一直以來是數(shù)字成像系統(tǒng)中的關鍵技術，現(xiàn)代科學技術的發(fā)展對自動化設備的聚焦技術提出了更高的要求。自動聚焦技術的核心算法是清晰度判別函數(shù)計算，用以衡量采集圖像的模糊程度，決定著聚焦的精度和實時性。對拍攝對象進行對焦窗口選取，能夠減少圖像數(shù)據(jù)的采樣點，進一步提高聚焦速度。自動聚焦的速度和準確性在很大程度上取決于聚焦策略，是定位最佳聚焦點的決定性步驟。
　　本課題的研究內(nèi)容是橫向課題“自動光學測量儀（AOM1.0）產(chǎn)品開發(fā)”的

2、主要內(nèi)容，AOM1.0已應用于多家線路板生產(chǎn)廠家，并在南昌航空大學創(chuàng)新基金的資助下，主要研究了線路板測量中的自動聚焦過程，對現(xiàn)有的聚焦方法提出了自己的創(chuàng)新與改進，其成果如下：
　　(1)分析了圖像的小波變換原理及其小波系數(shù)的Lipschitz正則性，為提高圖像清晰度判別函數(shù)的單峰性和抗噪性，提出了一種基于小波變換尺度相關的清晰度判別方法。該方法利用信號的小波系數(shù)幅值隨尺度增大而增大，噪聲的小波系數(shù)幅值隨尺度增大而減小的特性，取相鄰

3、尺度間小波系數(shù)乘積構造清晰度判別函數(shù)，實現(xiàn)了增強信號抑制噪聲的目的。通過CCD采集的圖像數(shù)據(jù)對該方法與傳統(tǒng)方法進行對比實驗，結果表明提出方法具有較好的單峰性和較強的抗噪性，能夠準確地評價數(shù)字圖像聚焦程度。
　　(2)針對對焦窗口的自動選取，引入了視覺注意力模型和顯著性特征提取理論。通過對圖像進行紋理分析和顯著性特征研究，提出了對圖像分塊提取信息豐富區(qū)域的窗口定位方法。該方法結合灰度共生矩陣熵法和區(qū)域?qū)Ρ榷忍卣?，實現(xiàn)了感興趣窗口的自

4、動選取。實驗結果表明，該方法能夠有效的跟蹤被測對象的細節(jié)區(qū)域，有助于提高聚焦的準確性。
　　(3)在現(xiàn)有的聚焦搜索策略基礎上，提出了改進的插值定位搜索方法，將聚焦過程分為預聚焦、粗聚焦和精聚焦三個階段。預聚焦是為了測試初始搜索步長的適應度，粗聚焦為普通爬山算法，精聚焦取聚焦區(qū)域附近的五點進行三次多項式插值以定位最佳聚焦點。
　　本文在自主研發(fā)的硬件平臺上，結合設計的聚焦軟件系統(tǒng)，對提出的聚焦方法進行實時性測試，實現(xiàn)了聚焦的準