自動聚焦中質量評價和窗口構建算法的研究.pdf

1、自動聚焦技術是現(xiàn)代高速信息化社會獲取清晰圖像必不可少的工具，聚焦技術的發(fā)展經歷了由手動方式到自動方式，由主動式到被動式的轉變過程。近年來，伴隨信息數(shù)字化的興起，基于數(shù)字圖像處理的自動聚焦技術得到了迅速發(fā)展，根據(jù)成像過程不同，分為離焦深度法和聚焦深度法兩類。自動聚焦能夠在較少的人工干預下獲得高清晰度的圖片，可以實時性地跟蹤和檢測運動的前景目標，克服了原始手動方式操作難、效率低以及圖像不清晰的缺點。
　　清晰度評價函數(shù)是自動聚焦技術的

2、核心部分，性能良好的評價曲線應該具有單峰性、無偏性、靈敏度高和抗噪性。基于數(shù)字圖像處理的自動聚焦算法，其最根本的出發(fā)點是尋找清晰圖像和模糊圖像之間的差異，之后用數(shù)字圖像處理的方法表示出來，常用的差異類型可以歸納為信息量的多少、梯度邊緣的大小、頻率成分的高低。經典的自動聚焦評價函數(shù)總體上可以分為三類:一是基于梯度的函數(shù)，二是基于頻域的函數(shù)，三是基于統(tǒng)計信息的函數(shù)。目前主要算法在分析聚焦和離焦圖像時，通常僅用單一方面的區(qū)別來構建清晰度評價函

3、數(shù)。傳統(tǒng)的評價函數(shù)在噪聲干擾下靈敏度下降，導致聚焦不準確。
　　聚焦窗口的構建是自動聚焦的重要組成部分，對聚焦結果的準確性和實時性存在重要影響。傳統(tǒng)的取窗算法包含屬于固定窗口構建的中心取窗、多點取窗，以及基于動態(tài)取窗的高斯取窗和一階矩取窗等。本文對常用的搜索策略的原理和過程進行了研究，在理論上提出了一種新的改進式自動聚焦技術，并給出了具體的操作步驟。最后，對基于數(shù)字化圖像的聚焦深度法的整體過程進行了總結性表述，正焦位置搜索策略將整

4、個聚焦過程串連起來，保證評價函數(shù)和搜索算法相輔相成、有條不紊地完成對清晰圖像的查找。
　　本論文研究內容的主要創(chuàng)新點如下:
　　(1)在求取清晰度評價函數(shù)方面，本文將梯度差分和統(tǒng)計相關結合使用，提出Ten-Cor函數(shù)，與單一角度的評價算法相比，有利于去除無關聯(lián)的加性噪聲干擾，并設定閾值去除小梯度像素點，進一步增強抗噪性。本文算法主體部分采用梯度函數(shù)，充分利用了空間函數(shù)簡便、易實現(xiàn)的特點，滿足實時性要求;另一方面，利用同一幅圖

5、像中像素點之間的自然聯(lián)系，輔以互相關函數(shù)，在存有噪聲的圖像序列中，能夠明確區(qū)分出模糊和清晰圖像的評價函數(shù)取值，克服了空間域函數(shù)對噪聲敏感的缺點。
　　(2)在聚焦區(qū)域選擇方面，針對一階矩取窗法使用絕對梯度差定位目標前景的不足，提出一種基于區(qū)域對比度的取窗法，對主體目標精準跟蹤。該算法使用梯度的相對差值，降低了大范圍高亮度背景區(qū)域引起的偏差，結合一階矩定位圖像重心。本文取窗法對目標位于中心和偏離中心的圖像都取得了準確定位。