标题:数字图像处理在自动聚集系统中的应用
导师:姜威
学号:200311183
作者:朱孔凤
论文答辩日期:2005-05-18 00:00:00
关键词:自动聚焦;点扩散函数;光学传递函数;梯度-阈值;高斯非均匀采样;清晰度评价函数
摘要:自动聚焦技术是机器人视觉、数字视频系统中的关键技术;同时自动聚焦也是现代光学成像系统中必不可少的关键技术。随着科技的飞速发展,数字成像系统中的自动聚焦问题越来越受到人们的普遍关注,特别对于一些非专业的使用者,如果需要长时间的对着景物调整焦距及光圈,费时、费事、易产生疲劳而效果极差。现在,自动聚焦的实现使得对焦毫不费力,只需轻轻一按。实现自动聚焦的方法有很多,智能化聚焦法是重中之重,有速度快、精度高等优点。 自八十年代末以来,围绕自动聚焦的问题,国内外学者已经做了大量的研究。目前采用纯数字处理技术的传统图像清晰度评价函数已经形成了四大类:灰度变化函数、熵函数、梯度函数以及频率域函数等。但是传统的图像清晰度评价函数存在两点不足,一是聚焦的精度问题;一个是聚焦的速度问题。理想的清晰度评价函数应该具有无偏性、单峰性,能反映离焦的极性,同时具有足够的信噪比。 在傅里叶光学理论的基础上,分别给出了点扩散函数(PSF)和光学传递函数(OTF),并分析了光学成像系统中数字图像清晰的机理,为以后算法的提出打下坚实的理论基础。 离焦模糊图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的一个关键,需要不断地提高评价函数的准确性和有效性。深入研究了各种图像梯度的分布情况后发现模糊图像小梯度像素数较大,而清晰图像大梯度的像素数则明显比模糊图像的多,因此可以给梯度加一个阈值,去掉梯度小的值保留梯度大的值,这样就可以明显的突出清新图像的的优势,易于准确的判断出清晰图像。本文首次提出了一种用改进的图像梯度加阈值(AGT)求和作为由于离焦产生的模糊图像的评价函数,建立了上述评价函数的数学模型。 另外,自动聚焦系统中对焦窗口的选择直接影响着对焦的速度和准确性。窗口过大不仅增加计算量,且背景图像太多会引起误判;窗口太小则会导致目标偏离窗口,亦会引起误判。于是,提出高斯非均匀采样(GUSS)算法。 计算机模拟试验仿真表明,与以往的图像灰度方差、梯度和、小波变换等评价函数相比,AGT给出的评价函数无偏性好、单峰性强,信噪比高,计算量小,在焦平面附近具有变化趋势明显和灵敏度高的特点。GUSS可以保证中央的高分辨率和较大的视场范围,有效提高了对焦的准确性而且减少了数据量,加快对焦速度。 最后,本文给出了自动聚焦的硬件设计电路,为以后AGT算法和GUSS算法的实际应用打下了坚实的基础。 综上所述,本文提出的基于改进的梯度-阈值的自动聚焦的方法(AGT算法)和基于高斯非均匀采样的自动聚焦方法(GUSS)都是非常有效的自动聚焦算法。
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