基于FPGA的红外镜头自动聚焦技术研究与实现

自动聚焦技术在红外热像仪监控领域有着非常重要的作用。目前业内红外自动聚焦技术存在聚焦成功率低、架构复杂、聚焦速度慢等状况,为此提出了一种基于FPGA的红外镜头自动聚焦技术,采用单FPGA实现了红外图像处理显示和自动聚焦的功能。鉴于红外图像普遍存在竖条纹噪声和随机噪声等特点,本文在实现聚焦过程中对红外清晰度评价算法和爬山算法做了改进和优化。实验结果表明本文提出的算法和实现方式能够很好地实现红外镜头的自动聚焦,同时具备集成度高、聚焦速度快、成功率高等特点,有比较广泛的应用前景。     

Hi3515平台上自动聚焦技术的研究与应用

鉴于视频展示台中自动聚焦技术的实现越发重要,因此主要讲述了如何在Hi3515平台上实现自动聚焦功能.使用4×4整数DCT变换作为图像清晰与否的评价标准,此算法具有良好的单调性和无偏性,而且具有稳定性和快速性.最后在此评价函数的基础上,使用单调性法和爬山法相结合的方法实现了快速、精确的聚焦.     

5MP一体化高清机芯的设计与实现

本文介绍一种5MP一体化高清机芯的实现方法,采用FPGA来实现自主开发的ISP算法,采用TMPM342来实现马达驱动和自动聚焦、自动曝光等功能,开发出业界第一款5MP实时一体化高清机芯。     

数字全息显微中的自动聚焦

为实现快速、准确的自动聚焦,采用理论分析和实验验证相结合的方法,对显微数字全息自动聚焦所采用的数值重建算法、全息图零级谱滤除和聚焦评价函数等相关问题进行了研究。结果表明:菲涅耳变换重建算法完全可以用于数字全息自动聚焦中;全息图零级谱的滤除使得基于菲涅耳变换算法的自动聚焦过程无法实现;灰度方差函数、傅里叶频谱加权对数函数和标准偏差相关函数可以有效地用于显微数字全息数中的自动聚焦,其中傅里叶频谱对数函数计算时间最短,是首选的聚焦评价函数;利用再现像光场中部分区域作为聚焦判断依据,可以大大缩短自动聚焦时间。     

融合灰度直方图分布的自动聚焦改进算法

聚焦区域选择是自动聚焦系统的一个重要模块,在分析研究中心取窗和非均匀采样取窗等传统聚焦区域选择算法局限与不足的基础上,提出结合图像灰度直方图的自动聚焦区域选择算法,通过直方图来分离目标与背景,让目标像素直接参加清晰度计算,从而达到减少运算量的目的。实验表明,此算法加快了清晰度运算,改善了聚焦效果。     

基于灰度世界和白点检测的自动白平衡算法

针对常见的自动白平衡算法存在的图像场景适应性不足或算法复杂度过高的问题,提出了一种新的自动白平衡算法.该方法综合考虑了灰度世界模型和白点检测算法的各自优势,采用一种自适应的控制流程来计算图像三分量的增益系数并进行白平衡校正,在此基础上,运用软硬件协同设计来实现该算法,降低了硬件的开销,提高了算法的灵活性.实验结果表明,...     

紫外扫描线宽测量系统的研究

设计了一套紫外光学线宽测量系统用于微纳线宽、栅格的测量。在原有深紫外显微镜的基础上,设计了新的探测光路,在成像面设置针孔接收来自样品的光信号,用样品扫描方式来得到样品轮廓。该装置使用紫外光学检测设备减小对象的衍射尺寸,提高检测分辨率,使用激光干涉仪对被测线宽进行溯源。用白光CCD图像实现自动聚焦,确定待测线宽样板平面位置。采用压电陶瓷纳米台在轴向采取序列图像,用聚焦评价函数来判定聚焦清晰度。通过对多种自动聚焦算法性能的比较,采用小波分解自动聚焦算法。确定了紫外成像系统的小波基、分解层数、小波消失矩等参数。     

带电粒子束的自动聚焦技术

现代聚焦电子束、聚焦离子束装置大都采用自动聚焦、自动消象散技术，本文对目前常用的几种自动聚焦、自动消象散技术加以总结，介绍了其原理及实现方法。     

基于Hi3515的自动聚焦系统

本文提出了一种基于海思公司Hi3515处理芯片的自动聚焦系统的整套设计方案。该系统使用COMS传感器向Hi3515传入YUV数字信号,Hi3515芯片根据该数字信号进行聚焦评价并且根据聚焦策略判断电机的步进方向,最后使用礟D16835芯片来推动聚焦电机,从而实现了自动聚焦。在聚焦评价算法上,采用了Reborts梯度算法并在其像素差值累加方面进行了改进。聚焦策略上对单调性判断法进行了改进,避免了局部极致的出现。在实验中以及应用中证明这个聚焦系统的聚焦效果可以满足实际的应用需求,已成功应用于视频展台产品中。     

一体化摄像机变焦控制系统的设计

研究了一体化摄像机光学镜头中变倍电机和聚焦电机的控制原理,实现了步进电机初始位置检测、图像变倍时变倍电机与聚焦电机的配合驱动.为了适应不同物距的变倍跟踪,提出了一种改进的灰度差分自动聚焦算法,计算当前图像的聚焦函数值并采用爬山搜索策略实现了图像的自动聚焦.整个系统采用VHDL实现,并在Xilinx Virtex-5 FPGA开发板上验证.     

免散瞳眼底照相机自动对焦算法设计

眼底图像的自动对焦是眼底照相机的重要组成部分。在分析各种应用于眼底图像自动对焦算法的基础上,针对免散瞳眼底照相机及眼底图像对比度特点,在现有低对比度图像自动对焦算法的基础上,提出了基于区域分块的自动对焦改进算法。算法结合无重叠型的采样方式与梯度向量平方函数,在保证对焦灵敏度的基础上,提升了自动对焦的运算速度。仿真实验证明,该算法与原算法及常用自动对焦算法相比具有较好的灵敏度及运算速度,能够应用于实际的眼底图像自动对焦中。     

激光扫描共聚焦显微镜自动对焦研究

目的：针对激光扫描共聚焦显微镜在二维平面扫描样本时不能自动准确定位焦平面的不足，提出一种基于全自动光学显微镜自动聚焦原理的数字图像处理算法解决这个问题。方法：利用激光扫描共聚焦最微镜获得具有一定厚度的显微样本不同焦距下序型固傻，首先应用灰度方差算子全局搜索进行粗聚焦，对粗聚焦得到的焦平面附近各一个扫描步距范围内的图像再利用基于Sobel梯度的熵函数进，行目标区域的精确聚焦,单向搜索以提高聚焦速度.结果：实验表明该方法对于无荧光标记的样本的均可以准确对焦,粗细两次聚焦可以提高自动对焦的精度,基于Sobel梯度的熵函数对于图像边缘敏感,比以往的空域自动对焦方法更符合生物显微样本对焦精确度高的需求。     

同轴数字全息自动聚焦与再现像的融合

由于数字全息采用相干光成像,当再现距离偏离焦点时,再现像的边缘会出现振荡现象,采用传统的清晰度评价函数不能准确实现自动聚焦。通过对再现像进行小波分析可以发现,偏离焦点时的小波变换高频系数的幅值比聚焦时要小得多。针对这一特点,对拉普拉斯算子和小波变换清晰度评价函数进行了改进,将原来利用高频系数之和改为利用聚焦窗口中高频系数的最大幅值为清晰度评价依据。为便于同时观察到数字全息三维空间内的目标,还提出了将不同层面上的再现像进行融合的算法。进行了模拟数字全息自动聚焦及再现像融合实验和用数字全息观察生物标本的实验。实验结果表明,改进后的清晰度评价函数可以准确实现数字全息的自动聚焦;提出的融合算法可以将数字全息再现后得到的一系列再现像融合到一幅图片中。     

基于FPGA的图像调焦系统研究

采用基于图像技术的自动调焦方法,根据图像分析出图形的质量,完成图像预处理、清晰度判别,获得当前的成像状况。通过控制电机,完成调焦操作。其中核心技术是分析图像质量评价函数。针对调焦算法计算量大、计算复杂等问题,采用中值滤波和灰度线性变换的图像预处理方法,流水线作业,“乒乓”操作,双蝶形处理器复用,基-2FFT算法相结合的工作模式。实验结果证实,本方法解决了自动调焦算法复杂系统控制的速度问题。     

红外成像自动调焦中动目标对焦窗口选择研究

红外成像自动调焦评价函数的计算耗时较多,对自动调焦的实时性有很大的影响。选择整幅图像中最重要的目标 区域作为自动调焦评价对象,可有效解决传统的对焦窗口选择方法不适合动目标的问题,并可在保证调焦精度的同时有效降低系 统的计算量和大大改善自动调焦的效率。为了快速有效地找到该区域,提出了基于模板匹配、可使对焦窗口缩小并锁定在目标区域 的动目标对焦窗口选择方法。实验结果表明,该方法具有运算复杂度低、针对性强等优点,且其调焦特性曲线的灵敏度也较高。     

TFT-LCD面板光学检测自动聚焦算法研究与比较

针对当前TFT-LCD玻璃基板在线检测过程中存在的显微图像对焦模糊问题,对基于图像处理的自动调焦方法在TFT-LCD玻璃基板检测中的应用进行了研究。基于对TFT-LCD液晶面板的光学检测,重点介绍了目前较为常用的、具有代表性的几种基于图像处理的清晰度评价算法,并从算法的单峰性、无偏性、灵敏性以及计算量等方面进行了比较与分析,提出了一种粗细调相结合的复合自动对焦方法,分别选取斜边缘检测算子和梯度滤波器算子作为调焦粗搜索和精搜索阶段的对焦评价算子。实验结果表明:使用调焦行程为15步的全局搜索算法,传统单一算法耗时2.18s,得到图像的清晰度评价函数值为46.78;粗细调相结合的复合自动对焦方法时间仅为1.41s,得到图像的清晰度评价函数值为52.49。该方法不仅对焦精度高,有较大的对焦范围,还能保证高的计算效率。     

严重离焦状态下的自动聚焦实现

自动聚焦是成像自动化的重要组成部分之一.为了提高聚焦精度、减少聚焦时间,提出了一种图像模糊度和清晰度相结合的自动聚焦算法.在严重离焦的状态下,首先计算图像的模糊度来确定聚焦电机的正确搜索方向,再由图像的清晰度结合优化爬山算法,确定准确的对焦位置.结果表明,这种方法能很好地减少聚焦时间,聚焦准确度高.     

红外系统中自动调焦爬山搜索算法的优化设计

图像调焦越准确,高频分量的能量越多,系统的调焦评价函数反映了图像高频分量的能量,自动调焦的过程就是运用爬山搜索算法求取调焦评价函数最大值的过程.普通的爬山搜索算法会受到调焦评价函数局部极值的干扰而不能准确调焦,优化的调焦评价函数能有效地排除这种干扰,使系统可靠地调焦.本文详细介绍了在红外系统中优化的爬山搜索算法的原理和实现方法.     

Automatic panorama with auto-focusing based on image fusion for microscopic imaging system

It is usually desirable from a microscope imaging system to have an efficient auto-focusing and to maintain imaging quality throughout microscopy screening restricted automatically by the specimen borders. This paper presents a novel image fusion-based auto-focusing method and an automatic panorama confined with surroundings of the specimen so as to minimize the auto-scanning time for microscope imaging system. Multi-focus color image fusion is proposed to achieve the auto-focusing task for microscopic imaging. An image sequence is captured by using a microscope eyepiece camera with moving the microscope stage along Z-axis. Several images around a reference image are used to achieve in-focus image, instead of selecting a single image from the sequence. The reference image is an image given highest focus measurement value within the image sequence. Moreover, various evaluation criteria are utilized to analyze the performance of the proposed auto-focus approach on different color models for microscopic imaging. Microscope stage position along the Z-axis is automatically adjusted by image processing-based feedback system to maintain focus during scanning process. In this screening, the in-focus images with overlapped areas on the X–Y axes are stitched together to produce a mosaic image without any seams. In this process, the screening area is automatically constrained with the specimen regions which occupy 20–40 % of the glass surface. An artificial neural network-based learning algorithm is implemented to decide whether the specimen regions are within microscope objective field of view or not. The experimental studies of the proposed method were achieved on an image data set collected from the bright-field microscopy screening for Mycobacterium tuberculosis in specimen of Ziehl–Neelsen-stained sputum smears.