一种自动对焦算法的优化

随着数码相机的飞速发展,在实际应用中对数码相机的易用性和智能化要求越来越高。为了提高图像采集的准确性和简便性,开展了自动对焦技术和算法的研究。通过对对焦平台的搭建,在评价函数一定的情况下,对爬山法驱动寻址算法步长减半进行了优化,在保证准确性的情况下,更快地实现了自动对焦,减少对硬件的要求,节省资源。结果表明,该优化算法有一定的优越性。     

一种变物距的自动对焦方法

针对像距无法改变的特定环境,提出了一种变物距的自动对焦方法。首先通过设置标志矩形,采用SUSAN算法中的角点获取算法,取得对焦窗口;其次建立对焦窗口转换函数,使不同物距下的对焦窗口包括相同的成像信息;最后使用能量梯度对焦评价函数,取得最佳对焦位置。实验表明,该系统适用于像距无法改变的环境,并且具有良好的自动对焦精度、速度以及鲁棒性。     

基于改进爬上算法的数字显微镜自动对焦方法

自动对焦技术是计算机视觉、成像系统和各种精密仪器应用中的关键技术之一。随着科学技术的飞速发展,越来越多的人更加关心如何实现数字显微镜快速而精确的自动对焦问题。近年来人们对自动对焦技术的研究也多集中在数字图像处理的方法上。但是,在一般情况下,成像目标具有复杂性与不确定性的特点,因此,在数字成像系统中,现有的自动对焦技术仍然存在诸多不足,比如,对焦评价函数以及对焦的实时性与精确性等方面。通过对实验数据的分析,提出了一种改进的爬山算法通过在特定阶段采用特定对焦评价函数的方法,最终实现了自动对焦的目的,在保证调焦精度的情况下有效提高了自动对焦的速度。     

一种基于自动对焦的非球面测量系统

影响高精度非球面磨削加工精度的不仅是机床、刀具和数控技术等参数,而且取决于制造系统所采用的测试手段和所能达到的测量精度.针对非球面制造系统的测量特点,将光栅测量技术和光学显微镜自动对焦技术引入环节,进而提高对非球面工件的测量精度,解决了制约非球面加工精度提高的测量问题.     

光显微成像系统自动对焦技术的研究

自动对焦技术是精密光学仪器中的关键技术。随着科学技术的发展和应用要求的提高,对具有精度高、速度快和稳定性好的自动对焦技术的需求越来越迫切。针对以上问题,基于显微镜系统简要介绍自动对焦技术,并提出一种快速离焦深度计算方法,不但减少了估计离焦量的计算量而且不需改变光学系统内部参数,尤其适合显微对焦系统。同时还提出结合型的对焦新方法,实现高效率、高精度的对焦。     

一种复合的自动对焦方法在影像测量仪中的应用

介绍了三种常用的自动对焦评价函数——方差评价函数、梯度评价函数、频谱评价函数,并对后两种评价函数进行了优化。对比分析了三种评价函数在评价的灵敏度、稳定性和计算速度上的优缺点,在此基础上提出了一种三阶段复合的自动对焦方法,该方法在影像测量仪上表现出良好的对焦特性,可以在保证对焦精度的同时实现快速对焦。     

投影微分法实现多光谱成像仪的自动对焦控制

基于投影微分算法提出了一种应用于多光谱成像仪的自动对焦方法,该方法结合图像处理单元和多个波段的探测器调焦辅助机构来同时实现多个波段的独立自动对焦。首先,根据观测需要对自动对焦窗口进行手动选取,或结合投影微分与目标边缘的对应关系进行对焦窗口的自动选择;然后,将参与自动对焦计算的图像的对焦窗口内的数据做x与y方向投影,对这两个方向投影数组的微分1范数均值求均方根,并将其作为该帧图像的清晰度评价值;最后,结合经典的爬山搜索算法,完成系统的自动对焦过程。实验结果显示,同等条件下投影微分算法与经典的Brenner、能量梯度及Roberts梯度和算法具有同样好的评价效果,能够准确地实现系统的自动对焦,而其算法时间分别仅为这3种算法的0.67、0.33和0.33倍。这些结果表明,投影微分算法具有良好的单峰性与无偏性、较高的灵敏度及很好的实时性,能够满足系统的高精度自动对焦要求。     

一种新型多段式自动对焦模块

自动对焦广泛应用于数码相机、手机照相模块。本文论述的一种新型的多段式自动对焦镜头模块，该新型采用步进电机作为动力源，步进电机与镜头之间采用蜗轮、蜗杆及丝杠、螺母传动方式。本结构可得到较大传动比，使镜头移动获得较大的动力，实现较精确的镜头位移，同时有效缩小空间。     

一种近距离物体优先的对焦窗口选择策略

随着数码相机普遍进入千万级有效像素的行列,大多数相机都采用了多个对焦窗口的自动对焦技术.为实现对焦窗口的快速选择和自动对焦,文中采用统计分析的方法,研究了近距离物体优先的对焦窗口自动选择的可行性,就选择适宜的对焦评价函数提出建议;通过MatLab 仿真实验给出了评价函数的大小阈值,提出了近距离物体优先的对焦窗口自动选择和自动对焦策略,给出了对焦搜索基本流程.这种对焦窗口选择,实时性好,适用性强,可作为数码相机的一种对焦窗口自动选择策略.     

激光自动对焦中离焦量的探测与计算方法

根据激光光线聚焦状态不同对应被测面上激光光斑形状不同的特点,通过引入辅助激光束,分析了调焦CCD采集的激光光斑图像信息,进而根据光斑形状及半径等信息确定被测面对焦状态。针对实验中每隔相同离焦距离采集的一系列光斑图像,提出了相应的图像处理方案,以提取所需光斑半径信息,进而进行光斑半径与离焦量转换。实验结果表明,光斑半径与离焦量呈线性关系,最大线性范围灵敏度为2.342像素/μm,最高可实现0.43μm分辨率。     

显微视觉快速自动调焦方法及实验

分析了显微视觉与计算机宏观视觉的特性,得出显微视觉下模糊效果是由几何光学和波动光学两部分造成的结论,并用标定实验验证了显微视觉下扩散参数与物距呈线性关系这一假设。研究了现有基于聚焦的自动调焦DFD(DepthfromFocus)方法,提出了显微视觉下一种新型的基于离焦(DepthfromDefocus)的快速自动调焦算法,该算法只要给定两幅模糊图像,就可直接计算出目标聚焦平面位置。实验结果显示,该方法的聚焦速度比传统DFF方法(本文选择SML法)快2~4倍。改进了的DFD算法提高了自动调焦性能,增强了显微光学鲁棒性,调焦精度较高,且具有较好的实用性。     

多光谱3D成像方法

已有3D成像方法难以实现单目、单帧图像条件下同时获取场景图像及深度信息,也不能兼具时间效率高、体积紧凑、能耗低等优点。为此,创新地提出多光谱3D成像方法,通过具有纵向色散的光学成像镜头与快照式多光谱图像传感器两部分构成图像采集系统,使用离焦深度还原算法获取深度信息。其基本原理为:首先,增强纵向色差光学镜头使得同一物点在不同光谱波段图像上的成像离焦程度不同;其次,快照式窄带多光谱图像传感器单帧曝光同时获取多幅窄带光谱图像;再通过离焦深度还原算法根据多光谱图像边缘梯度获取3D信息。实验采用纵向色散增强型光学成像系统及快照式多光谱相机捕获450±10 nm、525±10 nm、620±10 nm 3通道光谱图像,对5 m内场景进行3D深度恢复,获得了深度误差不高于5 cm的测量结果。实验结果表明多光谱3D视觉方法可以实现单目、所提单帧图像的深度估计。该方法能同时获得视觉及深度信息且无需空间位置配准及预先深度刻度,单帧图像处理平均耗时0. 186 s,图像采集系统尺寸为120 mm×77 mm×65 mm,其工作功率约为10 W,兼具时间效率高、体积紧凑、能耗低等优点。因此,所提方法有望在无人驾驶及智能机器人等领域获得广泛应用。     

数字图像复原技术中点扩展函数的改进

研究了在提高显微图像复原效果的过程中对光学系统点扩展函数测量方法的改进。采用自制点光源的方法,先后利用长焦距镜头远距离成像以及显微镜头近距离拍摄,分别获得光学系统的点扩展函数灰度图,并用于球墨铸铁表面金相结构图的复原,结合最大似然反卷积算法,验证了后一种点扩展函数测量方法的优越性。     

基于小波分析的显微序列图像合成系统

由于显微镜物镜焦深范围有限,故造成显微图像局部模糊,研究人员对图像的理解不完整等问题。根据聚焦评价函数分布,采用小波分析,将一序列局部聚焦图像合成全焦图像。改进的小波融合算法得到的融合图像极大地保留了系列图像聚焦部分的信息,合成全焦图像。由此得出的聚焦合成图像使研究人员可直接测量所需的显微结果。     

基于双拟合优化的聚焦深度三维形貌测量方法

聚焦深度法广泛地应用于小尺寸零构件的三维形貌测量。 针对聚焦评价曲线多存在噪声导致三维形貌测量的精度下降,且效率受图像序列数目和聚焦评价算法限制的难题,通过结合双拟合优化理论与聚焦单峰性评价指标提出了一种基于自适应权重的聚焦极值搜寻方法,并进一步基于三次多项式二次插值算法和多级中值混合滤波优化深度信息。 实验结果表明,方法对仿真图像数据的均方根误差(RMSE)较高斯拟合和多项式拟合分别降低了 19. 08% 、17. 32% , 对球栅阵列封装 (BGA) 图像中受噪声干扰较大的区域仍具三维分辨能力,同时对钻削刀具进行了测量,提出的方法在 50% 的图像序列数目和图像分辨下RMSE 仍降低了 77. 8% 、62. 6% ,有效减少了聚焦曲线噪声对测量结果影响的同时提升了三维测量的效率。     

极紫外望远镜角分辨率评价方法

极紫外望远镜工作波段与可见光波段相差近两个数量级,其工作波段的衍射极限很低,达到0.036″,使该波段望远镜角分辨率的检测很困难。本文介绍了一种极紫外望远镜角分辨率的评价方法。该方法利用通用可见光波段面形检测仪器,检测出极紫外望远镜光学元件面形误差和装调误差,将检测到的与波长无关的Zernike系数代入光学设计程序,计算出极紫外望远镜工作波段的点扩散函数和环绕能分布,进而计算出望远镜在极紫外波段的角分辨率。实验结果表明,极紫外望远镜的角分辨率可以达到0.18″。该方法是一种快捷、有效的极紫外波段成像仪器的评价方法。