基于无参考结构清晰度的自适应自动对焦方法

针对自动对焦系统,提出了一种基于单帧图像无参考结构清晰度的自适应变步长爬山搜索策略.该方法利用了无参考结构清晰度可提供的离焦量先验信息:当离焦量大时,大步距粗调快速逼近准焦位置;当离焦量小时,小步距微调准确定位准焦位置.该方法在不降低调焦精度的情况下,大大减少了自动对焦所需的图像数量和决策次数.实际系统实验结果表明,新...     

混合搜索法在显微镜自动对焦中的应用

针对基于显微镜的自动对焦系统,本文提出了一种爬山搜索法和函数逼近法相结合的混合搜索算法。该算法中的爬山搜索法采用粗精结合的两段式算法。在粗略对焦时,大步距选用速度较快的灰度方差函数;当精细对焦时,小步距采用灵敏度较高的Laplacian函数;通过比较三幅图片来缩小对焦区间并且在该区间内采用函数逼近法来拟合出最佳对焦位置。该方法不仅大大减少了自动对焦所需要的图片数量,而且可以大幅度提高搜索精度。经实验验证,提出的新的搜索算法可以使搜索精度优于1 μm。     

数字成像系统的自动对焦技术

目前我国照相机自动对焦(AF)技术仍然处于空白，已经成为严重制约我国民族照相机工业发展的主要技术瓶颈之一。从2001年下半年起，杭州照相机研究所承接了科技部的专项基金。组织专家联合攻关，研制AF光电系统。     

实时自动对焦的研究

提出一种自动对焦技术,其调焦评价函数棗图像的平面微分平方和能够反映图像高频分量的能量。用计算平面微分平方和的方法在空间域上计算相邻像素亮度差值的平方和,对应于在频率域上计算图像高频分量的能量和,此值越大,图像对焦越准确。用平面微分平方和计算一行图像(N个像素)的调焦评价函数时,计算时间仅为2 (N -1)个时钟周期。     

面向对象的光学系统自动对焦方法

基于光学系统的焦深及其与工件的相对位置关系等硬件因素,提出光学系统面向对象的快速对焦运动控制方法。该方法采用灰度差分法来构造聚焦特征值评价函数,并使成像系统的运动轨迹尽量短。将对焦过程分为纯线性运动、粗调焦和细调焦三个阶段,每个阶段控制参数的确定方法不同,但总的原则是尽量减少运动和缩短图像处理中的运动距离,尽量增大最小运动步长,利用变步长的浮动阈值搜索方式,克服局部聚焦和完全不能聚焦的情况。实例证明,该方法可以提高对焦效率和可靠性,35mm的对焦距离大约耗时10s左右。     

图像信息量的变化对自动对焦评价函数的影响

阐述了基于小波变换、拉普拉斯算子以及SPSMD（差分平方和函数）的三种自动对焦评价函数，采用数字仿真技术对不同特性的几组序列图进行了实验，分析了在图像信息量变化的情况下三种评价函数的特性。通过函数曲线图形能够清楚地发现，基于小波变换的自动对焦评价函数在图像信息量很少的情况下仍有很好的判断能力，有着最好的适应性和稳定性。     

面向直线类目标图像测量的对焦算法

针对直线类边缘图像测量中的对焦问题,文章提出了一种利用被测边缘梯度信息的对焦算法。在包含被测边缘的区域内,该算法计算各行或列中被测边缘点的梯度值,求出这些梯度值的平均值;根据聚焦时边缘梯度相对达到最大的成像特点,将所求得的边缘梯度平均值作为聚焦程度的评价准则。该算法与两种常用对焦算法——灰度差分法和灰度方差法的对比试验表明,在保持平滑性不变的情况下,该算法的单峰幅值比灰度方差法大10倍;它克服了灰度差分法依赖阈值的缺点,而且平滑性明显优于后者,其局部波动平均幅值仅为灰度差分法的1/10。     

基于边缘检测算法的对焦评价函数改进研究

本文针对现有边缘检测算法构建对焦评价函数的不足,提出了一种改进的基于Sobel算子的边缘检测算法,该算法能在一定程度上有效地解决由计算中的方位局限产生的边缘粗糙,在极点附近尖锐性表现不明显等问题,能更好地满足对焦评价函数的性能特征。本文最后通过仿真实验证明了该改进算法可行,在峰值两侧具有很好的单调性,比其它同类算子变现出更高的灵敏度,可以较好地满足对焦评价标准。     

应用于虹膜采集装置的自动对焦算法

针对自动虹膜图像采集装置的成像特点,本文提出了一种新的基于对焦深度法的自动对焦算法.该算法根据自动虹膜相机小景深的特点,提出应用图像的ULFM作为清晰度评价函数,并采用粗对焦和精确对焦相结合的二级对焦策略.实际虹膜图像采集系统实验结果表明,算法精度高、鲁棒性强、实时性好,在被摄人距离镜头0.5～2m的情况下,系统都能够准确地拍摄到清晰的可供识别的虹膜图像,一次对焦成功率大于95%.     

图像匹配中噪声分析和预处理

提出和证明了在三坐标测量机单镜头三维视觉系统中的图像噪声主要有三种：（1）电磁干扰噪声；（2）季节、气候和时间变化引起的噪声；（3）物体的位置和视角变化引起的噪声。相应地提出了一种基于优化图像搜索模块的有效减少和消除噪声的预处理方法。理论分析和实验均表明，该方法具有简便、可靠和速度快的优点。     

基于图像清晰度评价的摄像头辅助调焦系统

提出一种新的图像清晰度(包括锐度和对比度)评价函数,对比传统的图像清晰度评价算法,新算法速度最快且准确,以及和功率谱算法一样优良的灵敏度,适合各种实时自动对焦系统.本文使用一系列不同程度的离焦图片演示了所有算法的性能。同时将新算法应用于一种实际的摄像头模块辅助调焦系统中,系统把采集的每帧图像实时显示在屏幕上,用新算法评价图像的清晰度,从而指导作业员对摄像头模块进行调焦。实践表明该摄像头辅助调焦系统在批量生产摄像头模块时对提高生产效率和稳定质量方面有很大作用。     

指纹图像预处理方法的研究

针对指纹图像降质带来的困难，提出基于指纹结构特征的某些合理假设，在此基础上设计要应的处理算法，提出了增强指纹图像对比度、提取指纹有效区域、根据方向信息分割图像以及去除图像中气泡噪声的算法等。实施证明，这些算法处理效果好、运行速度快、编程简单，有效地解决了降质图像的预处理问题。     

倾斜镜面成像的自动调焦方法

倾斜镜面成像系统的像面与光轴倾斜,仅利用轴向自动调焦无法实现像面整体清晰。为此提出一种基于图像清晰度判断的自动调焦方法。该方法将轴向调焦与角度调焦相结合,通过步进方式平移和旋转像接收面,利用离焦函数判断聚焦情况,采用数据拟合回归的方法实现了像面整体清晰。该方法在椭偏成像系统的应用结果验证了其有效性,调焦精度达到微米量级。     

Image deblurring using empirical Wiener filter in the curvelet domain and joint non-local means filter in the spatial domain

In this paper, an efficient image deblurring algorithm is proposed. This algorithm restores the blurred image by incorporating a curvelet-based empirical Wiener filter with a spatial-based joint non-local means filter. Curvelets provide a multidirectional and multiscale decomposition that has been mathematically shown to represent distributed discontinuities such as edges better than traditional wavelets. Our method restores the image in the frequency domain to obtain a noisy result with minimal loss of image components, followed by an empirical Wiener filter in the curvelet domain to attenuate the leaked noise. Although the curvelet-based methods are efficient in edge-preserving image denoising, they are prone to producing edge ringing which relates to the structure of the underlying curvelet. In order to reduce the ringing, we develop an efficient joint non-local means filter by using the curvelet deblurring result. This filter could suppress the leaked noise while preserving image details. We compare our deblurring algorithm with a few competitive deblurring techniques in terms of improvement in signal-to-noise-ratio (ISNR) and visual quality.     

三维形貌测量中自动调焦系统的设计

在相移干涉显微镜中增加了自动调焦系统,使其快速获取高清晰干涉图像,提高了三维形貌的测量速度和测量精度。调焦系统采用图像自动调焦方法,分别以图像标准差函数和图像最大熵函数作为粗调函数和精调函数。实验表明本系统自动调焦范围扩大到150m,自动调焦精度为0.3m,调焦时间为4-8s。     

基于灰度差分法的自动调焦技术

如何快速有效地实现调焦一直是图像测量中的焦点;基于光学镜头和CCD图像采集技术提出了一种图像式自动调焦系统,并给出了以图像的灰度差分绝对值之和作为图像是否聚焦的判据函数,以及给出了逐步逼近的登山式自动调焦的原理,对该系统进行了实验研究,系统重复精度为8000nm。     

光学系统离焦对自动调焦评价函数的影响

调焦过程可分为调节物距、调节像距和移动镜头三种情况。基于几何光学关系,推导了三种情况下的弥散斑半径和横向放大率与离焦量的关系。利用数字图像处理方法,模拟了这两个因素对自动调焦评价函数的作用,表明弥散斑的扩散在焦前焦后呈现对称影响,而横向放大率的影响则沿光轴单调下降,二者叠加,造成峰值两侧的不对称。当光学系统F数增大时,调焦评价函数变得平缓,从而使横向放大率的影响变得显著,最佳像面因此向焦前偏移。利用CCD成像的实验证明了上述观点。