高精度分划板自动对焦评价函数研究

提出一种基于离散余弦变换系数的自动对焦评价方法,用来准确、快速地反映分划板对焦过程.该方法对分化板图像进行离散余弦变换,通过组合有效的离散余弦变换系数来提供对焦评价值.进行了十字刻线和十字瞄准线两种不同分化板的对焦实验,结果表明,当对焦目标为分划板图像时,本文方法提供的对焦评价值,具有更好的单峰性、更高的灵敏度和更快的运算速度,拥有比空域评价法更优异的性能.     

望远镜跟踪系统的自动对焦方法研究

为了满足望远镜跟踪系统的发展需求,研究了基于图像处理的自动对焦技术在望远镜跟踪系统中的应用。介绍了几种图像清晰度评价函数,包括梯度函数以及统计函数等,并通过计算机仿真和实验验证的方式分析了各种评价函数在此自动对焦系统中的应用和性能。研究结果表明自相关函数、能量梯度函数和Sobel函数都是有效的清晰度评价函数,其中自相关函数相对其他函数性能更加优越。     

基于ARM-linux的显微镜自动对焦系统研究

本文介绍了一种在ARM-linux平台下实现显微镜自动对焦的方法.给出了以s3c2410处理器为核心,采用通用型USB摄像头进行采集图像、步进电机模块作为传动装置的系统软硬件方案及其实现步骤,并对如何在Linux平台下编写CMOS图像采集、图像清晰度评价函数等核心程序进行了讨论.     

基于DSP的自动对焦系统

介绍了一种基于DSP芯片TMS320F206进行数值计算和实施控制的自动对焦系统。给出了系统的硬件构成和软件设计。该系统不仅充分发挥了DSP芯片的数值计算优势,而且拓展了其在人机对话和电机控制等输入输出方面的应用。     

基于离焦量差异定性分析的自动对焦方法

为了改善在某些场景中由于聚焦评价函数非单峰性而造成爬山搜索方法正确率降低、误差增大的问题,设计了一种基于离焦量定性差异度量的自动对焦方法。首先,利用基于空间域的卷积/去卷积变换计算对焦过程中两个不同调焦位置的两幅图像中对应点的离焦量差异值;接着,采用投票策略得出这两幅图像的离焦量差异定性度量;然后,根据离焦量差异定性度量确定对焦搜索方向;最后,按照变步长策略逐渐缩小搜索范围和搜索步长,直至在步长为1时找到合焦位置。在由18倍光学变焦的监控摄像机上采集的3个图像序列上展示了该方法与其他两种典型的基于聚焦评价函数的爬山自动对焦方法的对比,实验结果表明:所提方法在保持爬山搜索法快速、行程比较少等优点的同时,明显提高了在聚焦评价函数单峰性不良的场景中的正确率,降低了误差量,很好地解决了局部极值对于爬山搜索法的影响。     

基于对比度拉伸和梯度域优化的彩色图像灰度化算法

针对彩色图像灰度化无法较好保持原图像的局部对比度信息和结构的问题,提出了基于对比度拉伸和梯度域优化的彩色图像灰度化算法。首先,将图像分解为R、G、B共3个通道,并拉伸每个通道的对比度。其次,将拉伸后的图像合并进行初步灰度化。最后,将原图像的对比度信息与初步灰度化的结果图像结合构成能量函数,求得所需的灰度化图像。实验结果表明,该算法能较好地保持图像的结构和对比度信息。     

微型靶件装配中自动对焦方法的研究

惯性约束激光聚变(ICF)实验对微靶的装配精度要求越来越高,基于机器视觉的在线监测系统是微靶零件测量的主要手段。精确的光学聚焦是进行稳定、高精度测量的前提。提出了一种基于三维精密位移平台的主动对焦方法。通过实验选取了合适的清晰度评价函数。采用大步长找区域,小步长找点的搜索策略,实现了系统的快速精确对焦,调焦精度可优于10μm,总体调焦时间约为30 s。克服了手动调焦时间长,不能保证成像完全清晰的问题。     

一种基于灰度分割的自动调焦算法

针对红外图像的自动调焦问题,提出了基于灰度分割的图像清晰度评价函数,对比传统的图像清晰度评价算法,新算法满足无偏性和单峰性,并且具有更高的灵敏度和较快的计算速度。     

自动对焦技术的前生今世

前不久,佳能发布了具有划时代意义的APS画幅数码单反相机EOS 70D,其最大亮点当属全新推出的全像素双核CMOS AF技术。AF（Auto Focus）自动对焦无疑是现代相机最重要的功能之一。早在上世纪六七十年代,尼康、佳能就已经推出具有自动对焦功能的原型机,1977年世界上第一台拥有自动对焦功能的相机诞生——柯尼卡C35 AF。近几年自动对焦技术又有了长足的进步,无论在对焦速度还是准确性方面都有了极大的提升。这里我们就来梳理一下现今数码相机产品使用的各项对焦技术。反差检测对焦系统：常用于消费类数码相机,也应用于早期的数码微单产品,通过不断检测感光元件捕捉画面的对比度反差来实现自动对焦。这一对焦方式的速度较慢,但成本低,无需配备单独的对焦模块。     

一种基于机器学习的自动对焦算法

针对现有面阵CCD相机自动对焦算法精度比较低、易出现局部峰值的问题,提出了一种基于机器学习的自动对焦算法。采用机器学习中的决策树算法求得两个决策树,用决策树来决定镜头移动的方向及下一步的状态,进而确定了一个包含有峰值的范围,然后再用爬山算法进行局部峰值搜索,从而确定焦点峰值位置。实验结果表明,该算法把自动对焦的精确度提高了3%,且出现局部峰值的情况也得到了改善。     

基于阈值动态分配空闲灰度级的红外图像增强

分析了直方图均衡化增强算法的优缺点,并结合红外图像的特点对其简并的缺点提出了改进措施.利用全局灰度均值法得到阈值,并依据该阈值将图像灰度分为背景段和目标段,接着将空闲灰度级动态分配给背景段和目标段,最后利用局域直方图均衡化方法对背景段和目标段分别进行增强,从而达到减少简并可能性的目的.     

结合灰度均衡和改进遗传算法的图像阈值分割

图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的重要技术。为实现高质量的数字图像分割,提出了一种结合图像灰度均衡和改进遗传算法的数字图像阈值分割方法。创新点在于一方面采用结合了最大类间方差法的改进遗传算法,并对遗传算法性能加以改进;另一方面,对图像进行了灰度均衡的图像前处理,使得算法具有更广泛的适应性。实验显示,方法克服了常见的图像阈值分割方法在处理灰度图像时出现的图像细节难以保留的问题,能够稳定地获得图像的最优阈值,实现保留图像细节的分割效果。     

灰度拉伸及边缘扫描在红外图像分割中的应用

提出了一种湿污绝缘子红外图像的综合分割算法,首先用窗口灰度拉伸算法对图像进行增强,接着对图像进行二值化;然后用形态学方法将图像中相关的区域连接起来,将不相关的区域分离开;最后用基于梯度的边缘轮廓扫描法对获得的图像进行处理,将绝缘子图像中的导线去除。仿真结果表明,该分割方法可以很好地将湿污绝缘子从背景上分割出来,边缘清晰,分割质量良好,为后续特征提取和污秽等级的确定奠定了基础。     

灰度梯度映射函数改进的Otsu阈值法

针对目标与背景灰度分布不均匀的图像,基于集中于目标的图像阈值法思想,引入图像的灰度直方图信息,得到更为细致的阈值化准则。考虑图像的边缘信息,引入灰度梯度映射函数,提出了基于梯度的集中于目标的Otsu阈值法。大量经典图像阈值化结果表明,该方法在目标提取的完整性和边缘保留的清晰性方面,均表现出了更佳的效果。     

光电经纬仪图像测量中的自动调焦系统研究

针对经纬仪传统自动调焦中因目标距离数据不足而无法使用的缺点,从获取的数字图像中提取表征图像清晰度特征的聚焦量入手,设计实现了经纬仪自动调焦系统;首先对自动调焦系统进行了总体结构设计,其次设计开发了图像采集存储处理控制单元的软硬件,设计了自动调焦的控制过程,实现了基于图像处理的经纬仪自动调焦;实验结果表明,在外场工作条件下,应用该系统对静止目标和多数运动目标均能获得良好的调焦效果。     

一种结合灰度和边缘信息的局部特征描述算法

针对单一特征引导图像匹配的准确度有限,提出了一种同时使用灰度和边缘信息的特征描述子。该描述子将图像的几何特征与灰度信息结合起来,首先计算每个特征点的灰度对比直方图,然后引入边缘属性以增强边缘的匹配。实验结果表明,该算法由于同时采用灰度信息与边缘信息引导图像匹配,其匹配效果好于单独使用灰度或边缘的图像匹配算法,在一定程度上降低了误匹配率,同时满足旋转和光照不变性,对图像灰度变化和噪声不敏感,具有良好的匹配性能。     

基于灰度投影法的乐器板材纹理分析方法

在对乐器板材进行选择时,需要对其纹理进行判别,以便选择可发出优质音色的板材。通常对板材的选择是人工目测挑选的,这样大大降低了乐器制作的效率,对所选板材质量的优劣评价缺少科学理论依据。借助计算机图像处理的方法可自动对板材的规格进行判断。通过对板材纹理的分析,应用灰度投影算法与均值取值法相结合的方式,给出了一种可以自动对板材纹理间宽度进行计算的方法。实验证明,该方法可减小人工测量的误差,加快板材的选取过程,具有较好准确性与鲁棒性。     

梯度优化的有理函数图像插值

目的 对图像纹理区域的细节保持一直以来是图像插值技术的一个难题,为此提出了一种梯度优化的有理函数图像插值算法。方法 首先,构造了一种新的含有可调参数的双变量有理插值函数,随着参数的不同取值,该函数具有不同的表达形式,它是多项式模型和有理模型的有机统一体;其次,根据图像的区域特征,利用等值线方法将图像自适应地划分为纹理区域和平滑区域,纹理区域采用有理模型插值,平滑区域采用多项式模型插值;最后,根据各向同性Sobel算子计算插值单元的图像梯度,确定纹理方向,不同纹理方向的插值单元用相应的权重对中心点进行优化。结果 从客观数据、主观效果、时间复杂度3个方面对重建图像进行评价,客观数据包括峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）,从实验结果可以看出,本文算法的PSNR平均提高了0.14~1.50 dB,SSIM平均提高了0.005~0.097。从主观效果来看,本文算法的重建图像的纹理细节更加丰富,边缘结构更加清晰,从时间复杂度来看,本文算法的平均运行时间是3.77 s,分别比DFDF（directional filtering and data fusion）、NEDI（new edge-directed interpolation）、RSAI（robust soft-decision adaptive interpolation）、Lee''s、NARM（nonlocal autoregressive model）算法快了3.28倍、5.26倍、53.28倍、43.53倍、418.54倍。特别地,对于Baboon、Barbara、Metal这类纹理细节丰富的图像,本文算法在峰值信噪比和结构相似性上较对比算法有突出优势,主观效果有明显提高。结论 基于构造的双变量有理插值模型,本文提出了一个梯度优化的有理函数图像插值算法,实验结果表明,该算法在图像纹理细节和边缘结构保持方面具有良好的视觉效果,有效提高了插值图像质量,且时间复杂度较低。     

基于平均梯度和方向对比度的图像融合方法

由于不同传感器获得的多幅图像对同一场景的描述具有信息的冗余性和互补性,在小波图像融合的基础上提出了一种基于平均梯度和方向对比度的图像融合方法。对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,在每幅图像的最高分解层上,分别计算高频子带每个系数的邻域绝对值均值和低频系数的邻域均值之比,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后所对应的小波系数,对于其他分解层上的高频系数和低频系数,利用梯度最大化的融合规则得到融合图像的小波系数,通过小波重构得到融合图像。将该方法应用于仿真实验,融合图像的视觉效果有很好的改善,客观评价指标有所提高。