红外导引头成像光斑图像处理及自动聚焦

焦面上的成像质量分析是红外导引头测试的重要内容。图像处理是自动聚焦前必需完成的重要工作，而调焦函数的选取是自动聚焦的关键技术。本文介绍了光斑图像处理的方法及常用聚焦算法的原理。聚焦的控制流程采用传统的登山随动自动搜索法，由于VISUALC 的实时性不够理想，本试验结合实际编制合理可靠的算法，提高聚焦速度且能达到较高的精度和重复性，获得了理想的效果。     

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...     

基于FPGA的自动聚焦系统设计

随着社会的发展以及经济的进步,我国的科学技术有着很大的突破,在近些年来,我国的微电子技术得到了迅猛的发展,其中自动聚焦技术即是这一方面的一个重要的发展领域,它在当前人们的生活中有着重要的应用,例如在我们常用的数码相机以及显微镜等等方面,都对自动聚焦有着广泛的应用。本文主要就基于现场可编程门阵列(FPGA)的自动聚焦系统设计进行分析探究,希望能够对此领域的发展起到一定的促进作用。     

图像的能量波动对自动聚焦评价函数的影响

在基于图像处理的自动聚焦评价函数研究中发现,失效的评价函数曲线往往具有相似的形状,且与图像的均值曲线呈现相同的变化趋势。本文从评价函数数学原理角度分析了问题的原因,讨论了离焦模糊下图像能量波动对评价函数性能的影响及其处理方法。     

红外透镜检测中的自动聚焦技术

为了精准且快速的检测红外透镜的性能,设计了一套基于图像处理的快速红外CCD自动调焦测量系统,采用波长范围为3.7~4.8 m的中波制冷红外CCD相机,对透过红外镜头产生的像自动聚焦进行二次成像,通过图像的快速处理和分析,以检测镜头对称性和焦距等性能。重点分析了目前常用的自动对焦技术,针对该检测系统提出了灰度熵与统计学函数有机结合的自动聚焦方法,并通过大量的检测结果进行验证。实验结果表明系统重复定位的位置精度达到10 m。     

基于熵的自动聚焦图像清晰度评价函数仿真分析

基于图像处理的自动聚焦方法,图像清晰度评价函数的选择很重要。图像熵函数作为清晰度评价函数在不同文献中有一些形式上的变化,且关于聚焦图像评价值对应函数极大值还是极小值的论断不统一。本文详细整理了自动聚焦系统中图像信息熵的不同形式,比较分析它们的物理意义、数学原理,采用灰度图像,重点考虑离焦造成的图像模糊失真,在 Matlab 平台下仿真分析,得出的结论对具体自动聚焦系统设计时熵函数数学公式的选用和修正提供参考。     

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。     

基于梯度计算的自动聚焦图像清晰度评价函数仿真分析

基于梯度计算的评价函数在自动聚焦系统中应用广泛,函数形式变化多样,本文基于图像梯度计算的数学原理,通过MATLAB仿真分析,对比了常见梯度类评价函数的性能,总结了梯度类评价函数应用中结合系统成像质量控制算法性能的方法.     

基于Roberts梯度的自动聚焦算法

如何快速有效地实现聚焦一直是图像测量中的焦点,其中图像自动聚焦评价函数的选择是关键问题。在比较、研究图像聚焦评价函数和边缘检测的基础上,提出了将Roberts梯度算子作为聚焦评价函数引入自动聚焦之中。同时为了消除噪声的影响,仔细研究闽值问题,并引入了一个闽值参数。经过大量的仿真实验,画出了几种自动聚焦算法的聚焦图形,并进行了详细的比较分析。结果表明,引入参数的Roberts算子具有无偏性好、单峰性强、灵敏度高等特点,该算子比其他评价函数更为准确、稳定、可靠。     

基于Sobel算子的自动聚焦系统

自动聚焦是成像系统的关键技术之一,本文利用Sobel算子边缘检测算法,提出了图像边缘能量清晰度评价函数,该评价函数不仅有单峰性强,无偏性好,灵敏度高等特点,而且还具有很好的抗噪声性能和稳定性。本文还介绍了基于图像处理的实时自动聚焦系统的组成和工作原理。实验结果表明,采用基于Sobel算子的自动聚焦技术具有良好的聚焦效果。     

基于DSP的自动调焦系统

由于数字图像处理理论的逐渐成熟和完善,现今的自动调焦系统已由原基于光学系统的自动调焦转换为基于各种数字图像处理方法的自动调焦.由此介绍一种基于DSP芯片TMS320C6416为核心处理器进行图像采集、预处理和实施控制的自动调焦系统.TMS320C6416芯片的总体性能可比C62xx提高一个数量级.重点说明了该实时数字图像处理系统的硬件组成、工作原理和软件算法.结果表明该系统具有高度的实时性和稳定性,能够快速准确的完成自动调焦.     

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。     

基于八面梯度均方差的跟踪系统自动调焦方法

为了实现目标跟踪系统的自动调焦,针对其实时性、准确性的要求,提出了基于八面梯度均方差的自动调焦方法.该方法以像素周围8个方向的梯度均方差作为清晰度评价函数,对消除噪声及光线波动的影响效果很好,能够准确地计算图像清晰度.同时,制定了强制连续调焦与精确调焦相结合的调焦策略.通过对几种评价函数的研究仿真,验证了八面梯度均方差函数在单峰性、灵敏性和稳定性等方面的优越之处;通过反复进行自动调焦实验,说明了调焦策略在克服评价函数局部峰值和精确聚焦方面的良好表现.该方法已应用于目标跟踪系统的自动调焦.     

基于图像处理的航空成像设备自动调焦设计

针对当前航空成像设备中自动调焦装置结构复杂、不利于集成的问题,对基于图像处理的自动调焦方法在航空成像设备中的应用进行了研究。根据自然图像斜边缘多于水平和垂直边缘的特点,提出了基于图像斜边缘检测的对焦评价算子(Lean算子)。通过对多种对焦评价算子进行试验比较,分别选取斜边缘检测算子和卷积算子作为调焦粗搜索和精搜索阶段的对焦评价算子。针对航空成像设备光学系统的特点,提出了局部全局搜索算法(LFS)和变步长的爬山搜索算法(CHS),使用调焦行程为130步,焦深为2步的变焦镜头,分别将调焦时间由全局搜索算法的43s缩短至7s和5～8s。实验结果表明:将所提出的对焦评价算子和搜索算法结合使用,能够准确实现自动聚焦,准确度达到95%以上。     

Optimal Test Points Selection Based on Multi-Objective Genetic Algorithm

A new approach to select anoptimal set of test points is proposed. The described method uses fault-wise table and multi-objective genetic algorithm to find the optimal set of test points. First, the fault-wise table is constructed whose entries are measurements associated with faults and test points. The selection of optimal test points is transformed to the selection of the columns that isolate the rows of the table. Then, four objectives are described according to practical test requirements. The multi-objective genetic algorithm is explained. Finally, the presented approach is illustrated by a practical example. The results indicate that the proposed method can efficiently and accurately find the optimal set of test points and is practical for large scale systems.     

An Image Based Auto-Focusing Algorithm forDigital Fundus Photography

In fundus photography, the task of fine focusing the image is demanding and lack of focus is quite often the cause of suboptimal photographs. The introduction of digital cameras has provided an opportunity to automate the task of focusing. We have developed a software algorithm capable of identifying best focus. The auto-focus (AF) method is based on an algorithm we developed to assess the sharpness of an image. The AF algorithm was tested in the prototype of a semi-automated nonmydriatic fundus camera designed to screen in the primary care environment for major eye diseases. A series of images was acquired in volunteers while focusing the camera on the fundus. The image with the best focus was determined by the AF algorithm and compared to the assessment of two masked readers. A set of fundus images was obtained in 26 eyes of 20 normal subjects and 42 eyes of 28 glaucoma patients. The 95% limits of agreement between the readers and the AF algorithm were ${-}2.56$ to 2.93 and ${-}3.7$ to 3.84 diopter and the bias was 0.09 and 0.71 diopter, for the two readers respectively. On average, the readers agreed with the AF algorithm on the best correction within less than $3/4$ diopter. The intraobserver repeatability was 0.94 and 1.87 diopter, for the two readers respectively, indicating that the limit of agreement with the AF algorithm was determined predominantly by the repeatability of each reader. An auto-focus algorithm for digital fundus photography can identify the best focus reliably and objectively. It may improve the quality of fundus images by easing the task of the photographer.      

基于图像处理的机载光电平台自动调焦方法

研究了图像处理的自动调焦方法在机载光电成像设备中的应用。提出了基于图像斜边、水平和垂直边缘检测的调焦评价算子——Bevel算子和Mix算子。选取边缘检测算子和卷积算子分别作为调焦粗搜索和精搜索阶段的清晰度评价算子,设计了适合自动调焦的隔行隔列调焦区域选择方法。采用了变步长爬山搜索法、局部全局搜索法和综合搜索法3种调焦控制策略,使用调焦行程为131步,焦深为2步的变焦镜头,其调焦时间分别从全局搜索法的37s缩短至3～4s、4～6s和3～5s。实验结果表明,该方法能够满足机载光电成像设备的调焦实时性和精确性要求。     

基于代价敏感的序贯三支决策最优粒度选择方法

最优粒度选择是序贯三支决策领域研究的热点之一,旨在通过合理的粒度选择来对复杂问题进行求解。在现阶段最优粒度选择中,代价敏感是影响决策的重要因素之一。针对这个问题,该文首先基于信息增益和卡方检验提出一种新的属性重要度计算方法;其次,为了更好地符合实际应用场景,在构建多粒度空间时将代价参数与粒度大小相结合,设置了相应的惩罚规则,并分析了决策阈值的变化规律;最后,为了消除测试代价和决策代价量纲不一致所带来的影响,借助变异系数设计了一种客观的代价计算方法。实验结果表明,该模型适用于现有代价认知场景,能在给定代价情况下选出代价最小的最优粒层。     

一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法

针对红外图像对比度和信噪比低,经典的图像边缘检测方法对实际图像难以检测的特点,提出了一种基于阈值分割的边缘检测算法。首先利用最大方差阈值法分割出红外图像的目标图像,其次用线性拉伸的方法对目标图像中存留的噪声进行去除,最后运用Sobel算子对目标图像进行边缘检测得到结果图像,并与经典的Roberts边缘检测算法、Sobel检测算法、Prewwit检测算法、Gauss-Laplacian检测算法进行比较。实验结果显示该检测方法是可行、有效的。