基于图像处理的自动调焦系统设计

介绍了基于图像处理的自动调焦的工作原理、系统设计、评价函数及实验研究,运用调焦区域选择、变步距控制及改进算法来实现在半导体封装设备中的自动调焦,提高了调焦的速度及稳定性。     

数字图像清晰度评价函数的研究与改进

数字图像的清晰度的判别是视频采集系统中的关键技术,本文提出了一种改进的新邻域差分评价函数,经过大量的实验对比发现,与传统的邻域差分评价函数相比,改进的函数比离散傅里叶变换评价函数、拉普拉斯评价函数、点锐度评价函数具有更好的适时性;较四邻域差分评价函数具有更好的灵敏性。     

基于人类视觉的快速自动调焦法

为了提高自动调焦算法的性能,对调焦评价函数和调焦搜索算法进行了研究。在分析人类视觉系统(HVS)特性研究成果的基础上,提出了一种基于HVS加权的小波调焦评价函数。根据视觉多通道特性和视觉敏感度带通特性,对不同方向、不同空间频带的小波高频系数分别赋予不同的权值。为了克服爬山法搜索速度慢的缺点,提出了一种基于SOM神经网络的搜索算法,采用训练完成的SOM神经网络预测镜头的最佳聚焦位置。实验结果表明,提出的小波调焦评价函数得到了比传统小波调焦评价函数更优的调焦特性曲线;采用本文的搜索算法平均仅需要采集处理7.3幅图像就能找到最佳聚焦位置,与基于全搜索的爬山法相比,节省了大量的搜索时间。说明提出的调焦方法不但可以得到符合人眼视觉的调焦效果,还可以实现快速自动调焦。     

显微视觉系统中自动调焦评价函数的选取

综述了显微视觉系统中常用的自动调焦算法,并分别在不同的照明方式和不同的图像内容条件下对其调焦函数特性进行测试,得到了调焦评价函数优劣的客观评价。实验结果表明：梯度平方函数、Tenegrad函数、Laplacian函数灵敏度高,稳定性好,适于小范围精细调焦;Variance函数、熵函数灵敏度低,但调焦范围大,适用于粗调焦;透射照明通常比反射照明有更好的调焦曲线;高频信息丰富的图像宜采用梯度平方函数或Tenegrad函数调焦,高频信息不是很丰富的图像宜采用Laplacian函数调焦。     

图像清晰度评价与变步长融合调焦方法

十字丝目标在CCD上的成像,一般受到环境光和光路的影响,不同位置的焦距产生的十字丝图像会存在边缘模糊和离焦的情况,使十字目标的中心点位置提取受到严重影响,传统的Sobel算法忽视边缘信息,并且容易受噪声影响,因此提出改进Sobel算子图像清晰度评价函数与粗细调焦结合的变步长两段式快速搜索自动调焦的方法。该方法首先利用图像的空间域评价图像清晰度,其次利用根据光学设计选用的两段式调焦方式。第一步进行粗调,先快速找到正焦位置附近,然后进行细调,直至找到正焦的位置。实验表明,该方法与其他算法相比,自动调焦失败率为2%,调焦时间为1 242 ms,调焦行程在-25～+30 mm之间。通过该算法将图像清晰度评价函数与两段式调焦方式结合进行自动调焦,准确性高,实时性好。     

基于方向WPS改进TDI CCD遥感图像清晰度评价函数

在轨调焦是航天相机获取高质量图像的关键技术之一。针对航天相机在发射、在轨期间由于振动冲击及温度气压等环境参数变化引起的光学系统离焦现象,以及TDI CCD遥感相机成像场景实时变化的特殊特点,对基于功率谱的清晰度评价函数进行了研究。根据小波变换的多分辨率和带通特性,提出了一种对FFT功率谱的改进小波功率谱（WPS）估计。针对像移亦会导致TDI CCD图像模糊的问题,提出了方向WPS估计算法。参照功率谱地物无关性及离焦会引起功率谱高频分量损失的思路,设计了基于方向WPS的加权清晰度评价函数。实际外场推扫实验结果表明,提出的新清晰度评价函数能有效反映出实际推扫图像的离焦状态,另外相对于FFT功率谱,对场景差异更不敏感,误判率从0.36降低为0,曲线更加饱和。100个仿真样本的平均误判率仅为0.06,满足系统误差要求。因此文中算法满足单调性、灵敏度高、准确度高原则,更适合TDI CCD遥感相机的自动调焦。     

一种灰度梯度暗通道图像自动调焦方法

针对目前调焦评价函数存在的灵敏度低、鲁棒性差、易进入饱和区等问题,提出了一种融合灰度梯度和暗通道L0范数的调焦评价函数。首先分析并证明了清晰图像与离焦图像相比具有亮度更大、更稀疏的暗通道这一特性,然后选择了暗通道的L0范数对图像的离焦情况进行评价,最后融合图像灰度梯度与暗通道的L0范数构建了一种新的调焦评价函数。在对森林、公路、天空中的无人机、室内静物等多种场景的调焦实验中,使用单核DSP处理速度为9Hz,基本满足实时性;受到外界干扰时函数曲线没有出现伪峰;在离焦比较严重的情况下没有进入饱和区,仍然能够保持一定的陡峭度。实验结果表明,本文提出的调焦评价函数具有较好的灵敏度和鲁棒性,可以满足光电成像系统对实时调焦的要求。     

基于多向最大梯度阈值的自动调焦评价函数

图像评价函数选取是实现数字图像自动调焦的关键一环,针对函数选取的准确性、鲁棒性要求,提出了一种基于多向最大空心梯度阈值的自动调焦评价函数。在现有四类图像评价函数中,灰度梯度函数因其执行效率高而成为研究的重点,为此,本文首先简要阐述了几种典型灰度梯度函数,然后对本文所提梯度函数进行了详细数学推导,最后对比验证了本文函数的有效性。结果表明:本文函数具有单峰性强、无偏性好、灵敏性高的特点和良好的抗干扰性能和实时性,其综合性能明显优于传统梯度函数。     

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.     

基于图像处理的自动调焦技术研究

随着自动调焦技术的快速发展,在成像系统中得到了广泛的应用。基于图像处理的自动调焦能够进一步满足各种成像设备的智能化自动调焦需求。基于图像处理的自动调焦的关键在于图像的清晰度评价函数,本文在对评价函数进行分析的基础上提出了梯度阈值评价函数,实现了调焦的实时性、抗噪性方面的提升。     

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.     

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。     

基于边缘轮廓线提取的自动对焦评价函数

红外序列图像清晰度评价对热像仪测温标定至关重要.文中针对传统空域评价算法的不足,提出一种基于图像轮廓线分割的红外序列图像清晰度评价方法.此算法基于变分水平集理论以能量泛函的最小化为目标,来求解使曲线趋向于目标,从而提取出红外图像中目标物的轮廓线;通过选取目标物体轮廓线两侧灰度均值大小来描述图像的清晰程度.以红外热像仪在标定时获取的序列图像为研究对象,运用文中所提出的方法与 SMD,EOG,Robert,Wavelet 算法之间的对比性分析.实验表明:文中所提方法满足清晰度评价函数所具有的单调性,无偏性与良好的灵敏度.     

一种基于人类视觉系统的去块效应算法

基于块离散余弦变换的图像和视频压缩主要缺点就是在低比特率时会在块边界出现明显的方块效应。本文提出一种充分利用人类视觉特性,在图像的平滑区和纹理区分别采用一维DCT域滤波和空间域滤波的去块效应算法。实验结果表明该算法既能有效地去除方块效应又能保护图像的边缘信息。     

基于HVS的LED显示屏亮度均匀性评估方法

针对全彩LED显示屏的特点,提出了一种基于人眼视觉特性(HVS)的评价显示屏亮度均匀性的新方法,并通过实验进行了验证。该方法通过CCD图像传感器获取LED图像,并将图像划分成尺寸相等的子区域,计算出各子区域基于HVS的亮度特征因子、纹理细节特征因子和空间位置特征因子,用3个因子的特征融合作为每一区域的评估参数,用全屏各区域参数的离散程度值作为均匀性评价指标,客观准确地给出评估分析结果。实验证明,该方法与人的主观评价结果基本符合,提高了显示屏亮度均匀性主观评价与客观评价的一致性。     

一种基于HVS和EZW的水印算法

对Inoue提出的基于零树小波编码的水印算法进行了改进,提出了基于人眼视觉特性和零树小波编码的二值图像水印算法。该算法对图像和图像块进行分类,设置不同的视觉权值,并根据重要小波系数和纹理掩蔽函数嵌入水印。在C Builder6.0中对水印算法进行了测试。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,当加入水印后的图像经过常规的信号处理后,该算法仍能够检测到水印的存在。并且该算法有较强的抵抗JPEG压缩攻击能力,对噪声、滤波等图像处理操作也取得了良好的鲁棒性。     

一种基于HVS的静态多重水印算法

基于人类视觉系统特性,提出了一种大容量彩色图像静态多重数字水印算法。该算法利用离散小波变换良好的多尺度分析能力,实现了多个彩色水印图像在彩色载体图像中的嵌入及提取。仿真实验结果表明,该算法实现的多重水印具有嵌入信息量大和隐蔽性好的特点,并且对一些常见攻击如叠加高斯噪声、低通滤波、JPEG压缩等有较好的鲁棒性。     

基于视觉特性的视频压缩预处理方法的研究

视频压缩的最根本目的是以尽量少的比特数来表征视频流,同时保证视频的主观质量,使其符合应用场合的要求.对于视频信号,人眼是最终的信号接收者,因此视频的编码压缩应当考虑人眼的主观视觉效果.基于此观点,本文讨论了利用人眼的视觉特性,对视频进行处理优化后再进行正常的编码压缩传输.实验结果表明,本文采用的预处理算法在提高压缩比的同时可以有效地保证视频质量;在对原始视频进行相同程度压缩时,本文算法预处理后获得的视频主观质量明显好于原始直接压缩.     

基于人类视觉系统的宏块级自适应频率加权算法

为提高视频编码主观质量,满足人类视觉特性,降低编码比特率,提出一种基于人类视觉系统的宏块级自适应频率加权算法。该算法利用人类视觉系统频率敏感性、视频图像内容特征和人眼对不同视频内容敏感度不同特性,定义了三种频率加权策略,并根据相邻宏块划分方式和预测模式为不同宏块选择不同的加权策略,实现了逐宏块更新量化矩阵。实验结果表明,本文算法在不引入更多计算复杂度的同时,较大程度提高了视频主观质量;与无频率加权算法相比,在相同主观质量下,降低约11%的编码比特数。      

基于IFHPOWA算子的空中目标威胁评估变权模型

为提高防空威胁评估模型处理模糊性和不确定性信息的能力,增加威胁评估结果的时效性和实用性,将评估属性信息转换为直觉模糊集信息。定义了直觉模糊优先有序加权平均（IFHPOWA）算子,基于广义混合算子及韦伯-费希纳感知定律确定威胁评估模型变权函数形式,建立威胁评估模型权重产生函数,给出确定其关联权重向量的方法,依据威胁评估准则确定合理的威胁评估属性及各属性的优先关系,进而建立基于IFHPOWA算子的空中目标威胁评估变权模型并详细给出该模型求解步骤。通过不同实例的比较分析说明该模型的合理性和有效性。