一種快速自適應(yīng)自動聚焦方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于光電產(chǎn)品應(yīng)用【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種快速自適應(yīng)自動聚焦方法。通過計算圖像的梯度，來實現(xiàn)熱像儀的準確聚焦；首先根據(jù)監(jiān)控目標選取聚焦區(qū)域，通過移動調(diào)焦電機，在不同位置對聚焦區(qū)域內(nèi)圖像計算其梯度，通過比較梯度值大小，移動電機，直至獲得最大梯度，此時電機位置即為目標清晰成像位置。主要應(yīng)用于紅外熱像儀自動聚焦系統(tǒng)中，自適應(yīng)選取視場中某個具有足夠大小的區(qū)域作為對焦區(qū)域，使該區(qū)域的景物具有明顯邊緣和紋理特征，利用改進的laplace函數(shù)對成像的清晰度進行評估，優(yōu)化搜索策略，采取定步長、變步長相結(jié)合，改進的爬山法和遍歷搜索相結(jié)合的方式，在保證聚焦精度的前提下，提高聚焦速率，實現(xiàn)紅外熱像儀快速準確的自動聚焦。
【專利說明】一種快速自適應(yīng)自動聚焦方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于光電產(chǎn)品應(yīng)用【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種快速自適應(yīng)自動聚焦方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 圖像采集過程中，能否自動聚焦得到清晰圖像，是對圖像進行分析處理的首要步 驟。傳統(tǒng)的手動調(diào)焦方式，主要依靠人的目測和手調(diào)，不僅繁瑣、耗時長，調(diào)整精度受人的主 觀影響較大。因此選擇一種抗干擾性好、精度較高、穩(wěn)定性強且實時性好的聚焦方法具有重 要意義。
[0003] 自動聚焦方式主要包括基于測距的方法和基于圖像處理的方法?；趫D像處理的 智能化方法有著體積小、速度快、精度高等優(yōu)點，具有廣泛的應(yīng)用前景。但是，由于成像目標 和成像條件的復雜性，現(xiàn)有數(shù)字成像系統(tǒng)中的自動聚焦技術(shù)仍存在各種各樣的缺點。在如 何選擇聚焦評價函數(shù)和聚焦區(qū)域、如何進行反饋控制和如何提高聚焦搜索速度等方面，還 有諸多問題有待解決。當前國內(nèi)外公開文獻中報道的基于圖像的自動聚焦技術(shù)，針對特定 環(huán)境：如干擾較小，圖像較清晰等，聚焦效果較好。但是當成像目標和成像條件較差，聚焦往 往耗時較長且聚焦經(jīng)常失敗。
[0004] 因此，亟需研制一種快速自適應(yīng)自動聚焦方法，在保證聚焦精度的前提下，提高聚 焦速率，實現(xiàn)紅外熱像儀快速準確的自動聚焦。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種快速自適應(yīng)自動聚焦方法，從而在保證聚焦 精度的前提下，提高聚焦速率，實現(xiàn)紅外熱像儀快速準確的自動聚焦。
[0006] 為了實現(xiàn)這一目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是：
[0007] -種快速自適應(yīng)自動聚焦方法，通過計算圖像的梯度，來實現(xiàn)熱像儀的準確聚焦； 首先根據(jù)監(jiān)控目標選取聚焦區(qū)域，通過移動調(diào)焦電機，在不同位置對聚焦區(qū)域內(nèi)圖像計算 其梯度，通過比較梯度值大小，移動電機，直至獲得最大梯度，此時電機位置即為目標清晰 成像位置；調(diào)焦電機提供兩檔速率，第一檔速率對應(yīng)快速移動，第二檔速率對應(yīng)慢速移動， 調(diào)焦電機以第一檔速率在規(guī)定時間T內(nèi)所走的距離為一個大步長，調(diào)焦電機以第二檔速率 在規(guī)定時間T內(nèi)移動所走的距離為一個小步長。
[0008] 具體包括以下步驟：
[0009] (1)聚焦清晰度評價函數(shù)：
[0010] 圖像紋理豐富程度通過計算圖像邊緣梯度來定量計算，采用拉普拉斯聚焦評價函 數(shù)：
[0011]

【權(quán)利要求】
1. 一種快速自適應(yīng)自動聚焦方法，其特征在于： 通過計算圖像的梯度，來實現(xiàn)熱像儀的準確聚焦；首先根據(jù)監(jiān)控目標選取聚焦區(qū)域，通 過移動調(diào)焦電機，在不同位置對聚焦區(qū)域內(nèi)圖像計算其梯度，通過比較梯度值大小，移動電 機，直至獲得最大梯度，此時電機位置即為目標清晰成像位置；調(diào)焦電機提供兩檔速率，第 一檔速率對應(yīng)快速移動，第二檔速率對應(yīng)慢速移動，調(diào)焦電機以第一檔速率在規(guī)定時間T 內(nèi)所走的距離為一個大步長，調(diào)焦電機以第二檔速率在規(guī)定時間T內(nèi)移動所走的距離為一 個小步長； 具體包括以下步驟： (1) 聚焦清晰度評價函數(shù)： 圖像紋理豐富程度通過計算圖像邊緣梯度來定量計算，采用拉普拉斯聚焦評價函數(shù)： M N = {[2C(x.ι·) -G(.v,v+.step) -G(x,v-siep)]1 +[2G(.v, )·') -Gix+step,y) -G(x-siep,j·)]2 } x=l.v=l 其中，M，N是圖像高度和寬度，G(x，y)是對應(yīng)像素點的灰度值；step是采樣間隔，根據(jù) 具體輸入圖像選??； (2) 聚焦區(qū)域選擇： 聚焦區(qū)域是圖像后續(xù)處理所關(guān)注的目標存在區(qū)域，根據(jù)監(jiān)控目標不同，采取兩種不同 聚焦窗口 ：區(qū)域中心法和下三角品字形法；兩種聚焦窗口都是矩形； 針對空中目標，采用區(qū)域中心法，目標成像于視場中心；以圖像的幾何中心作為聚焦窗 口中心，以圖像高度和寬度大小的一半作為聚焦窗口的長度和寬度的尺寸； 針對地物目標，采用下三角品字形法，目標成像于視場中心和視場下方，將圖像在高度 上三等分，聚焦區(qū)域包括兩部分：第一部分是長度為圖像長度，寬度為圖像寬度的三分之一 的矩形區(qū)域，對應(yīng)整個圖像的最下面三分之一區(qū)域；第二部分是寬度為三分之一的圖像高 度，長度為三分之一的圖像長度的矩形區(qū)域，而且第二部分的矩形區(qū)域底部與第一部分的 矩形區(qū)域頂部相連接； 對于輸入視頻幀，計算上述兩種聚焦區(qū)域的評價函數(shù)值，比較兩者大小，選取對應(yīng)大的 評價函數(shù)值的聚焦區(qū)域為聚焦區(qū)域； (3) 確定聚焦搜索策略： 采用改進的爬山法與遍歷搜索相結(jié)合的方式進行自動聚焦； (A)用改進的爬山法進行自動聚焦： A. 1 :從一端開始以大步長移動電機，每移動一次，利用步驟（1)中的拉普拉斯聚焦評 價函數(shù)計算該位置對應(yīng)的圖像梯度值，連續(xù)記錄8個位置的圖像梯度值； A. 2 :如果連續(xù)8個位置的圖像梯度值不符合單調(diào)遞增，則重復步驟A. 1，在調(diào)焦電機走 完一個行程前找到符合步驟A. 1中條件的連續(xù)8個梯度值單調(diào)遞增時，轉(zhuǎn)步驟A. 3 ;否則轉(zhuǎn) 步驟B; A. 3 :如果連續(xù)8個位置的圖像梯度值符合單調(diào)遞增，就判定梯度曲線處于上升階段， 然后繼續(xù)以大步長移動電機并記錄圖像梯度值，如果圖像梯度值達到最大值后下降，將該 最大值作為候選最大值； A. 4 :再繼續(xù)以大步長移動五步，當滿足五步中有三步以上計算出的梯度值小于該候選 最大值，則確認該候選最大值為爬山算法的最大值點，對應(yīng)電機位置為聚焦最佳位置，調(diào)節(jié) 電機，回到聚焦最佳位置，結(jié)束聚焦過程，輸出圖像； A. 5 :否則，重復A. 1到A. 4步驟，繼續(xù)使用改進的爬山法進行搜索； (B)當全局搜索后，均沒有出現(xiàn)滿足改進后爬山法的情況，則認為改進后的爬山法失 效，進而利用全局搜索算法進行自動聚焦： 如調(diào)焦電機走完一個行程，沒有找到符合步驟（A)中條件的改進的爬山算法的最大值 點，則從一端開始以大步長移動電機，每移動一次，利用步驟（2)中的拉普拉斯聚焦評價函 數(shù)計算該位置對應(yīng)的圖像梯度值，連續(xù)記錄每個位置的圖像梯度值，以全程搜索過程中記 錄的最大值點為全局最大梯度值位置； 將調(diào)焦電機移動到全局最大梯度值位置，在該位置一個大步長范圍內(nèi)，以小步長移動 并記錄每次小步長移動后對應(yīng)位置的圖像梯度值，與全局最大梯度值比較，從中選取最大 值點，此點對應(yīng)的位置為聚焦最清晰位置； 調(diào)節(jié)電機，回到聚焦最佳位置，結(jié)束聚焦過程，輸出圖像。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種快速自適應(yīng)自動聚焦方法，其特征在于：拉普拉斯聚焦評 價函數(shù)中采樣間隔st印=20。
3. 如權(quán)利要求1所述的一種快速自適應(yīng)自動聚焦方法，其特征在于：調(diào)焦電機每次移 動的規(guī)定時間T=20ms。
【文檔編號】G02B7/36GK104459940SQ201310447587
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2013年9月25日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月25日
【發(fā)明者】張挺, 朱敏, 楊樺, 楊金寶 申請人:北京環(huán)境特性研究所