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基于图像的自动聚焦方法研究

作　者: 王敏君
导　师: 熊邦书
学　校: 南昌航空大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 自动聚焦图像清晰度尺度相关对焦窗口聚焦策略
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 211次
引　用: 1次
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内容摘要

自动聚焦技术一直以来是数字成像系统中的关键技术,现代科学技术的发展对自动化设备的聚焦技术提出了更高的要求。自动聚焦技术的核心算法是清晰度判别函数计算,用以衡量采集图像的模糊程度,决定着聚焦的精度和实时性。对拍摄对象进行对焦窗口选取,能够减少图像数据的采样点,进一步提高聚焦速度。自动聚焦的速度和准确性在很大程度上取决于聚焦策略,是定位最佳聚焦点的决定性步骤。本课题的研究内容是横向课题“自动光学测量仪(AOM1.0)产品开发”的主要内容,AOM1.0已应用于多家线路板生产厂家,并在南昌航空大学创新基金的资助下,主要研究了线路板测量中的自动聚焦过程,对现有的聚焦方法提出了自己的创新与改进,其成果如下:(1)分析了图像的小波变换原理及其小波系数的Lipschitz正则性,为提高图像清晰度判别函数的单峰性和抗噪性,提出了一种基于小波变换尺度相关的清晰度判别方法。该方法利用信号的小波系数幅值随尺度增大而增大,噪声的小波系数幅值随尺度增大而减小的特性,取相邻尺度间小波系数乘积构造清晰度判别函数,实现了增强信号抑制噪声的目的。通过CCD采集的图像数据对该方法与传统方法进行对比实验,结果表明提出方法具有较好的单峰性和较强的抗噪性,能够准确地评价数字图像聚焦程度。(2)针对对焦窗口的自动选取,引入了视觉注意力模型和显著性特征提取理论。通过对图像进行纹理分析和显著性特征研究,提出了对图像分块提取信息丰富区域的窗口定位方法。该方法结合灰度共生矩阵熵法和区域对比度特征,实现了感兴趣窗口的自动选取。实验结果表明,该方法能够有效的跟踪被测对象的细节区域,有助于提高聚焦的准确性。(3)在现有的聚焦搜索策略基础上,提出了改进的插值定位搜索方法,将聚焦过程分为预聚焦、粗聚焦和精聚焦三个阶段。预聚焦是为了测试初始搜索步长的适应度,粗聚焦为普通爬山算法,精聚焦取聚焦区域附近的五点进行三次多项式插值以定位最佳聚焦点。本文在自主研发的硬件平台上,结合设计的聚焦软件系统,对提出的聚焦方法进行实时性测试,实现了聚焦的准确性和自动化。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章绪论  9-15
  1.1 课题背景及意义  9
  1.2 国内外研究现状  9-14
    1.2.1 清晰度判别函数方法  10-12
    1.2.2 聚焦窗口的选取方法  12-13
    1.2.3 聚焦搜索算法  13-14
  1.3 本文的主要研究工作  14-15
第2章图像自动聚焦硬件系统设计  15-20
  2.1 系统硬件要求  15-17
  2.2 系统硬件总体方案设计  17
  2.3 主要功能模块设计  17-19
  2.4 本章小结  19-20
第3章基于小波尺度相关的清晰度判别方法  20-39
  3.1 概述  20-21
  3.2 清晰度函数设计相关原理  21-23
    3.2.1 景深分析  21-23
    3.2.2 清晰度评价函数标准  23
  3.3 图像的小波变换及尺度相关计算  23-32
    3.3.1 多分辨率分析  24-25
    3.3.2 Mallat 快速算法  25-27
    3.3.3 图像的二维小波变换  27-29
    3.3.4 图像的小波变换幅值与Lipschitz 正则性  29-32
  3.4 清晰度函数计算  32-35
    3.4.1 小波基选取  32
    3.4.2 算法描述  32-33
    3.4.3 用于比较的经典清晰度函数  33-35
    3.4.4 高斯模糊  35
  3.5 实验结果分析  35-38
  3.6 本章小结  38-39
第4章对焦窗口的自动选取及聚焦策略设计  39-57
  4.1 引言  39
  4.2 视觉注意力模型  39-42
    4.2.1 自底向上的注意模型  41-42
    4.2.2 自顶向下的注意模型  42
  4.3 纹理特征分析  42-46
  4.4 根据显著度图提取感兴趣区域  46-49
    4.4.1 视觉特征的提取  47-48
    4.4.2 显著图生成  48-49
  4.5 聚焦窗口选取方法  49-52
    4.5.1 灰度级压缩  49-50
    4.5.2 灰度均衡  50
    4.5.3 算法描述  50-51
    4.5.4 选窗因素比较分析  51-52
  4.6 改进的插值定位搜索算法  52-55
    4.6.1 预聚焦  52-53
    4.6.2 算法描述  53-55
  4.7 实验结果分析  55-56
  4.8 本章小结  56-57
第5章总结与展望  57-59
  5.1 研究工作总结  57-58
  5.2 对今后工作的展望  58-59
参考文献  59-63
发表论文和参加科研情况  63-64
致谢  64

基于图像的自动聚焦方法研究

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