（电路与系统专业论文）基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究[电路与系统专业优秀论文].pdf

印夕 z 掌硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 摘要 自动聚焦技术是机器视觉和成像系统的关键技术之一 无论是在同常生活 科学 研究 军事应用等只要涉及到成像系统的地方都有重要应用 本文首先简单介绍了 自动聚焦的原理和特点 然后对自动聚焦设计中的几个关键技术 自动聚焦评价函 数 聚焦窗口 搜索方法和镜头控制进行了深入的研究 在此基础上 提出了基于 手持式图像采集系统的自动聚焦设计方案 论文中为了提高自动聚焦的速度和精度 采用图像的绿色分量和梯度函数修正形 式计算评价函数 在p c 机上比较了三种评价函数处理图像的效果 选择最适合本系 统的评价函数 采用黄金分割点法选择聚焦窗口 对传统的登山算法进行分析 提 出改进的登山算法 整套算法在基于a r m 7 t d m ir i s c s 3 c 4 4 b o x 搭建的手持式图像 采集平台上实现 通过提高系统的聚焦精度和速度 来提高手持式图像采集系统的 工作效率 该系统设计了数字辅助手动聚焦和自动聚焦两种工作方式 可根据不同需要进 行选择 该系统还设计了自动跟踪聚焦 目标改变时 也能很好地完成自动聚焦 最后本文介绍了基于手持式图像采集系统的自动聚焦设计的实物及自动聚焦的 实现过程 结果表明系统能稳定 可靠地完成聚焦 有很好的聚焦效果 同时也对 本论文的研究工作进行了总结 对后续工作的研究进行了展望 关键词 自动聚焦 手持式图像采集系统 评价函数 聚焦窗口 登山算法 加歹 z 妒硕士论文 基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 a b s t r a c t a u t o f o c u si so n eo ft h ek e yp r o b l e m si nm a c h i n ev i s i o na n di m a g i n gs y s t e m s i t s c r u c i a lt om a n ya p p l i c a t i o na r e a sw h e r ei n v o l v ew i t hi m a g i n gs y s t e m s u c ha sd a i l yl i f e s c i e n c er e s e a r c h m i l i t a r ya f f a i r s f i r s t t h i sp a p e rb r i e f st h ep r i n c i p l e sa n dc h a r a c t e r i s t i c s o fa u t o f o c u s t h e nd i g ss e v e r a lt e c h n i q u e s e v a l u a t ef u n c t i o n s f o c u sw i n d o w s f o c u s s e a r c h i n ga l g o r i t h ma n dc o n t r o lo fl e n s w h i c hs u r r o u n da u t o f o c u ss y s t e m a c c o r d i n gt o i t sp r i n c i p l e s c h a r a c t e r i s t i c sa n dt e c h n i q u e s a na u t o f o c u ss y s t e mb a s e do np o r t a b l ep h o t o s y s t e mi sp u tf o r w a r d i nt h i sp a p e r i no r d e rt oi m p r o v et h ep r e c i s i o na n dt h es p e e do fa u t o f o c u s t h eg r e e n c o m p o n e n t so fi m a g e sa n da m e n d a t o r yg r a d i e n tf o r m u l aa r eu s e dt oc a l c u l a t et h ee v a l u a t e f u n c t i o n s w ec o m p a r et h ee f f e c to ft h r e ee v a l u a t ef u n c t i o n st h a tp r o c e s si m a g e so np c a n dc o n f i r mt h eb e s to n e t h em e t h o db a s e do ng o l d e ns e c t i o ni si n t r o d u c e dt os e l e c tt h e f o c u sw i n d o w s o nt h eb a s i so ft h o r o u g h g o i n gr e s e a r c ho ft h ec o n v e n t i o n a lm o u n t a i n c l i m b i n ga l g o r i t h m w ep r o p o s e am o d i f i e dm o u n t a i n c l i m b i n ga l g o r i t h mt oa c h i e v eb e t t e r f o c u se f f e c t t h ea u t o f o c u ss y s t e mi si m p l e m e n t e do nt h ep o r t a b l ep h o t os y s t e mb a s e do n t h em i c r o p r o c e s s o rs 3 c 4 4 b o x w ei n c r e a s et h ew o r ke f f i c i e n c yo ft h ep o r t a b l ep h o t o s y s t e mb yi m p r o v i n gt h ep r e c i s i o na n ds p e e do f a u t o f o c u si nt h es y s t e m t w ow o r k i n gm e t h o d s d i g i t a la i d e dm a n u a lf o c u sa n da u t o f o c u sa r eu s e di n t h i s s y s t e mt oc a r r yo nac h o i c ea c c o r d i n gt ot h ed i f f e r e n td e m a n d a u t o m a t i cf o l l o wf o c u si s a l s ou s e di nt h i ss y s t e mf o ra u t o f o c u sw h e nt h et a r g e tc h a n g e s f i n a l l y a na u t o f o c u ss y s t e mb a s e do np o r t a b l ep h o t os y s t e mh a sb e e nd e s i g n e da n d c o n s t r u c t e d t h er e s u l t ss h o wt h a tt h es y s t e mh a se x c e l l e c tf o c u se f f e c t h i g hf o c u s s t a b i t i t ya n dd e p e n d a b i l i t y m a i nc o n c l u s i o n so ft h i sp a p e rh a v eb e e ns u m m a r i z e d a n dt h e p r o s p e c t sa n ds t u d ye m p h a s e so ff u r t h e rw o r kh a v e b e e nf o r e c a s t k e y w o r d s a u t o f o c u s p o r t a b l ep h o t os y s t e m e v a l u a t ef u n c t i o n f o c u sw i n d o w s m o u n t a i nc l i m b i n ga l g o r i t h m 加夕 l 掌硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 第一章概述 1 1 自动聚焦技术的发展现状 现代人类生活中 图像的各种获取方法 处理技术 传输手段等越来越受瞩 目 聚焦作为提高成像质量的手段之一 己人经广泛应用于显微镜 照相机和摄 像机等多种精密仪器之中 但在过去很长的时间内都是以非自动即目测和手动调 节的方式进行的 各种成像系统的聚焦原理都类似 镜头对准景物目标 通过调 整镜头的焦距使其焦点位于感光面上 手动聚焦是由大脑直接参与聚焦过程的 是否聚焦的判据由人脑来决定 自动聚焦则要由微电脑提取景物的某种特征量 判定是否聚焦 调整镜头参数或恢复景物特征来达到目的的 数码成像系统是以 c c d 器件或c m o s 器件作为图像的记录部件 通过对点阵信号的扫描 放大 a o 转换 将实际景物图像用数字的方式记录下来并进行各种各样的图像处理 然后 将结果存储起来 自动聚焦的出现首先是随着照相机的发展而出现的 2 至今差不多有上百年 的历史了 它在传统的照相机中应用得非常普遍 而在渐渐开始流行的数码相机 上 自动聚焦技术应用得更广 由于数码相机差不多全部都数字化了 特别是高 性能微处理器的使用 自动聚焦功能就更容易嵌入 这样使自动聚焦技术发展得 更加成熟 自动聚焦在数码相机上己成为一项技术指标 1 1 1 自动聚焦技术的发展 很早的时候就己经有人从事实现光学系统的自动聚焦这方面的研究 3 1 8 9 8 年 法国人己经实现了对放大镜系统的自动聚焦 其后 在1 9 6 0 年出现过 a m a r t i n 马丁自动测距调节器 1 9 6 3 年c a n o n 的自动聚焦相机样板曾在k o l n 的世界摄影器材博览会七亮相 但是由于机构设计的笨重而未被商品化推广 1 9 7 4 年n i k o n 公司展出了具有自动聚焦功能的新机 也由于机构复杂 而且又 贵又重 因而不能实用化 到2 0 世纪7 0 年代 微电子技术的飞速发展 尤其是 加歹 z 妒硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 大规模集成电路和高性能的信号处理器出现 给自动聚焦技术的发展和实现创造 了条件 1 9 8 3 年n i k o nf 3a f 利用配套的自动聚焦镜头以及d x 1 自动聚焦取景 器己实现t t l 自动聚焦 它首次采用了焦点检测法中的相位差检测法 进入2 0 世纪9 0 年代 自动聚焦技术己经不断创新和完善 开始应用于航天 医学 军 事 工业机器人视觉以及各种精密测量和高精密度投影仪器等领域 逐步发展成 为一门集光 电 机械于一体的复杂控制系统 1 1 2 国外自动聚焦研究现状 国外对于自动聚焦领域的研究相对国内来说起步比较早 更多的关注面向高 精度的直接自动聚焦系统在实际中的应用 近年来 国外在该领域内相关研究比 较有名的有 1 9 7 0 年美国斯坦福大学j mt e n e n b a u m m s 开展了计算机视觉系统 的自动聚焦研究 其根据图像的边缘特征提取离焦信号通过调制阈值梯度作为自 动聚焦评价函数 实现了比较好的聚焦效果 1 9 8 3 年 英国瑞丁大学 u n i v e r s i t y o fr a d i n g 物理系g r e m b e b y j b 6 提出了调制传递函数作为离焦判据 这一判据 己经被光学界所接受 成为评价图像品质的一种很好的标准 并将其应用于医疗 内诊照相系统的自动聚焦中 1 9 8 7 年 r e n c l u o 7 提出了两个设计简单的快速 算法 对于漫反射物体在一定程度上可以实现自动聚焦 应用到机器人视觉系统 的自动聚焦系统中 1 9 8 8 年 c a r n e g i em e l l o nu n i v e r s i t y 的l a w r e n c e f i r e s t o n e 8 等四人对各种已经有的聚焦评价函数在处理组织图像 正弦图像和 随机图像的性能进行了对比分析 此外 对并行图像处理技术在自动聚焦中的应 用也做了研究 1 9 9 2 年 n a t i o n a lu n i v e r s i t yo fs i n g a p o r e 的t t ey e o 等i s 三人对以前研究的自动聚焦领域出现的各种评价函数进行了对比分析研究 随着自动聚焦技术理论研究的不断完善和c c d 技术的迅速发展 国外利用 c c d 用于工业图像监控和聚焦领域也越来越广泛 如美国9 0 年代末期开发的基 于网络技术的零件在线检测和监控系统 又如 日本开发了一套焊缝在线自动定 位检测系统 该系统在机械手焊接过程中 通过c c d 采集焊缝图像微机处理后 控制机械手自动定位焊接 定位精度可以达到0 i m m 使焊接质量向检测自动化 高速化 稳定化发展 2 加岁 z 鲈硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 1 1 3 国内自动聚焦研究现状 目前 国内的很多高校 科研院所以及企业单位致力于研究开发聚焦系统 虽然自动聚焦系统的研究起步比国外晚 但也取得了巨大的成果 例如 1 9 8 5 年 上海光学仪器研究所采用光学的自准直法研制用于集成电路光刻机的自动聚 焦装置上 1 9 8 6 年 哈尔滨工业大学光学仪器教研室研制出激光c c d 零件自动 识别检测系统 并且利用自准直法研制出卫星照相设备中的自动聚焦系统 精度 达到1 0 胁 9 1 9 9 2 年 该研究所研制完成图像检测式频带切割差动比较c c d 自 动聚焦系统 使我国在图像检测自动聚焦领域内的研究跟国外8 0 年代的研究水 平相当 4 上海激光技术研究所利用像散法对光盘录放机的显微系统进行了自动 聚焦研究 清华大学李庆祥教授等人利用内光路偏心光束法对线宽测量仪器的显 微系统进行了自动聚焦 实现了 5 0 0 啪聚焦范围内的0 1 9 m 的聚焦精度 该水 平处于国际先进水平 6 天津大学在使用c c d 摄像技术对生物进行自动筛选时 采用了图像处理方法对自动聚焦技术进行了相应的研列1 0 杭州电子科技大学 的陈国全老师从事的数字图像自动聚焦系统的研究并取得了一定的成果 此外 浙江大学 南京航空航天大学 北京邮电大学等根据具体的系统对显微镜自动聚 焦方法也进行了深入研究 1 2 自动聚焦方法的分类及其优缺点 自动聚焦技术是自2 0 世纪7 0 年代以来迅速发展起来的 最为活跃的应用要 数现代照相技术领域 自动聚焦不但使用更加方便 而且比手动调节速度更快 灵敏度更高 几十年来人们改进了光学机械系统 发明了多种自动聚焦方法 通 常按照有无探测源 可以把自动聚焦方法分为两大类 主动式自动聚焦和被动式 自动聚焦 主动方式指通过相应的方法测距 利用一定的数学模型计算当前的精 确焦距从而完成聚焦 该方式需要额外的测距设备 适用范围相对较小 被动方 式指利用所获取图像的固有信息分析聚焦方向 通过反复调整最终调节焦距到最 佳位置 对被动方式而言 聚焦判据的选取和聚焦流程的设计很大程度上决定了 自动聚焦的速度 灵敏度和可靠性 实际上 自动聚焦可以从不同的角度做出不 加歹 z 彳硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 同的分类 比如可以从原理束分 可分为测距法 对比度法 相位法 图像恢复 法等 可以从应用范围 应用时间可分为传统的自动聚焦方法和数字自动聚焦方 法 随着各种成像设备的自动化 智能化的迅速发展 自动聚焦技术戍用越来越 广泛 照相机 摄像机及智能化图像采集设备等都需要自动聚焦 在这些成像设 备中 自动聚焦一般由两个模块构成 一个是分析处理模块 另一个是控制模块 分析处理模块判断一幅输入图像是否聚焦清楚 如果聚焦不清楚 该模块同时测 算出这些图像的离焦量 控制模块则根据分析处理模块提供的相关信息来调整整 个对象系统的状态 使目标图像处于聚焦状态 根据这个不同的实现方法 自动 聚焦系统可大致分为如下四类 如表卜1 表卜l 几种自动聚焦方法对比 分析处理模块控制模块原理 1 测距法红外或超声波测距电机驱动镜头移动 位移检测 2 焦点检测法对比度或相位差检测电机驱动镜头移动 评价函数单调性 3 半数字式自动聚焦法给出图像清晰度评价值电机驱动镜头移动评价函数单调性 4 全数字式自动聚焦法计算图像的点扩散函数根据点扩散函数进行数字图像恢复 图像恢复 1 2 i 测距法 测距方式可以分为三角测量型和测速型 前者的原理就是手动聚焦的三角测 量法 后者是通过声纳技术实现测量距离的 三角测量法 1 2 1 3 1 是借助来自被测对象的反射光线 根据三角测量原理进行自 动聚焦的 根据实现自动聚焦的技术和采用的传感器不同 可分为双像重合式和 投射光式 1 双像重合式 在照相机取景中 聚焦时看到两个不重合的像 一个是直接通过取景系统的 基准像 另一个是由测距可动反光镜反射的参照像 可通过调节摄像镜头 用机 械联动机构使此两像重合达到正确聚焦 自动聚焦就是采用传感器把测得两个不 重合像的信息 通过硬件系统的信号转换 调动镜头使二像重合 在二像重合后 马上给出停止信号 从而实现聚焦 4 加歹 z 妒硕士论文 基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 2 投射光式 投射光式早于双重像重合式的提出 主要是通过发光体发射光源到被拍摄对 象 光由被拍摄对象反射回传感器变成电信号 按照一定的检测原则确定拍摄对 象的距离 从而实现聚焦 测速型1 4 的工作原理由照相机发出声频信号 测出该信号从被拍摄对象表 面反射回接收器所花费的时间 并根据此计算出距离 使聚焦电机转动 驱动镜 头聚焦到相应的位置 实现聚焦 测距法用于聚焦的主要优点有 聚焦系统能够拍摄处于光线暗淡或者低反差 的目标 对于细条被拍摄物能够自动聚焦 同时能够拍摄运动的物体 但是测距 法也存在一定的缺点 对发射红外光的物体或者能够吸收红外光的物体有一定的 聚焦难度 对于处在斜面的目标拍摄 自动聚焦比较困难 对于远距离或者小物 体的拍摄进行自动聚焦具有一定的难度 1 2 2 焦点检测法 焦点检测方式主要用于单反照相机中 其原理是基于单反相机取景屏上的成 像镜片使用方式不同 一般分成反差检测和相位差检测两类 反差检测就是利用光学上的视觉清晰度 即边缘的对比度 对于一个被测物 来说 观察它的轮廓时 像的亮度变化越突然 即亮度梯度越大 则其轮廓越清 晰 而对于梯度变化大的 其轮廓相对也比较模糊 1 2 1 5 1 6 一般的实现方式是在 a f a u t of o c u s 装置中 把非线性的光敏原件放在胶片面的等价位置的前后 用它进行对比度检测 再通过运算电路进行a f 控制 进行聚焦的运作 实现自 动聚焦 相位差检测就是根据基准光线和参考光线随被拍摄对象的距离不同而产生 不同的位置差 通过信息的换算得到相位差 把它与不产生相位差时进行比较 根据聚焦运算 得到系统光学镜头的移动量和运动方向 然后由控制系统控制电 机的运作调整镜头 使其相位差为零 系统就完成聚焦 焦点检测法用于聚焦的优点有 在一般状况下能够较好的实现聚焦 检测装 置不需要发射源 能耗少 对于光学条件比较好的 能够实现远距离聚焦 其缺 加歹 z 掌硕士论文 基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 点为 对于运动的 细线条的 或者是低反差的拍摄体进行自动聚焦有困难 同 时对含有偏光特性的拍摄体聚焦也是比较闲难 1 2 3 半数字式自动聚焦法 半数字式自动聚焦由分析处理模块直接处理视频图像 以得到相应的聚焦评 价函数 控制驱动模块则根据得到的聚焦评价函数驱动电机运动 带动镜头前后 移动 直到获得聚焦清晰的图像 因此 构造合理的评价函数是半数字式自动聚 焦系统的关键 理想的评价函数应该具有单峰性 仅一个极值 无偏性 只在最佳聚焦时具 有最大值 能反映离焦的极性 位于焦前还是焦后 同时应该具备较好的抗干 扰能力 获取聚焦评价函数的方式多种多样 既可以采用硬件电路处理视频图像 将 整个系统作为一个嵌入式系统 1 7 1 8 也可以先通过计算机采集视频图像 然后再 利用相应的软件处理这些图像 1 9 之3 1 目前这两种实现方法都有 各有其优缺点 半数字式自动聚焦具有的优点有 设计的系统能够更新更方便 可以充分利 用图像传感器 对图像做全面的清晰度评价 应用图像算法进行自动聚焦可以减 少外界的干扰 同时组成的结构更有利于模块化 提高系统的稳定性 但是也存 在一定的缺点 控制驱动模块需要寻找最佳聚焦位置 使得系统的输出图像相应 的不断变化 导致输出图像不稳定且有一定的时延 1 2 4 全数字式自动聚焦法 纯数字法 2 4 2 5 1 是无源 无机 电机 的 但它得依靠计算机的运算分析 纯 数字式自动聚焦系统首先得确定图像的点扩散函数p s f 而妇 x y 嘉 x2 y2 r 2 卜1 0 其他 6 洳 碧硕士论叉 基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 它的傅立叶变换即o t f 为 咖2 掣 1 2 可由数字滤波技术恢复重建图像 但此法效果没有带电机聚焦的效果好 且 只能在图像离焦量较小的范围内对图像恢复起作用 由于图像处理需要占用大量 的计算机资源 所以全数字式自动聚焦系统在计算机硬件方面要求较高 1 3 半数字自动聚焦法的核心问题 在上节中 论文从工作原理和工作特点上对几种聚焦方法进行了比较分析 分别介绍了它们的优缺点 针对基于手持式图像采集系统的自动聚焦 我们选择 半数字式自动聚焦法 对于半数字式自动聚焦法 问题主要集中在 一是用于判 断图像是否清晰的清晰度判据的获取 二是在获取判据后如何实现自动聚焦 要 求判据对图像的变化敏感 且计算量不能太大 以保证系统能很快确定下一步聚 焦的方向 半数字式自动聚焦法的三个核心问题是 1 图像清晰度的评价 2 聚焦窗 口的选择 3 对成像目标 聚焦镜头 图像探测器的反馈控制 相关内容将在第二 章 第三章中介绍 1 4 本文研究内容 本文主要研究基于手持式图像采集系统的自动聚焦和数字辅助手动聚焦的 设计及实现 针对系统设计中的难点和实际应用 对其中几个关键技术进行了深 入的研究 主要包括以下几个方面 1 能自动聚焦的手持式图像采集系统 本文研究的对象是手持式图字采集系统的自动聚焦技术 是在对手持式图字 采集系统工作原理 功能模块和信号流程的研究基础上开展工作 本课题采用 s a m s u n g 公司专为手持设备和一般应用提供的基于a r m 7 t d m i 核的精简指令系统 7 印歹 z 聋硕士论文 基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 的3 2 位高速微控制器s 3 c 4 4 b o x 作为信号处理器搭建手持式数字采集系统平台 在此基础上加入自动聚焦系统 相关内容将在第 章 第四章中介绍 2 评价函数 评价函数决定了自动聚焦的准确度 因此评价函数的研究是本文的一个重要 内容 一幅图像是否聚焦 反映在空域上是图像的边界及细节部分是否清晰 在 频域上则是图像的高频分量是否丰富 前者可以通过对图像进行微分来获取图像 的边缘及细节信息 后者可以对图像进行f f t 快速傅立叶变换 来获取图像的 频谱信息 论文在第二章对评价函数进行详细讨论 并在第三章中提出修正的评 价函数形式 3 最大评价函数的搜索算法研究 寻找最清晰图像的搜索算法决定了自动聚焦速度 算法的关键是利用反馈信 息控制镜头来确定聚焦评价函数的峰值位置 比较典型的评价函数峰值搜索方法 有登山法 f i b o n a c c i 搜索法和函数逼近法等 在第二章中对这些搜索方法作了 介绍 在第三章中针对使用较多的登山法 详细分析了普通登l l j 法存在的问题 并在此基础上提出改进的登山算法模型 4 聚焦窗口 在自动聚焦的过程中 如果对构成整幅图像的像素进行评价函数的计算 不 但需要大量的时间 使自动聚焦速度极低 而且对聚焦的准确性有害无益 所以 聚焦窗口的选择是必要的 但是如何选择聚焦窗口的大小和位置 目前还是需要 研究的问题 本文将在第三章中进行介绍 5 镜头控制 系统通过移动镜头找到合适的焦点 完成聚焦 自动聚焦的过程就是让镜头 移动到对应评价函数值最大的位置 然后进行图像采集 本文中镜头移动采用直 流电机进行驱动和控制 镜头移动的精确性很大程度上会影响自动聚焦的精度和 速度 为了最大限度减少镜头移动误差对自动聚焦效果的影响 系统调试过程中 对镜头控制作了深入研究和大量实验 本文将在第三 四章进行介绍 j 所3 z 妒硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 1 5 论文结构安排 第一章为概述 简要介绍了自动聚焦技术的发展现状 对自动聚焦方法按照 其工作原理和工作特点进行分类说明 并分析了它们的优缺点 提出了本课题的 研究内容 最后说明了本文的各章内容分御和本章的小结 第二章详细介绍了自动聚焦的基本原理及各种自动聚焦方法 在此基础上 提出了基于手持式图像采集系统的自动聚焦的总体设计方案 第三章对所设计的自动聚焦算法中涉及的关键技术从原理和改进方法上作 了详细阐述 包括对登山算法的改进 评价函数和聚焦窗口的选择 第四章阐述了基于手持式图像采集系统的自动聚焦硬件和软件的设计和实 现 第五章阐述了系统实现过程和总结 以及对自动聚焦技术的展望 1 6 本章小结 本章先简要介绍了自动聚焦技术的发展现状 论述了国内外在自动聚焦领域 内的研究状况及其所达到的先进水平 之后阐述了自动聚焦方法的分类 对测距法 焦点检测法 半数字自动聚焦 法和全数字自动聚焦法四种聚焦方法按照其工作原理和工作特点进行介绍说明 同时研究了它们的优缺点 进而提出了本课题的研究内容 最后说明了本文的各章内容分布情况 9 加歹 z 妒硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 第二章基于手持式图像采集系统自动聚焦的基本理 论与方法 本章主要讨论自动聚焦的基本原理和一些自动聚焦方法 在此基础上提出基 于手持式图像采集系统的自动聚焦的总体设计方案 2 1 自动聚焦的基本原理 众所周知 光学成像系统示意图如图2 1 所剥2 6 1 弋 心 1 1 趴 删 q 心 ll p n vl s v l 镜头p 像点d 通光孔径p 物点q 光学中心 f 焦距i d 图像传感器p 弥散斑r 弥散斑半径 图2 1 光学成像系统成像原理图 图2 1 是薄透镜模型 但对于厚透镜模型同样成立 2 7 1 根据光学原理 式 2 1 成立 1 上 2 1 i 么一l j uv 其中 u 是物面到透镜主面的距离 图中 i d 是图像探测器 d 是透镜孔径 直径 s 是透镜主面与探测器之间距离 这是薄透镜镜像公式的高斯形式 当u v f 满足 2 1 式关系时 点光源p 成点像p7 而当v 等于s 时 点光源成弥散斑p 改变三者的值 分别变化或组合变化 使它们满足 2 一1 o 加歹 z 掌硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 式即町达到聚焦效果 也就是说我们可以通过测距法来聚焦 从图2 一l 可以看到不聚焦时弥散斑的半径为r 令q 2 r d 从图中的相 似三角形可得出 由 2 1 式得 所以有 q 婪 鲨 j 一 口 一 j l l 1 dv vs 2 2 2 3 2 4 如果我们能测量r 即可知道聚焦的好坏 r 越接近于零聚焦越好 但我们 很难直接测量r 这就需要寻找替代方法 2 6 2 8 1 当镜头时理想系统时 线性 平移不变 无像差 光学系统成像仅受衍射 效应 2 9 1 影响 在这种情况下 p 成的像在弥散斑内是亮度均匀 弥散斑外亮度为 零 光学系统的理想点光源的响应叫点扩散函数 在线性系统理论中用脉冲响应 来表达 办妇 x y 五砌 1 x r 2 o 尺 2 5 其他 其中r 2 x 2 y 2 定义光学传递函数 0 t f 是点扩散函数 p s f 的傅里 叶变换 f t 则得0 t f 为 v h i d e a i 加2 掣 2 6 其中空间频率半径p 2 2 v 2 j l 是一阶第一类贝塞尔函数 图2 2 是0 t f 的值随r 变化情况 1 一y 一 1 一比 一 0 一r 与y 7 一 一 一 妒一2 一 一厂 d 一 哼业2 g r 洳 曾砸士论炙 基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 h i 即i o r o 入 a 岁了 图2 2 光学传递函数曲线 设景物是f x y 厂 景物的频谱是 p 物像的频谱是g p 则有 g p h p f p 2 7 m 棚g p 1 2 d u d v 2 8 其中m 是图像能量 2 6 1 可见测量聚焦像的能量是估计r 的间接手段 实际 使用中 光学系统是有许多非理想透镜组成的 以上分析与实际相差甚远 需要 用其他模型来分析 对于实际系统 总的点扩散函数可以从下式得到 h o a x y h 1 工 y 幸h 2 x y 宰h 3 x y 幸h 工 y 2 9 我们用高斯模式来描述 2 8 1 办 r 7 一e x p 一 二 2 10 1 办伪一 r 2 丽e x p 一寺 2 一 其中盯 k r 尼是常量下1 则o t f 为 h a a o s 加e x p 一竿 2 图2 3 是h g a 图 1 2 加歹 z 掌硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 图2 3 高斯模型光学传递函数曲线 由图2 2 图2 3 可以看出 光学系统可以看成是空间低通滤波器 当r 越 趋向于0 聚焦越好 截止频率就越高 即通过的高频分量越多 从这个角度可 以看出 正是高频分量决定了能让人感觉清晰的图像细节 锐度 2 2 自动聚焦实现方式和聚焦算法研究 在第一章中已讲了本系统采用半数字式自动聚焦方法 它有三个核心问题 是 1 图像清晰度的评价 2 聚焦窗口的选择 3 对聚焦镜头的反馈控制 2 2 1 评价函数 由于镜头系统在数学上可以等效于一个低通系统 散焦模糊图像可以认为是 由于清晰图像的高频分量受到了损失 所以研究的方向都是基于这个假设来进 行 对高频分量能量的分析和计算可以从空域和频域两部分来考虑 清晰的图像 在空域上有清晰的边界和细节 在频域上有丰富的高频分量 根据这个原理 近 年来通过大量的研究 许多评价函数形式被提出 如高频分量法 灰度阈值积分 法 梯度函数法 图像能量法等f 3 0 4 1 半数字式自动聚焦法使用评价函数来判定 图像清晰度 评价函数越大 图像越清晰 评价函数保证自动聚焦的准确性 下 面对各种评价函数进行介绍 1 高频能量法 图像细节的丰富度即是否清晰取决于图像的高频成分 离焦退化造成的图像 加歹 z 掌硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 模糊在频域上表现为高频成分的衰减 由此我们可以将图像信息变换到频域 对 频域进行分析 从而找出高频分量多的清晰图像 35 1 1 傅立叶变换 傅立叶变换是分析图像频域特征的经典工具 在给定图像时 二维傅立叶变 换提供了分析图像的空间频率成分构成的手段 对于连续图像g x y 当满足 k 石 y k x d y c i 其中 匕一甲 r j 甲 2 1 7 驴 巧为图像在位置 i j 的灰度值 甲为阈值 阈值积分法对被测对象的性质比较敏感 对尺寸较小的图像适应性较好 而 洳 碧硕士论炙基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 对大范围的目标图像则效果不佳 且对芝麻噪声敏感 3 图像最大熵法 图像的熵与其信息含量有关 聚焦良好的图像的熵大于没有聚焦清晰的图像 熵 因此熵函数叮以作为一种标准 对于一幅图像 图像能量p i 和图像熵h i 分别定义为 3 7 3 8 1 p f x y 2 1 8 h 一 厂 x y l n f x y 2 1 9 图像的信息描述了某一像素值在整幅图像中出现的概率 出现次数越少 其 权重越大 在同样照明的情况下 如果光圈不发生变化 则聚焦不影响系统的采 光性能 因此 在不同聚焦位置形成不同的光能量分布 可以通过熵函数来衡量 图像清晰程度 根据s h a n n o n 信息理论 熵最大时信息量最多 所以在聚焦过程 中 可以认为p i 一定时 h i 越大 图像越清晰 4 图像能量法 整幅图像的能量可做为特征量来测量是否聚焦 3 2 3 4 1 f m 一 l g 圳 d u d v 2 2 0 对于n n 灰度范围的图像 上式可近似为 f m 唧 j g 工 y 1 2 2 2 1 原理简单 方法直观 但对图像光强变化敏感 一种改进型为 f m 2 矿1 y 一 f 2 2 2 2 2 嘉莓莓咖川 是狄度值 图像能量法的优点是不受图像平均亮度影响 5 梯度函数法 2 2 3 当图像清晰时 图像细节丰富 在空域表现为相邻像素的特征值 如灰度 1 6 声所歹 z 鲈硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 颜色等 变化较大 根据这个特点 采用微分梯度法对图像进行微分运算提取图 像中景物的边缘和轮廓 对于模拟图像呵用微分电路实现 对于数字图像 微分 运算近似差分来代替 在图像处理中 梯度函数常用来提取图像的边缘信息 聚 焦良好的图像 具有尖锐的边缘图像 对应有更大的梯度函数值 常用的梯度函数 3 9 有 r e n e n g r a d 函数 能量梯度函数 b r e n n e r 函数 方差 函数 拉普拉斯算子等 假如图像中的某像素点 工 y 的灰度值由f x y 表示 e 代表评价函数 则 1 t e n e n g r a d 函数 它是使用s o b e l 算子来提取水平和垂直方向的梯度值 评价函数e 定义为梯 度的平方和 梯度s x y 要高于一个阈值t e z z s c x y 2 s x y t 2 2 4 工v 其中s x y 是在点 工 y 上与s o b e l 的卷积 s x y g 工 y g 2 x y 2 2 5 2 b r e n n e r 函数 这是最简单的与梯度相关的评价函数 只是计算相差两个单位的两个像素的 灰级差 基于与t e n e n g r a d 函数同样的原因 如式 2 2 6 所示 评价函数用梯 度值的平方来表示 平方关系加强了边缘的贡献 所以不再设阈值 e z z g x 2 y 一厂 x y 2 2 2 6 j y 3 方差函数 它是另一种自动聚焦评价函数 因为清晰聚焦的图像应该有比模糊图像更大 的灰级 所以方差函数可以作为一个聚焦清晰评价函数 用 作为平均灰度 则 e 陟 x y 一 2 2 2 7 jv 有几种修正的方差函数 22 8 k y 一1 札寺 其 加歹 z 掌硕士论文 基于手持式图像采集系统的t 3 动聚焦研究 肚去莓莓l 似川一川 2 2 9 e l 厂 x 1 y f x y f x y 1 f x y 一2 2 i 2 3 0 可以看出 这个评价函数易于计算 而且不受被摄物体光照度的影响 但必 须分两步进行 首先要算出图像的平均亮度 然后再计算聚焦评价函数 因此必 须存储整幅图像 对系统的存储能力提出较高要求 4 拉普拉斯算子 对图像进行二阶微分运算 v z 厂 x y 掣 掣 2 3 1 出 咖 5 能量梯度函数 它与t e n e n g r a d 函数相似 用f x y 表示图像在点 x y 的灰度值 用相邻 点的差分计算一个点的梯度值 e 杪 z 1 y f x y 2 陟 训 1 一厂 训 2 2 3 2 以上各种梯度算子中 能量梯度算子具有明确的物理意义 又可以在空域中 完成运算 既有良好的时间性能 而且灵敏度高 在各种聚焦系统中被广泛应用 方差算子性能最差 能量梯度算子和拉普拉斯算子不相上下 而从运算量上考虑 能量梯度算子要小的多 因此在多数场合得以广泛应用 3 0 4 0 4 3 1 2 2 2 聚焦窗口 在聚焦过程中 我们通过计算图像的评价函数来寻找聚焦点 评价函数是对 构成图像的像素计算其代表图像清晰的信息 然后进行统计而得到 如果对整幅 图像进行聚焦评估 那么就要对构成整幅图像的所有像素进行统计计算 这样的 计算量对于自动聚焦来说是庞大的 必将极大地延长聚焦时间 因此 只能选择 整幅图像中重要的部分像素来进行计算统计 另外 整幅图像是由主要目标和背 景构成的 我们要求主要目标清晰 但是对背景要求不是那么高 如果聚焦的过 程中对构成整幅图像的像素不分主次地进行评价函数的统计计算 背景像素的计 加歹 z 掌硕士论文基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 算值将大人影响主要目标的计算值 造成整幅图像的模糊 或者 背景部分的像 素代表的信息掩盖了主要目标的像素所代表的信息 聚焦的结果可能是背景清 晰 而主要目标模糊 所以 要保证我们想要的主要目标清晰 只能选择主要目 标部分的像素进行评价函数的统计计算 可见 良好的聚焦窗r 对自动聚焦的准 确性和聚焦速度有显著提高 具体的选择方法将在第三章中讲解 2 2 3 镜头控制算法 自动聚焦系统中的反馈控制关键是确定聚焦评价函数的峰值位置 从而通过 电机驱动成像目标移动 变焦镜头变焦或者图像探测器移动 控制镜头移动寻找 评价函数最大值的算法决定了聚焦的速度 从而通过电机驱动成像镜头移动 找 到对应最大评价函数的位置 这实质上是一个一维极值的最优化问题 比较典型 的评价函数峰值搜索方法有登山法 f i b o n a c c i 搜索法和函数逼近法等 1 f i b o n a c c i 搜索法 f i b o n a c c i 搜索法步骤如下 1 确定搜索区间 l l b o a o 2 利用最小分离度e 和实验点数n 计算步长l p 玎一1 一1 p 刀 其中f n 是f i b o n a c c i 函数 定义为 ff o 1 1 l 2 3 3 i 刀 f n 一1 f 玎一2 咒 1 3 从端点a o 和b 开始 取l 长度 定出第一个实验点a o 和第二个实验点 b o 4 求f a 和f b 的值 其中f 为评价函数 如果f a f b 则删去 区间 b b 如果f a r 通讯模块 l 电源模块 图2 6 系统总体框图 系统中的关键器件选择如下 信号处理器采用s 3 c 4 4 b o x 它是s a m s u n g 公 司推出的基于a r m 7 t d m i 核的精简指令系统的3 2 位高速微处理器 是一款高性能 低功耗 低成本的芯片 片上集成了8 路1 0 位a d 转换器 实时时钟 两路u a r t 口 5 路p w m 调制输出 l c d 控制器等多种外设 图像采集模块采用c m o s 图像传 感芯片0 v 5 0 1 7 它是美国o m n i v i s i o n 公司开发的3 8 4 2 8 8 分辨率c m o s 黑白图 像传感器芯片 具有可编程控制与视频模 数混合输出等功能 其输出的视频为 黑白图像 与c c i r 标准兼容 l c d 模块采用1 2 8 6 4 图形点阵型集成模块 c g m l 2 8 6 4 c b 其特点是控制十分简单 系统工作原理为 镜头透过的光线照射到c o m s 图像传感器0 v 5 0 1 7 上 图像 传感器采集图像信息 时序产生电路为c m o s 图像传感器提供时序 并与图像传 感器一起实现模拟前端的功能 将图像传感器采集得到的模拟信号转换为数字信 号 数字信号传输到信号处理器 s 3 c 4 4 b o x 对数字图像进行处理 计算评价 函数 通过键盘进行选择是进行数字辅助手动聚焦还是自动聚焦 如选择数字辅 助手动聚焦 则调整镜头位置 看l c d 上显示的评价函数值是否最大 是则说明 已调好 否则继续调直到评价函数值最大 如选择自动聚焦 信号处理器 s 3 c 4 4 b o x 运行存储在存储器中的软件系统 根据这些信息和所编写的自动聚 焦控制程序得出反馈信息 根据反馈信息修改电机控制信号 通过电机控制模块 驱动镜头做下一步移动 继续采集图像进行处理 控制镜头移动 直到聚焦清晰 2 l 加歹 z 掌硕士论文 基于手持式图像采集系统的自动聚焦研究 下面对系统各部分进行简要介绍 2 3 1 图像传感器 图像采集电路的核心是图像传感芯片 本系统中采用0 v 5 0 1 7c m o s 图像传感 芯片 它是美国o m n i v i s i o n 公司开发的c m o s 黑白图像传感器芯片 该芯片将 c m o s 光感应核与外围支持电路集成在一起 具有可编程控制与视频模 数混合输 出等功能 从而在实现高保真数字图像的前提下显著的降低了成本和体积 其输 出的视频为黑白图像 与c c i r 标准兼容 3 8 4 x2 8 8 分辨率的模拟视频输出 经 片上8 位视频a d 转换后由数字视频接口输出2 5 6 级灰度值数字图像信号 0 v 5 0 1 7 的视频时序产生电路用于产生行同步 场同步等多种同步信号及像素时 钟等多种内部时钟信号 片选线 读写线 地址线 数据线 输出使能构成总线 控制0 v 5 0 1 7 的各种工作状态 工作方式 数据输出格式和读取内部状态信息等 c m o s 数字图像传感芯片o v 5 0 1 7 的工作时序如图2 7 所示 图2 7 a b 是对该芯片的寄存器读写操作时序 和对普通的存储器操作相同 通过对地址线 a 3 0 的设置来选择寄存器 通过读写数据线 7 0 来读取或设置寄存器 读写 操作分别由o e b 和w e b 控制 数字视频流的输出时序如图2 7 c d 所示 图 c 是帧时序 图 d 是行时序 图中v s y n c 是帧同步信号 h r e f 是行同步信号 p c l k 是像素同步时钟 每个像素的灰度值在p c l k 的下降沿有效 视频数据读操作时 序如图2 7 e 所示 读像素灰度值和读芯片寄存器操作相同 根据视频流输出 的同步信号 通过读地址为l o x x 寄存器就可以得到黑白图像像素的灰度值 由于0 v 5 0 1 7 需要的控制信号和输出的视频同步信号工作在5 v 而s 3 c 4 4 b o x i 0 口的工作电压为3 3 v 因此需要在它们之间加电平转换电路 而0 v 5 0 1 7 数 字视频信号输出部分的工作电源可以为5 o v 也可以是3 3 v 为了使得0 v 5 0 1 7 输出的数字图像数据可以直接和s 3 c 4 4 b o x 的i o 口相连 此工作电源选择3 3 v 本系统中 电平转换芯片采用t o s h i b a 的t c 7 4 l v x c 3 2 4 5 f s 它是8 b i t 宽的3 3 v 和5 v 总线之间双向转换的接口芯片 加歹 z 掌硕士论文基于手持式