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          紅外成像區(qū)域法自動調(diào)焦聚焦區(qū)域的研究

          作者: 時間:2011-08-18 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          調(diào)焦是利用調(diào)焦評價函數(shù)對圖像質(zhì)量進(jìn)行評價[1],然后通過搜索算法進(jìn)行極點(diǎn)搜索、移動方向和步長,直至獲取圖像質(zhì)量最佳的一個控制反饋過程。
           圖像是從圖像出發(fā),在一幅待分析圖像上重新劃定圖像清晰度評價區(qū)域,區(qū)域圖像選擇一方面可以減少數(shù)據(jù)處理量,加快速度;另一方面通過選取興趣區(qū)域,可以消除非興趣區(qū)域?qū)υu價函數(shù)曲線的影響,提高精確度。大多數(shù)情況下,興趣區(qū)域?yàn)閳D像的前景部分,聚焦區(qū)域即前景圖像,而背景圖像會使評價函數(shù)曲線出現(xiàn)很多局部“峰值”。
          1 聚焦區(qū)域
          1.1 圖像清晰度評價函數(shù)

           圖像清晰度評價函數(shù)又稱調(diào)焦評價函數(shù)。采用圖像法調(diào)焦的關(guān)鍵問題在于圖像清晰度評價函數(shù)的選取,理想的評價函數(shù)應(yīng)具備無偏性、單峰性、抗干擾能力強(qiáng)、能反映離焦的極性、靈敏度高和計算量小等特性。在本文的仿真中,選用平方梯度函數(shù)作為圖像清晰度評價函數(shù)[2]:

           用平方梯度函數(shù)對58幅圖像的MATLAB仿真結(jié)果如圖1所示。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/161566.htm

           由圖1可以看出,該函數(shù)曲線在開始位置變化相對平緩,但在焦點(diǎn)位置附近,曲線比較尖銳但相對比較平滑,靈敏度較高,所以選擇平方梯度函數(shù)作為區(qū)域圖像法調(diào)焦仿真的調(diào)焦評價函數(shù)。


          1.2 聚焦區(qū)域
           聚焦區(qū)域選擇的原因[3-4]主要有:
           (1)可以大大減少數(shù)據(jù)處理量

           (2)可提高圖像目標(biāo)的對焦效果
           當(dāng)選擇目標(biāo)區(qū)域作為聚焦區(qū)域圖像的清晰度評價區(qū)域時,調(diào)焦對象的評價范圍從之前的整張圖縮減到一定大小的區(qū)域圖像內(nèi),除去圖像中無關(guān)背景因素的影響,與判斷整幅圖像相比,這樣能最大限度地提高目標(biāo)對焦的清晰度,從而提高聚焦精確度。
          1.3 聚焦區(qū)域選擇的區(qū)別
           采用聚焦區(qū)域進(jìn)行自動調(diào)焦時,為了聚焦區(qū)域的選擇原則,掌握選擇不同位置的區(qū)域圖像對調(diào)焦評價函數(shù)曲線的影響,本文利用已有的58幅離焦-清晰-離焦的圖像序列進(jìn)行仿真分析。已知第33幅紅外圖像為正焦圖片,因此選擇如圖2所示的三個不同的區(qū)域作為聚焦區(qū)域,采用平方梯度函數(shù)對58幅紅外聚焦圖像序列計算評價函數(shù)值。

           其中A區(qū)域采用豐富邊緣的圖像塊,B區(qū)域邊緣圖像塊并不非常明顯,C區(qū)域?yàn)闊o明顯邊緣的圖像塊,運(yùn)用平方梯度函數(shù)對窗口區(qū)域作出評價函數(shù)曲線。
          1.4 同一聚焦區(qū)域不同聚焦窗口大小
           本進(jìn)行聚焦區(qū)域大小選擇的直接原因是為了減少調(diào)焦評價函數(shù)的計算時間,使自動對焦過程盡可能地縮短。由于對圖像進(jìn)行分析處理所消耗的時間基本上與參與計算的圖像像素成正比,為了達(dá)到調(diào)焦的實(shí)時、快速性要求,在算法一定的情況下,只有減少參加運(yùn)算的像素數(shù)量才能實(shí)現(xiàn)。但是減少參與運(yùn)算的像素就意味著要適當(dāng)?shù)乜s小參與調(diào)焦評價函數(shù)運(yùn)算的區(qū)域圖像,而聚焦區(qū)域的減少會對調(diào)焦評價函數(shù)曲線有影響。
          因此,當(dāng)選定某一位置的區(qū)域圖像進(jìn)行自動調(diào)焦時,為了同一聚焦區(qū)域窗口的大小對調(diào)焦評價函數(shù)曲線的影響,本研究在同一聚焦像素點(diǎn)位置上分別選用如圖3所示不同大小的窗口,分別計算幾種情況的評價函數(shù)值,分析不同大小窗口評價函數(shù)曲線,并通過實(shí)驗(yàn)仿真來分析得出所需要的結(jié)果。

          2 計算仿真及結(jié)果
           為了分析不同位置的聚焦區(qū)域?qū)φ{(diào)焦評價函數(shù)曲線的影響,選用大小為720×576的58張紅外圖片,其中的A、B、C區(qū)域分別為以(300×380)、(220×200)、(600×90)像素點(diǎn)為中心大小為100×100的正方形區(qū)域。對聚焦區(qū)域A、聚焦區(qū)域B、聚焦區(qū)域C分別計算調(diào)焦評價函數(shù)值,調(diào)焦評價函數(shù)選用梯度平方函數(shù),最終得到的特征曲線如圖4所示。


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