一種攝像頭自動聚焦方法及硬件實現(xiàn)

傳統(tǒng)的自動聚焦可分為主動式自動聚焦和被動式自動聚焦兩類。主動式自動聚焦是利用發(fā)射紅外線或超聲波來度量被攝物的距離，自動聚焦系統(tǒng)根據(jù)所獲得的距離資料驅(qū)動鏡頭調(diào)節(jié)像距，從而完成自動聚焦；被動式自動聚焦是通過接受來自被攝物的光線，以電子視測或相位差檢測的方式完成自動聚焦。

隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和數(shù)字圖像處理理論的日益成熟，自動聚焦技術(shù)進(jìn)入一個新的數(shù)字時代，越來越多的自動聚焦算法基于圖像處理理論，改變以往用測量相機(jī)與被攝物體之間的距離來進(jìn)行聚焦的方法。傳統(tǒng)的方法不僅使系統(tǒng)龐大笨重，而且有時還不準(zhǔn)確。數(shù)字圖像處理理論認(rèn)為，圖像聚焦程度(即圖像是否清晰)主要由光強(qiáng)分布中高頻分量的多少決定。高頻分量少則圖像模糊，高頻分量豐富則圖像清晰，在空域表現(xiàn)為圖像的對比度變化明顯[1]。本文就是利用這一特點，提出了一種改進(jìn)的灰度差分法作為圖像清晰度評價函數(shù)實現(xiàn)自動聚焦系統(tǒng)的方法。實驗表明，該系統(tǒng)成本低、聚焦速度快，且效果良好、應(yīng)用范圍廣泛。

1 圖像清晰度評價函數(shù)

理想的圖像清晰度評價函數(shù)應(yīng)該具有以下特性[2]：(1)無偏性，即只有在聚焦處評價函數(shù)才取極值；(2)單峰性，即評價函數(shù)只有一個極值點；(3)高信噪比，即在較高的干擾條件下，保證系統(tǒng)能夠正確檢測到離焦信號；(4)計算量小，即能通過較少的計算，快速得出評價函數(shù)的結(jié)果。

1.1 傳統(tǒng)的圖像清晰度評價函數(shù)

傳統(tǒng)的評價函數(shù)分為以下幾類：

(1)灰度變化函數(shù)。聚焦圖像比離焦圖像包含更多的灰度變化，這樣圖像灰度值的變化可以作為評價函數(shù)。

(2)梯度函數(shù)。在圖像處理中，圖像梯度可以用來進(jìn)行邊緣提取。離焦量越小，圖像邊緣越鋒利，應(yīng)該具有很大的圖像梯度值。因此，圖像的梯度變化也可以作為評價函數(shù)。 (3)圖像灰度熵函數(shù)。聚焦圖像的信息熵要大于離焦圖像的信息熵。因此，圖像的灰度熵也可以作為評價函數(shù)。

(4)頻域類函數(shù)。這類函數(shù)主要基于傅里葉變換，傅里葉變換的高頻分量對應(yīng)著圖像邊緣，而聚焦圖像總是具有鋒利的邊緣，即包含著更多的高頻分量，這樣可以根據(jù)圖像傅里葉變換后高頻分量含量的多少作為評價函數(shù)。

1.2 改進(jìn)的圖像清晰度評價函數(shù)

常用的聚焦評價函數(shù)有以下幾種方法：高頻分量法、平滑法、閾值積分法、灰度差分法、拉普拉斯像能函數(shù)等。這里主要介紹灰度差分法?；叶炔罘址╗3]是一種形式簡單但很有效的聚焦評價函數(shù)，它利用圖像的相鄰像素差的絕對值之和作為聚焦評價函數(shù)，即：

當(dāng)圖像聚焦清晰時，F(xiàn)(x，y)最大。

但是，對于亮度變化比較均勻的圖像，灰度差分法計算所得的數(shù)據(jù)值之間差異較小，經(jīng)常出現(xiàn)不符合單調(diào)要求的點，其聚焦效果不好，不能明顯反應(yīng)出鏡頭在不同位置上獲得的圖像質(zhì)量。因此，本文提出了一種改進(jìn)的方法作為圖像的清晰度評價函數(shù)，即將一場圖像所有像素的亮度值與周圍相近像素的亮度值差的平方和作為圖像的聚焦評價函數(shù)，計算相鄰?fù)瑘鰣D像評價函數(shù)的值，根據(jù)比較結(jié)果由單片機(jī)控制步進(jìn)電機(jī)的轉(zhuǎn)動方向和步數(shù)，從而實現(xiàn)自動聚焦。實驗表明，該方法很好地解決了灰度差分法經(jīng)常出現(xiàn)不單調(diào)的缺點，聚焦效果良好。改進(jìn)的聚焦評價函數(shù)如下：