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解析自动调焦技术方法

从自动调焦的基本原理来区分,自动调焦技术可分为三大类:

1、测距法

这种方法是通过测量被摄目标和镜头之间的距离,并驱动镜头运动到合适的位置而完成自动调焦的。具体方法有三角测量法、红外线测距法与超声波测距法等。

2、聚焦检测法

这种方法是通过检测影像是离焦还是聚焦(主要是检测影像的轮廓边缘与像的偏移量),而实现自动调焦的。具体方法有对比度法与相位法等。

3、图像处理法

这种方法是通过摄像机采集被测物的光学图像,经模拟数字转换,利用计算机进行数字图像处理而实现自动调焦的。具体方法依焦距评价函数分有:高频分量法、平滑法、阈值积分法与灰度差分法等。

上面简要地介绍了各种自动调焦技术,但这些方法均有其局限性。如红外与超声波测距的调焦法,只能在头部处进行检测控制(在摄像机镜头两旁附设透镜组成红外或超声波的收发器),在工艺结构的安排上也比较困难,且维护不便。此外,当被测目标对红外或超声波有较强的吸收作用时,将会使系统失灵而调焦不准确。但其优点是不易受其它景物的影响。在聚焦检测的对比度法中,也受到光照条件的制约,若光照条件暗弱或被摄体与背景明暗差别很小时,其调焦也会有困难,甚至有可能失去作用。

随着计算机及图像处理技术的发展,基于图像处理的自动调焦法发展很快。因为计算机处理图像的灵活性,可以针对不同的使用要求,提取图像中各种其它的有效信息,从而选择不同的聚焦判据进行调焦判断。所以在现今的摄像与测量系统中广泛地应用着。尤其在固体摄像机与数码相机中,它们要求调焦速度快和准确。

一般,图像调焦准确与否,反映在空间域上是图像的边界及细节部分是否清晰,在频率域上是图像的高频分量是否丰富。图像的边缘及细节信息可通过对图像进行微分来获取;图像的频谱信息可通过对图像进行FFT(即快速付里叶变换)来获取。图像微分法(即灰度差分法)虽然算法简单快速,但不能滤掉图像中的噪声;图像FFT法(即高频分量法),在FFT后让频谱通过带通滤波器,能够在获取图像高频信息的同时滤掉更高频的噪声,但算法要复杂耗时一些。利用图像处理的方法可获得图像的微分幅值或频谱幅值,该幅值的最大值位置就是图像的最佳调焦位置。

由上分析可知,在目前的情况下,为在数码相机与摄像机中获得比较准确、简单、快速的自动调焦,可采用图像微分法并辅以平滑处理,或在微分前过滤噪声,一般采用五点中值滤波即可消除噪声带来的函数曲线中的次大峰值。此外,由于视频信号的高度相关性,采样点数不宜过多,每一帧以采样200个点为宜。这样既减少了采到白噪声的概率,也相当于抑制了白噪声。

(编辑:899电脑网)