基于图像处理和matlab混合编程的自动聚焦技术及应用

《基于图像处理和matlab混合编程的自动聚焦技术及应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、中国图象图形学报第卷基于图像处理和Matlab混合编程的自动聚焦技术及应用杨涛1）左勇2）1)（中国人民解放军63898部队，济源，454650）2)（国防科工委第一计量测试中心北京长城计量测试技术研究所，北京，100095）摘要:自动聚焦技术是提高压痕直径测量系统测量精度、智能化和自动化的重要手段。本文介绍了采用图像处理法实现压痕直径测量系统的自动聚焦技术，其核心就是选择一个合适的图像清晰度评价函数。在研究了众多图像清晰度评价函数的基础上，提出了基于向量模型和改进DCT变换的图像清晰度评价函数，实验表明，本文提出的算法具有良好的单峰性、准确性、稳定性、可靠性和快速性。最后通过

2、基于COM组件技术的Matlab与VB混合编程来保证算法实现和软件设计。关键词:自动聚焦；压痕直径测量；清晰度评价函数；混合编程Auto-focusTechnologyandApplicationBasedonImageprocessingandMixedProgrammingofMatlabYANGTao1)ZUOYong2)1)(Unit63898ofPLA,Jiyuan,454650)2)(ChangchengInstituteofMetrology&Measurement,Beijing,100095)Abstract:Auto-focusingtechniqueisa

3、nimportantmethodtoimprovetheprecision,intelligentization,automatizationfortheindentationdiametermeasurement.Thepaperintroducestheauto-focusmethodofindentationdiametermeasurementbasedonimageprocessing.HardcoreoftheAuto-focusingtechniqueistheevaluationfunction'sselection.Basedontheauto-focusin

4、galgorithmsinvestigation,imagesharpnessevaluationfunctionsarebuiltbasedonvectormodelandDCT.Usingexperiments,itisfoundoutthatthealgorithmswhichareputforwardinthispaperhaveevidentimprovementsinunimodality,accuracy,stability,reliabilityandrapidity.Andsoftwaredesignbasedonthemixedprogrammingbetw

5、eenVBandMATLABwhichbasingontheCOMtechnologyisintroducedindetail.Keywords:auto-focus;indentationdiametermeasurement;evaluationfunctions;mixedprogramming杨涛等：基于图像处理和Matlab混合编程的自动聚焦技术及应用51引言在布氏硬度压痕直径测量系统中，聚焦的好坏直接影响测量结果。本文以国防军工计量十一五基础科研项目“硬度压痕直径测量”为应用背景，研究基于图像处理的自动聚焦技术以提高系统测量的准确性、智能化和自动化。基于图像处理的图

6、像清晰度评价函数是自动聚焦技术的关键，目前大多数算法是基于时域的灰度熵法和灰度方差法构造的，但其聚焦结果并不十分稳定且运算速度慢。基于以上问题，本文提出了基于向量模型和改进的DCT变换的两种自动聚焦算法。2向量模型算法图像相邻区域的灰度值变化越明显，图像越清晰。边缘是图像上灰度值变化最为激烈的地方，因此可以采用梯度算子对图像进行计算，用邻域像素之间的灰度值差来表征图像梯度，在数学模型中即为微分算子。最简单的微分算子是Roberts算子，如图1所示，其表达式为式（1）。杨涛等：基于图像处理和Matlab混合编程的自动聚焦技术及应用5图1Roberts算子示意图Fig.1Sketc

7、hmapofRobertsoperator它从水平和竖直方向上来体现图像的梯度。但这样的算法并不十分稳定，特别是对于本文所涉及的离焦和聚焦图像差异较大的硬度压痕图像，如图2和图3所示。图2离焦图像Fig.2Out-of-focusimage图3聚焦图像Fig.3Focusingimage由于系统的聚焦图像灰度级分布较离焦图像更为集中，有可能出现聚焦图像边缘梯度虽然较大，但不及离焦图像边缘梯度的累计误差产生的影响，造成图像清晰度自动判别困难。因此本文依据图像灰度变化，对算法进行了改进。由于系统