毕业论文-基于数字图象处理的自动对焦技术研究

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1、本科毕业设计(论文)题目：基于数字图象处理的自动对焦技术研究院（系）：电子信息工程专业：电子信息工程班级：学生：学号：指导教师：2013年6月摘要自动对焦技术是机器人视觉、数字成像系统和各种精密光学仪器中的关键技术。随着科学技术的飞速发展，数字成像系统中的精确自动对焦问题越来越受到人们的普遍关注，其应用也显得越来越重要。这对进一步提高测量精度、测量速度及测量自动化程度等方面具有重要的现实意义。研究了影响自动对焦精度及对焦重复性的因素。针对对焦过程中存在的噪声干扰，采用了滤波算法进行图像预处理，实验表明中

2、值滤波是一种较好的方法；用对焦窗口大小、位置、对焦区域选择等窗口规划方法来克服对焦过程中背景因素的引入对主体目标的影响。分析表明较好的窗口规划不仅可以一定程度解决上述问题，还可提高对焦函数性能，有效减小计算量。在较全面地分析了基于数字图像处理的对焦评价函数基础上，针对基于边缘检测算法的对焦评价函数做了验证性实验，结果表明对于不同的评价目标，对焦函数的性能的精度和速度也不尽相同。通过实验验证，基于边缘检测的laplaci-an算子，性能更好。清晰度评价函数极点搜索算法则是实现对焦点的搜索和定位，通过比较评

3、价函数值决定镜头移动方向，反馈控制直至成像质量最佳。在分析比较了几种对焦技术中常用的搜索算法的优缺点的基础上，确定改进的爬山算法搜索在速度不减的情况下，精度更高。通过仿真验证了该算法的有效性、可行性，可较好的实现自动对焦。关键词：自动对焦；对焦窗口；清晰度评价函数；极点搜索算法ITheResearchofAuto-focusingSystemBasedonImageProcessingAbstractAuto-focusingtechnologyisakeytechnologyintherobotvis

4、ionandimagingSystemandvariousopticalprecisioninstruments.Withtherapiddevelopmentofscienceandtechnology，theauto-focusingproblemhasbeenmuchconcernedbypeople，anditsapplicationhasbeenmoreandmoreimportant.Itcanimprovetheaccuracyandspeedofmeasurement，automatic

5、level.Studyontheaffectingfactorsofautomaticfocusingaccuracyandrepeatability.Consideredthenoiseintheprocessofthefocus，thepaperusedthefilteringalgorithmsforimagepreprocessing.Experimentsshowmedianfilteringisabetterway；inordertoovercometheinterferencebetwee

6、nthemainimageofthetargetandthebackgroundimage，thepaperusedthelayoutsoffocusingwindowsize，location，andfocusingregionalselectionetc.Analysisshowsthatbetterwindowplanningnotonlycanpartlysolvetheproblem，butalsoimprovethefocusingperformancefunction，reducethea

7、mountofcalculation.Inamorecomprehensiveanalysisofthefocusingevaluationfunctionsbasedonthedigitalimageproeessing，theexperimentusingthefunctionsbasedontheedgedetectionalgorithmswascarriedout.Theresultsshowthatfordifferentevaluationtarget，performancefocusin

8、gfunctionoftheprecisionandspeedisnotthesame.Throughtheexperiment，theLaplacianbasedonedgedetectionoperatorsbetterperformance.PeaksearchingalgorithminSharpnessevaluationfunctionistosearchthefocusandlocationbycomparingtheeval