基于图像的自动聚焦方法研究论文

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1、学校代码10406分分分类类类号号号TP391.4密密密级级级学学学号号号070081001021题目基于图像的自动聚焦方法研究作者王敏君学科、、、专业、专业通信与信息系统指指指指导导导导教教教教师师师师熊邦书教授教授申请学位日期2010.62010.62010.6学校代码:10406分类号:TP391.4学号:070081001021南昌航空大学硕硕硕士士士学学学位位位论论论文文文基于图像的自动聚焦方法研究硕士研究生:王敏君导师:熊邦书教授申请学位级别:硕士学科、专业:通信与信息系统所在单位:南昌航空大学答辩日期:2010-06授予学位单

2、位:南昌航空大学IResearchonImage-basedAutofocusingMethodADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterOnCommunicationandInformationSystembyWangMinjunUndertheSupervisionofProf.XiongBangshuSchoolofInformationEngineeringNanchangHangkongUniversity,Nanchang,ChinaJune,2010II摘要自动聚焦技术一直以来是数字成

3、像系统中的关键技术,现代科学技术的发展对自动化设备的聚焦技术提出了更高的要求。自动聚焦技术的核心算法是清晰度判别函数计算,用以衡量采集图像的模糊程度,决定着聚焦的精度和实时性。对拍摄对象进行对焦窗口选取,能够减少图像数据的采样点,进一步提高聚焦速度。自动聚焦的速度和准确性在很大程度上取决于聚焦策略,是定位最佳聚焦点的决定性步骤。本课题的研究内容是横向课题“自动光学测量仪(AOM1.0)产品开发”的主要内容,AOM1.0已应用于多家线路板生产厂家,并在南昌航空大学创新基金的资助下,主要研究了线路板测量中的自动聚焦过程,对现有的聚焦方法提出了自

4、己的创新与改进,其成果如下:(1)分析了图像的小波变换原理及其小波系数的Lipschitz正则性,为提高图像清晰度判别函数的单峰性和抗噪性,提出了一种基于小波变换尺度相关的清晰度判别方法。该方法利用信号的小波系数幅值随尺度增大而增大,噪声的小波系数幅值随尺度增大而减小的特性,取相邻尺度间小波系数乘积构造清晰度判别函数,实现了增强信号抑制噪声的目的。通过CCD采集的图像数据对该方法与传统方法进行对比实验,结果表明提出方法具有较好的单峰性和较强的抗噪性,能够准确地评价数字图像聚焦程度。(2)针对对焦窗口的自动选取,引入了视觉注意力模型和显著性特

5、征提取理论。通过对图像进行纹理分析和显著性特征研究,提出了对图像分块提取信息丰富区域的窗口定位方法。该方法结合灰度共生矩阵熵法和区域对比度特征,实现了感兴趣窗口的自动选取。实验结果表明,该方法能够有效的跟踪被测对象的细节区域,有助于提高聚焦的准确性。(3)在现有的聚焦搜索策略基础上,提出了改进的插值定位搜索方法,将聚焦过程分为预聚焦、粗聚焦和精聚焦三个阶段。预聚焦是为了测试初始搜索步长的适应度,粗聚焦为普通爬山算法,精聚焦取聚焦区域附近的五点进行三次多项式插值以定位最佳聚焦点。本文在自主研发的硬件平台上,结合设计的聚焦软件系统,对提出的聚焦

6、方法进行实时性测试,实现了聚焦的准确性和自动化。关键词:自动聚焦,图像清晰度,尺度相关,对焦窗口,聚焦策略IIIAbstractAutofocusingTechnologyisthekeypointofdigitalphotographysystem,whichiscalledforhigherimprovementinautomaticequipmentsaccordingtomodernsciencedevelopment.Thecorealgorithmofautofocusisthedefinitionfunction,whiche

7、valuatestheblurredextentanddecidestheaccuracyandreal-timepropertyoffocusing.Selectingthefocusingwindowinthefilmedobjectcanreducethenumberofsampledimagedatatospeedupfocusingprocess.What`smore,thespeedandaccuracyofautofocusdependonthefocussearchingstrategytoalargeextent,theb

8、estfocusingpositionisfoundbythestrategy.Thecontentoftheresearchisthemainpartofthecrosswis

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