本文關(guān)鍵詞：基于圖像處理的自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：與傳統(tǒng)的自動(dòng)調(diào)焦方法相比,基于圖像處理的自動(dòng)調(diào)焦方法不需要目標(biāo)位置、光學(xué)系統(tǒng)焦距等信息,直接針對(duì)采集的圖像信息完成自動(dòng)調(diào)焦,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,被廣范應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、軍事、工業(yè)等領(lǐng)域。本文針對(duì)圖像調(diào)焦的兩大基本技術(shù)問(wèn)題—圖像清晰度評(píng)價(jià)和調(diào)焦搜索算法展開了研究,并搭建了自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)硬件平臺(tái),通過(guò)理論分析、MATLAB仿真以及自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)的可行性和有效性。本文首先對(duì)自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)進(jìn)行了深入調(diào)研,從光學(xué)系統(tǒng)的成像理論出發(fā),針對(duì)傳統(tǒng)自動(dòng)調(diào)焦方法的局限性,探討了圖像調(diào)焦的工作原理以及優(yōu)勢(shì)所在,分析了采用圖像調(diào)焦的目的和意義。本文重點(diǎn)研究圖像清晰度評(píng)價(jià)算法。歸納總結(jié)了幾種常用的圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù),并針對(duì)傳統(tǒng)小波變換運(yùn)算量大,難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性的缺點(diǎn),提出采用基于提升小波變換的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù),通過(guò)MATLAB仿真及自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)實(shí)驗(yàn),在實(shí)時(shí)性、靈敏度、抗噪性等方面進(jìn)行分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該評(píng)價(jià)函數(shù)具有計(jì)算量小、靈敏度高、抗噪性強(qiáng)的特點(diǎn),是針對(duì)目標(biāo)對(duì)象性能較優(yōu)的算法。本文對(duì)調(diào)焦搜索算法進(jìn)行了研究。探討了幾種常用的調(diào)焦搜索算法,并針對(duì)傳統(tǒng)爬山法容易陷入局部極值的缺點(diǎn),提出一種粗精結(jié)合的快速爬山搜索策略:粗調(diào)階段選用Brenner函數(shù)大步長(zhǎng)搜索到焦點(diǎn)位置附近,精調(diào)階段選用基于提升小波變換的評(píng)價(jià)函數(shù)小步長(zhǎng)定位最佳聚焦位置,并通過(guò)比較三幅圖片,大大地提高了搜索算法的精度、速度以及抗干擾性。本文搭建了自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。針對(duì)圖像調(diào)焦計(jì)算量大的特點(diǎn),選用以TMS320DM6467T為核心處理器、Virtex-4系列的FPGA芯片為協(xié)處理器的自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)硬件平臺(tái),對(duì)所提出的算法進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所采用的算法可以滿足基于圖像處理的自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)的要求,調(diào)焦系統(tǒng)穩(wěn)定性好,取得較好的調(diào)焦效果。
【關(guān)鍵詞】：圖像調(diào)焦 清晰度評(píng)價(jià)函數(shù) 提升小波變換 調(diào)焦搜索算法 DM6467T
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院(光電技術(shù)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝3-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1 緒論10-18
• 1.1 課題背景及選題意義10-11
• 1.2 自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)的研究現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 國(guó)外自動(dòng)調(diào)焦研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)自動(dòng)調(diào)焦研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 本論文研究的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排17-18
• 2 自動(dòng)調(diào)焦的基本原理18-25
• 2.1 光學(xué)系統(tǒng)成像的基本原理18-20
• 2.2 傳統(tǒng)自動(dòng)調(diào)焦方法的基本原理20-21
• 2.3 圖像法調(diào)焦的基本原理21-22
• 2.4 各類自動(dòng)調(diào)焦方法的比較22-23
• 2.5 圖像法調(diào)焦的基本技術(shù)問(wèn)題23-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 3 圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)的研究25-40
• 3.1 引言25
• 3.2 常用的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)25-32
• 3.2.1 空域評(píng)價(jià)函數(shù)25-27
• 3.2.2 頻域評(píng)價(jià)函數(shù)27-31
• 3.2.3 信息熵評(píng)價(jià)函數(shù)31
• 3.2.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)評(píng)價(jià)函數(shù)31-32
• 3.3 基于提升小波變換的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)32-35
• 3.3.1 提升小波變換的基本原理32-34
• 3.3.2 基于提升小波變換的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)34-35
• 3.4 評(píng)價(jià)函數(shù)性能分析35-39
• 3.4.1 理想評(píng)價(jià)函數(shù)的特性35-37
• 3.4.2 各類評(píng)價(jià)函數(shù)仿真分析37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 4 調(diào)焦搜索算法的研究40-46
• 4.1 引言40
• 4.2 常用的調(diào)焦搜索算法40-43
• 4.2.1 Fibonacci搜索法40-41
• 4.2.2 基于曲線擬合的搜索法41-42
• 4.2.3 爬山搜索法42-43
• 4.3 改進(jìn)的爬山搜索法43-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 5 自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)設(shè)計(jì)46-67
• 5.1 圖像調(diào)焦系統(tǒng)的基本組成模塊46-48
• 5.2 圖像處理模塊介紹48-51
• 5.2.1 DM6467T芯片48-51
• 5.2.2 系統(tǒng)硬件介紹51
• 5.3 搭建的自動(dòng)調(diào)焦系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)51-52
• 5.4 清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)實(shí)驗(yàn)分析52-62
• 5.4.1 各類評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)比分析52-58
• 5.4.2 評(píng)價(jià)效果測(cè)試58-60
• 5.4.3 評(píng)價(jià)函數(shù)穩(wěn)定性測(cè)試60-61
• 5.4.4 基于望遠(yuǎn)鏡實(shí)驗(yàn)平臺(tái)測(cè)試評(píng)價(jià)性能61-62
• 5.5 調(diào)焦搜索算法實(shí)驗(yàn)分析62-64
• 5.6 調(diào)焦效果實(shí)驗(yàn)分析64-66
• 5.7 本章小結(jié)66-67
• 6 全文工作總結(jié)與展望67-69
• 6.1 論文工作總結(jié)67-68
• 6.2 創(chuàng)新點(diǎn)68
• 6.3 未來(lái)工作展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果73-74

【相似文獻(xiàn)】

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7 姚s

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