發(fā)布時間：2021-01-31 21:51

　　自動聚焦技術是計算機視覺和各類成像系統(tǒng)的關鍵技術之一。在安防監(jiān)控行業(yè)中,由于大倍率高智能的高清網(wǎng)絡監(jiān)控攝像機的使用帶來了三個顯著的問題,聚焦速度變慢、目標物距的獲取以及高智能化參數(shù)的測量。傳統(tǒng)方法使用一條聚焦曲線來加快聚焦速度,但無法解決另外兩個新增問題。針對以上三個問題,本研究通過分析大倍率鏡片組結構來闡述聚焦變慢的原因,并提出使用聚焦曲面來加快聚焦速度,同時使用被動式聚焦來進行精確聚焦,從而形成以聚焦曲面為核心,主動測距聚焦和被動聚焦相結合的混合快速聚焦算法。該算法由聚焦曲面部分和被動式聚焦算法部分構成。聚焦曲面部分也可以稱為主動式自動聚焦部分,其聚焦原理是利用激光測距確定物距后,根據(jù)物距和當前倍率位置計算得到聚焦位置,從而驅動聚焦電機到達最佳聚焦位置附近。在該部分中介紹了攝像機鏡片組結構,闡述了聚焦曲面的意義、測量方法以及使用方法,并給出了其他高智能參數(shù)的測量方法。被動式聚焦算法也可以稱為基于數(shù)字圖像處理方式的自動聚焦,該部分由聚焦窗口選擇、清晰度評價函數(shù)和峰值搜索算法組成。由于聚焦曲面存在著誤差,并不能做到精確的聚焦,故使用基于數(shù)字圖像處理方式來完成精確聚焦,并以此形成了以條形... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

聚焦曲面測試軟件界面圖

重慶郵電大學碩士學位論文34無法聚焦。目前這種缺點可通過兩種方法解決，第一，使用多個窗口分別檢測，第二，首先對圖片進行識別，檢測出相關的物體，再將窗口固定到物體區(qū)域，這就是自適應窗口。由于我們所檢測的圖像為4K分辨率，如果在進行清晰度評價計算前，先對整幅圖片進行檢測，無疑是加重了系統(tǒng)的計算，對聚焦時間也有很大的影響。故在本研究中采用多固定聚焦窗口進行聚焦區(qū)域選擇。針對多固定窗口的有很多選取方法，最常用的就是五窗口選取法和基于黃金分割的多區(qū)域選取法，這些算法的特點就是選取原圖像中連續(xù)的矩形區(qū)域或圓形區(qū)域，對于4K分辨率來說，這種方法所選窗口有可能在局部是同一個物體，這就導致多個區(qū)域存在著幾個或者全部都無細節(jié)成分。為了解決這個問題，研究發(fā)現(xiàn)，相比方形、圓形區(qū)域來說，條狀區(qū)域更能包含圖像的細節(jié)部分，如下圖所示，其中藍色虛線為傳統(tǒng)的五區(qū)域選取法所選聚焦窗口，而紅色實線框內區(qū)域則為矩形條所選窗口，由下圖可知，在某些情況下，矩形條包含細節(jié)成分更多。另外，由于攝像機在夜晚模式下，存在過多的噪點，如果聚焦窗口中細節(jié)成分不多，就會造成在聚焦窗口中噪聲淹沒細節(jié)成分，從而使評價函數(shù)在圖片模糊時的評價值反而比清晰時還要高，這對于聚焦搜索算法很不利。圖4.5聚焦區(qū)域選擇圖本研究采用多個固定條形框作為聚焦窗口，這種方法能大幅度縮小數(shù)據(jù)量的同時保留圖片的細節(jié)成分，防止由于窗口中細節(jié)成分較少而導致聚焦評價函數(shù)計算失敗。

第4章混合聚焦算法37圖4.7為聚焦窗口比較結果圖，由圖可以看出在高噪聲下，效果最好的是放縮法，原因是在放縮處理中存在著濾波操作，以保證數(shù)據(jù)不會改變，故其在高噪聲下效果最好。其次是抽稀放縮法，該方法與放縮法不同的是，沒有濾波操作，直接抽取固定行或者固定列數(shù)據(jù)構成新的圖像進行處理，故其速度最快，效果僅次于放縮法，其次是斜條形窗口選擇方法以及倒T型區(qū)域選擇方法和中央?yún)^(qū)域選擇方法，由于這三種方法分別使用圖像不同部分數(shù)據(jù)作為聚焦窗口，可能出現(xiàn)聚焦錯誤的現(xiàn)象，但相比較來說，目標一般是垂直和水平的，后兩種方法出現(xiàn)細節(jié)成分少的概率更大一些，故斜條形窗口選擇方法要優(yōu)于后兩種。前兩種放縮法需要對全圖進行處理，處理數(shù)據(jù)量大，后幾種方法只需要獲取一部分數(shù)據(jù)即可，故其數(shù)據(jù)量相比較而言較小，故選擇斜條形窗口從速度以及數(shù)據(jù)量上來說都比較合適。4.3.2清晰度評價函數(shù)的仿真與結果分析確定使用斜條形窗口后，便是確定清晰度評價函數(shù)是否合適。通過仿真實驗對比了條形窗口與其他固定窗口的實驗效果，實驗不考慮噪聲，實驗比較提出的快速DCT變換和改進后的Laplace算子方法與LoG算子、Laplace算子、快速DCT、二次模糊、小波變換等六種清晰度評價函數(shù)在多種場景(圖4.8)下的效果。圖4.8不同實驗場景圖(b)場景二(c)場景三(d)場景四(e)場景五(f)場景六(a)場景一

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于DCT零系數(shù)和局部標準差的自動聚焦算法[J]. 呂美妮,玉振明.  激光技術. 2018(01)
[4]圖像清晰度評價算法研究[J]. 孫紅利,馮旗,董峰.  傳感器與微系統(tǒng). 2017(02)
[5]機器視覺疲勞裂紋擴展試驗攝像頭自動聚焦方法[J]. 高紅俐,朱亞倫,張兆年.  計算機測量與控制. 2016(11)
[6]基于圖像梯度差值算法的自動快速調焦[J]. 羅鑫,張亞軍.  工具技術. 2016(04)
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[9]基于模糊推理的聚焦曲線峰值搜索算法研究[J]. 陳東,楊建中,王金.  電視技術. 2014(07)
[10]基于圖像處理的自動對焦技術綜述[J]. 尤玉虎,劉通,劉佳文.  激光與紅外. 2013(02)

博士論文
[1]基于顯微視覺的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)測技術研究[D]. 李麗宏.河北工業(yè)大學 2013

碩士論文
[1]視頻車輛檢測器產(chǎn)品的設計與開發(fā)[D]. 朱敏.浙江工業(yè)大學 2019
[2]基于嵌入式遠程圖像傳輸?shù)募夹g研究及工程應用[D]. 尹礁.北方工業(yè)大學 2013



本文編號：3011639