清晰銳利的圖像對圖像的識別、圖像的分割、圖像的分類等后期圖像處理的成功至關(guān)重要,自動對焦技術(shù)是系統(tǒng)獲得清晰銳利圖像的必要條件被廣泛認(rèn)為是光學(xué)成像系統(tǒng)的核心技術(shù)之一。成像系統(tǒng)的小型化、智能化已成為趨勢,液晶透鏡自動對焦系統(tǒng)功耗低、無機械移動、價格便宜等特點使得成像系統(tǒng)的進(jìn)一步小型化成為可能。當(dāng)前基于聚焦深度對焦技術(shù)的液晶透鏡自動對焦方法主要存在以下三個問題,第一,液晶透鏡有限的光焦度范圍限制了液晶透鏡成像系統(tǒng)的對焦范圍,第二,由于液晶透鏡僅對非尋常光進(jìn)行調(diào)制的性質(zhì),液晶透鏡對焦系統(tǒng)通常與偏振片配合使用以去除尋常光對對焦結(jié)果的干擾,偏振片的存在降低了成像系統(tǒng)的光通量并限制了液晶透鏡對焦系統(tǒng)的進(jìn)一步小型化,第三,由于液晶透鏡通光孔徑與變焦速度成反比,常用液晶透鏡變焦速度較慢,應(yīng)用聚焦深度對焦技術(shù)的液晶透鏡對焦系統(tǒng)對焦速度慢無法適用于對對焦速度要求較高的應(yīng)用場景。本文通過調(diào)節(jié)液晶透鏡成像系統(tǒng)的初始對焦距離使得液晶透鏡成像系統(tǒng)能對整個場景成像,通過將液晶透鏡無偏成像技術(shù)引入對焦系統(tǒng)去除了偏振片使得系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更加簡潔,通過研究基于模糊量的離焦深度對焦法提升了液晶透鏡自動對焦系統(tǒng)的對焦速度。論文首先分... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

液晶透鏡成像系統(tǒng)

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文8機模組獲取圖像后，圖像預(yù)處理模塊對獲取的圖像進(jìn)行去噪處理并標(biāo)記感興趣區(qū)域(RegionOfInterestROI)，接著圖像清晰度模塊對圖像清晰度進(jìn)行評價，根據(jù)評價結(jié)果反饋搜索模塊指導(dǎo)電壓控制模塊對液晶透鏡光焦度進(jìn)行調(diào)節(jié)，重復(fù)上訴過程直到達(dá)到最佳成像效果。圖2-2液晶透鏡聚焦深度法對焦原理2.2圖像預(yù)處理圖像傳感器CMOS或CCD在圖像獲取和傳輸過程中會引入各種噪聲，這些噪聲會影響對焦結(jié)果的精度，而對整個圖像進(jìn)行清晰度評價會使得關(guān)鍵目標(biāo)對焦不清晰，因此圖像預(yù)處理模塊主要對圖像進(jìn)行去噪處理和選擇對焦窗口。當(dāng)前液晶透鏡聚焦深度對焦系統(tǒng)根據(jù)不同情況所使用的去噪算法有高斯濾波算法，雙邊濾波算法以及引導(dǎo)濾波算法，以上濾波算法由于均在空域中實現(xiàn)所以計算復(fù)雜度相對較低，當(dāng)對焦場景紋理豐富時使用高斯濾波算法能在提高系統(tǒng)對焦速度的同時保證系統(tǒng)對焦精度，當(dāng)對焦場景紋理稀疏時使用雙邊濾波以及引導(dǎo)濾波能最大程度保留目標(biāo)物體的高頻信息提高系統(tǒng)對焦精度。對焦窗口的選擇主要采取交互式的方式。2.2.1高斯濾波算法噪聲在圖像中的頻譜主要表現(xiàn)在高頻部分，高斯濾波[51]是一種低通濾波算法，通過對目標(biāo)及其周圍像素值采取加權(quán)平均的方式去除圖像中的噪聲，周圍像素加權(quán)系數(shù)由該像素離目標(biāo)像素的距離決定，距離越遠(yuǎn)對目標(biāo)像素的影響越小反之則影響越大，加權(quán)系數(shù)與距離的關(guān)系滿足式（2-1）所示的二維高斯函數(shù)：222222(m)()22()()22,11(,)22-11w2ijnimjnijSHijewe()其中H(i,j)為目標(biāo)像素點(m,n)周圍像素(i,j)的加權(quán)系數(shù)，為高斯函數(shù)方差控制周圍像素加權(quán)系數(shù)的衰減比例，S為濾波模板控制參與濾波計算的像素范

第三章液晶透鏡聚焦深度法對焦系統(tǒng)優(yōu)化9圍，w為歸一化參數(shù)保證濾波前后圖像整體亮度信息不變。為1的三乘三高斯濾波模板和為1.4的五乘五高斯濾波模板分別如圖2-3所示。(a)(b)圖2-3高斯濾波模板。(a)σ為1的3*3高斯模板；(b)σ為1.4的5*5高斯模板2.2.2雙邊濾波算法高斯濾波能夠在一定程度上降低圖像平滑區(qū)域的噪聲，但對圖像邊緣像素進(jìn)行高斯加權(quán)平均計算時同樣也會降低邊緣像素值與其周邊區(qū)域像素值的差別從而導(dǎo)致圖像邊緣銳度下降，雙邊濾波算法是高斯濾波算法的一種改進(jìn)算法，降低圖像噪聲的同時在一定程度上保持了圖像邊緣的銳度。雙邊濾波同樣通過對目標(biāo)及其周圍像素值采取加權(quán)平均的方式去除圖像中的噪聲，但是周圍像素的加權(quán)系數(shù)除了其與目標(biāo)像素的距離有關(guān)外還與像素值大小有關(guān)，距離目標(biāo)像素越遠(yuǎn)像素值大小差別越大周圍像素所獲得的加權(quán)系數(shù)越小，反之越大。對于平滑區(qū)域的雙邊濾波，由于目標(biāo)像素與周圍像素的像素值大小差別不大所以其效果與高斯濾波類型，對于邊緣區(qū)域的雙邊濾波，由于目標(biāo)像素與周圍像素值大小差別較大所以邊緣像素獲取最大的加權(quán)系數(shù)，雙邊濾波公式下所示：222(,)(,)2212222(,)(,)2212(m)()()+2222212(m)()()+22222,1211(,)42-21w4ijmnijmnijnIIijnIIijSHijewe（）其中1，2分別控制由距離導(dǎo)致的加權(quán)系數(shù)衰減比例以及由灰度值差導(dǎo)致的加權(quán)系數(shù)衰減比例，(,)Imn為目標(biāo)像素(m,n)的灰度值大小，(,)Iij為周圍像素(i,j)的灰度值大校與高斯濾波不同，雙邊濾波的濾波模板不是固定的其隨著目標(biāo)像素值的變化而改變因此濾波速度較慢。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3352143