為了在紅外成像系統(tǒng)中實現(xiàn)高效的自動對焦功能,深入分析和討論了紅外成像系統(tǒng)中自動對焦功能的優(yōu)化方法及特點。結(jié)合具體的工程化應(yīng)用,提出了一種對圖像清晰度評價函數(shù)局部隨機起伏噪聲的估計方法,該方法可以提高自動對焦功能的可靠性,通過將圖像清晰度評價函數(shù)的靈敏度作為反饋量引入爬坡過程,優(yōu)化了爬坡算法的收斂速度。其優(yōu)化方法在工程應(yīng)用中的實施效果,驗證了設(shè)計的正確性,優(yōu)化方法的有效性。

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【部分圖文】：

圖2熱像數(shù)字濾波前后的圖像及相應(yīng)的圖像清晰度評價函數(shù)的曲線

就上述情況，考慮到圖像清晰度函數(shù)的靈敏度的影響，圖2(b)較圖2(a)更適合于自動對焦功能的實現(xiàn)。由此可見，在紅外成像系統(tǒng)中為保證自動對焦功能的實現(xiàn)和性能的提升，往往更加期望一個“干凈”（無噪聲干擾）的場景。紅外成像數(shù)字圖像處理中，除了特有的非均勻校正算法和盲元替換算法，為了解決....

圖4熱像的圖像清晰度評價函數(shù)中心窗口細(xì)分的示意圖

圖3紅外成像視頻的數(shù)據(jù)流圖1.3.1圖像清晰度評價函數(shù)噪聲的估計

圖3紅外成像視頻的數(shù)據(jù)流圖

爬坡算法的優(yōu)化，一直是紅外成像系統(tǒng)中實現(xiàn)自動對焦技術(shù)的難點和研究熱點。近年來，林忠、王劍華和何炳陽等人提出了“兩次下降爬坡算法”[2]，“變調(diào)焦步進的爬坡算法”[10]和“自適應(yīng)的自動對焦算法”[1]，其要解決的問題是如何使爬坡算法能克服局部峰值，但大多數(shù)算法通常是增加了爬坡算法....

圖1多種方法提取熱像清晰度評價函數(shù)擬合曲線的比較圖

在圖1中，通過NI(NationalInstruments）公司的機器視覺軟件，采樣計算了某型號熱像儀的上述6種不同算子得到的圖像清晰度評價函數(shù)擬合曲線圖，從圖中我們不難發(fā)現(xiàn)其中的Sobel算子提取圖像清晰度評價函數(shù)的擬合曲線較其他5條擬合曲線，相對平滑（局部噪聲波動較小，圖像....

本文編號：3894064