图像调焦过程的清晰度评价函数研究

摘要： 自动调焦是一类建立在搜索算法上的调焦方法，它通过计算机编程对不同对焦位置所成像的清晰度进行评价，利用正确对焦时图像最清晰这个特征找到正确的对焦位置。判断图像对焦与否是通过图像清晰度对焦评价函数/调焦状态评价函数（调焦判定函数）来衡量的。利用每一个调焦判定函数对包含了一组模糊和清晰图像的序列图像进行处理，可以得到对应于相应判定函数的调焦曲线，利用曲线可以非常直观地分析判定函数的性能。结果表明，灰度梯度函数具有比较稳定的调焦特性。

关键词：

自动调焦； 图像清晰度； 调焦判定函数； 调焦曲线

中图分类号： TP 3 文献标识码： A

引 言

目前国内外学者提出了许多调焦函数，每种调焦函数对不同的图像有不同的调焦效果[1-3]。但不同的调焦函数大都只能对某一种或几种图像具有较好的效果。由于图像的复杂性和多变性，一个函数无法适应所有测量场合。针对不同照明和不同背景的条件下[4]，对调焦函数的主要性能与特点进行实验分析和评价，可以为这些函数的正确使用提供依据。大家普遍认为用调焦判定函数这个方法最关键的是对函数的选取。理想的调焦判定函数如图1所示，它应具备：无偏性、单峰性、灵敏度高、信噪比好、高效性等特点[5]。

1 调焦判定函数

自动调焦[6-9]系统是通过计算机编程，利用一些算法规则来判断图像清晰度是否达到了最准确状态，带动电动对焦装置进行对焦，这个算法就称为调焦状态评价函数，简称为调焦评价函数[10]。

2 实验结果与分析

采用放大率法测量焦距实验中，以分划板作为目标物成像，得到下面的图（如图2所示），将它作为对焦时候的清晰图像。在清晰成像位置附近，每隔一不相等的小距离，用CCD相机采一幅图，得到10幅图，按照从离焦聚焦离焦的顺序排列。分别用各种调焦判定函数对这同一组图像进行处理，利用MatLab编程处理，得到不同调焦函数的测试结果。

此图像背景灰度集中在0～5之间，像的灰度较平均分布在65～140左右，即背景与图像在两个明显不同的灰度区间，阈值为125（一堆最大熵法），如图3所示。

利用MatLab编程，对图3进行预处理（见图4）：即对图像进行灰度化、滤波、二值化等处理以克服图像干扰。

各种调焦函数的测试结果（调焦曲线），如图5所示。由图5中的曲线，对比分析如下：

（1）无偏性和单峰性：绝对方差、Roberts梯度和、梯度向量平方、Brenner、Laplacian、Tenengrad、Variance、灰度变化率和，全频段积分、阈值积分，Range、Menmay、直流功率函数都具有较平滑的形状，而且只有一个极值点，符合要求，可以用于自动调焦；而熵函数、Masgrn、交流功率函数的曲线平滑性相对较差，出现剧烈波动，存在多个极值点容易产生误调焦，因此不能使用，应舍弃。

（2）灵敏度：绝对方差、Roberts梯度和、梯度向量平方、Brenner、Laplacian、灰度变化率和，全频段积分、阈值积分，Menmay、直流功率函数在近焦的地方尖锐性很好；灰度变化率和函数不但具有较大的变化范围，即调焦范围较大，而且近似为线性变化，但是灵敏度较低，适于大范围粗调焦；Laplacian函数峰顶宽度相对较窄，灵敏度高，因此适合于小范围精确调焦；其他函数的灵敏度居中，既有一定的调焦范围，在焦点附近又具有比较高的灵敏度，适于中等范围的自动调焦。

（3）信噪比：交流功率函数抗干扰能力比较差。

（4）高效性：Variance、全频段积分、交流功率函数最快，都在1 s以内；Masgrn函数最慢，需113 s；其余居中，在40 s以内。

通过上面的分析可以看出，对于焦距测量实验，选用分划板作为目标物，其图像采集特征为：像灰度值集中、背景灰度集中，且两者灰度有明显不同的区间图像，梯度向量平方函数具有相对较好的调焦特性。

用相同方法对有类似图像特征（背景与图像在两个明显不同的灰度区间）的图片进行检测计算（详见图6），如纹理、医用检查图片、工件边缘检测、星球表面等的检测类图像。

3 结 论

在放大率法测焦距实验中，利用MatLab对各种调焦判定函数编程，处理同一组从离焦聚焦离焦的图像，通过分析不同调焦函数的测试结果，发现梯度向量平方函数具有比较稳定的调焦特性。全频段积分法的抗干扰能力较差，因此它对外界环境的要求较高。熵函数的平滑性较好，但灵敏度不如灰度梯度函数好且计算时间也相对较长。统计学函数调焦特性曲线的平滑性较差，影响调焦精度的顶部干扰尖峰比较多，这些顶部的干扰尖峰会引入比较大的不确定度。

通过检测证明：梯度向量平方函数对这类灰度值集中、背景灰度集中，且两者灰度有明显不同的区间图像，具有相对较好的调焦特性。

参考文献：

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