像机调焦清晰度的技术研究

摘 要 在近景摄影测量工作中，为了能够完成好图像测量工作，需要得到优质的图像画面，在以往的工作中，都是根据操作人员的经验和个人感觉对图像的质量进行一定的评判，文章就为了在调焦过程中降低人为因素，找出了一个科学合理的算法判据通过定量分析来解决上述问题。

关键词 调焦清晰度；像机；量化分析

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）23-0047-02

1 应用背景

在近景摄影测量工作中，通过调焦将图像的画面变得清晰就变得尤为重要，在以往的工作中，往往都是根据操作人员的经验和个人感觉对图像的质量进行一定的评判，这样由于人为因素的加入使得不同的操作人员会得到不一样的图像品质。在图1中上下两个场景为同一像机微动调焦拍摄同一目标时的场景，肉眼几乎不能区分它们的差别。但在图2中，标志点放大后的图像，这时人眼可以发现它们的差别，上边比下边略为清晰，这些微小的差别对图象判读会造成一定的影响，尤其在自动判读时，会给测量带来一定的误差。为了使得在调焦过程中降低人为因素，就必须找出一个科学合理的算法判据通过定量分析来解决上述问题。

图1 同一像机微动调焦拍摄同一目标的场景

图2 放大的标志点

对于图像清晰度的量化分析，国内外也有相关的研究，它们对如何判定图像的清晰提出了一定判据，但通过这些判据将图像的清晰度分析进行量化分析却做的不完善，并且在实时的环境中（如将像机中获得图像后，直接就给出一个清晰度量化值，用于指导测试人员现场操作）做量化分析的国内几乎没有涉及。

2 工作模式设计

在工程运用中，需要的是一个既方便操作，又实时性好的方案。因此本文在不增加外部设备的情况下，如图3中的工作场景，即通过笔记本电脑用以太网连接摄像机，实时获取视频画面，在特定的算法下，得出客观的清晰度评价指数，用户通过清晰度指数值调焦来获取最佳画面。

图3 工作场景

3 算法研究

考虑到算法的实时性、计算机的数据处理能力以及人员操作三方面的因素，决定采用计算机通过像机厂家提过的SDK来获取像机每秒5帧的实时图片，然后再对获取的每一帧图片进行处理。

图像清晰，表现为锐利，图像不清晰则反之，因此在算法上可以采用罗伯特梯度和评价函数（公式（1））的基础上进行设计，首先设置调节工作区大小，这里有几个因素需要考虑：

1）计算机的处理速度，及工作区需要处理数据的量能在0.2秒内完成，这样才能达到5帧/秒的设计指标。

2）考虑到像机的景深，需要将最清晰的部分设置到被拍摄物体上，而不是浪费到周围的背景上。

3）可以克服干扰，不能因为几个像素的突变导致计算系统的不稳定。

4）操作方便，系统不宜复杂。

（1）

因此，在计算机数据处理能力的基础上考虑，提出一个默认值为200*200像素区间组成的一个清晰度调节区域，这个区域大小也可以修改，在软件使用时可以用鼠标的点击图像中最想调节清晰的区域，以鼠标为中心的200*200像素为清晰度调节区域，也就是数据计算区域。如图4，矩形框就是清晰度调节区域。

图4 清晰度调节区域

选择了清晰度调节区域后，下一步工作就是利用罗伯特梯度和评价函数进行计算，从公式（1）中可以得出P值，这里将它名为清晰度量值，有了一个值后，在软件的设计中引入另一个变量PD，将它命名为清晰度当前最大量值，软件在运行时会0.2秒计算一次当前的P值，并将P与PD进行对比，如果P大于PD值，就将P的值赋予PD，在软件的界面上实时的显示P和PD值。

4 外场运用及效果

在外场工作时，将像机的调焦环从最小值慢慢向无穷远调节，这时P和PD的值会同时慢慢变大，在图像清晰度调节区域最清晰的时候PD将达到最大值，当然，操作者这时不会知道这是最清晰的，继续向无穷远处调节，P值将继续变化，而PD将不变，然后将调焦环往回调，这时注意观测P值，当P值接近PD值时，慢慢微调，最后使得P值在和PD一致，这样图像的图像清晰度调节区域将变为最清晰的，也就达到了外场调节像机清晰的目的。

将此方法在运用外场试验中，尤其是在光照强的情况下，具有不可比拟的优势。

参考文献

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