[发明专利]一种粗调细调相结合的快速插值焦点探索算法

说明书

技术领域

本发明属于自动对焦领域、工业自动控制领域，具体涉及一种焦点探索算法。

背景技术

光学成像系统是机器视觉系统的“眼睛”，其重要性毋容置疑。自动对焦技术是数字成像系统的核心技术之一，当违背成像规律产生离焦时，一方面需要机器视觉系统能够智能、快速的调节光学参数以聚焦，从而得到清晰、可用的图像，保证机器视觉系统的正常运行。可以说只要有对输入视频进行监控或处理的的设备上都需要用到自动对焦模块。

自动对焦技术广泛的应用在工业生产及社会生活的各个领域。在医疗器械领域，生化分析仪、内窥镜、CT、MRI、X线机等都需要自动对焦功能；在光学仪器如数码相机、摄像机、视频监控器材、显微镜、望远镜等产品上自动对焦模块是必不可少的；在工业生产设备如电路板印刷机、液晶显示板印刷机、太阳能电池板印刷机、薄膜面板印刷机等设备上自动对焦功能更能够提高生产效率，满足设备智能性的要求；在办公仪器如扫描仪，投影仪以及在计量仪器如遥感遥测、测量仪等诸多产品上，自动对焦功能同样在提高市场竞争力，改善产品效能上都起着不可或缺的作用。

图像的清晰度可以通过计算图像的高频分量来进行判断，数字图像处理理论认为，信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频分量部分，但轮廓的锐度和细节取决于图像的高频分量部分。

对焦评价函数是通过计算图像的高频分量值而确定图像的离焦程度的，对焦评价函数输出值越大，则图像中的高频分量就越多，图像边缘轮廓就越清晰；相反对焦评价函数输出值越小，则图像中的高频分量就越少，图像的边缘轮廓就越模糊。一般而言在焦点位置的图像边缘轮廓最为清晰，也就是说对焦评价函数的最大值对应于焦点位置。这就给自动对焦技术提供了理论依据。

基于图像处理的自动对焦技术的基本原理都是通过探索对焦评价函数的最大值来实现的。目前针对对焦评价函数的研究比较多，也提出了很多性能比较好的对焦评价函数。但优秀的对焦评价函数最大值探索算法很少有相关的研究论文发表。

目前最常用的焦点探索算法是爬山搜索算法，其原理如图1所示。驱动聚焦镜头的步进电机从起始位置(A点位置)出发，以等幅间距自左向右逐步探索。每走一步，就计算一次图像的对焦评价函数值。若计算所得的对焦评价函数值逐渐增大，说明电机驱动方向正确，系统逐步对焦。当对焦评价函数值第一次出现减小时(B点位置)，说明镜头已经超过焦点位置，此时应自右向左做反向探索，直到再次出现对焦评价函数值变小时(C点位置)，说明焦点位置在B点与C点之间。此时减小采样间隔，重复上述探索步骤直到找到焦点位置。

虽然从理论上说爬山探索法非常适用于探索焦点位置，但在实际应用中，传统的爬山探索法存在着诸多技术问题，主要归纳为以下几点：1、在实际应用中，由于在远离准焦点的区域内，对焦评价函数的曲线是平坦而稍有起伏的，其值的变化缓慢且没有特点，因此运用普通的爬山探索法在那里难以确定电机的转动方向。当电机遇到一个局部极值时就会错误地认为已经找到准焦点而改变镜头的运动方向或者停止继续对焦，从而无法找到准确的对焦点；2、爬山探索法实现起来比较简单，但对于一些要求比较高的应用往往达不到所需的速度和精度。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种粗调细调相结合的快速插值焦点探索算法，可以避免电机的盲目反转，确保系统快速的找到正确的焦点位置，并通过插值算法进一步提高焦点精度。

技术方案：本发明所述的粗调细调相结合的快速插值焦点探索算法，主要包括如下步骤：

(1)粗调：在全域范围内以一定的采样间隔进行探索并分别计算各采样点的对焦评价函数值，确定采样得到的最大值所在区间及其前后两个采样区间为细调区间；

(2)细调：在步骤(1)确定的细调区间内以较小的采样间隔再进行精确探索，分别计算各采样点的对焦评价函数值，焦点的位置处于采样得到的最大值所在区间及其前后两个采样区间之内；细调区间的采样间隔根据需要设置，间隔越小探索的精度越高；但是如果采样间隔设定得过于窄小，虽然可以提高精度，但探索次数就会大幅增加，从而大大增加了电机移动次数和探索时间。

(3)插值：取最大值左边的的两个采样点a点、b点和右边的两个采样点c点、d点的值，将a点和b点连成的直线ab，将c点和d点连成的直线cd，直线ab与直线cd的交点作为采样区间的插入值，该插入值所在的位置即为非常接近实际焦点位置。

本发明所述的粗调细调相结合的快速插值焦点探索算法，步骤(1)的具体流程为：