[发明专利]一种基于图像处理的自动聚焦方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理的自动聚焦方法，在爬山搜索过程中将每n个位置点的清晰度评价函数值作为一段局部曲线进行“拟合”，并通过判断该曲线内是否含有大于所设定阈值的坡峰实现精细搜索，即将存在波峰的小范围内重新划分为n个点，缩小步长重复进行搜索，而若在局部曲线内不存在大于所设定阈值的坡峰，则继续沿原始方向移动n个位置点，重复上述操作寻找最佳对焦位置。本方案基于改进的Robert灰度函数作为图像清晰度评价函数，并将曲线拟合法的思想嵌入到传统爬山算法的局部搜索中，不仅继承了传统爬山算法的简单可靠性，同时又能有效摆脱伪焦峰的干扰，避免了聚焦搜索过程中陷入局部峰值而造成复杂耗时的问题，可广泛应用到相机、显微镜等各种成像系统中。

技术领域

本发明属于图像处理和自动聚焦技术领域，具体涉及一种基于图像处理的自动聚焦方法。

背景技术

随着各种成像设备智能化、自动化的迅速发展，自动聚焦技术已成为当前各类型成像系统和计算机视觉领域的关键技术之一。自动聚焦是指图像采集过程中，通过调节镜头的位置从而在图像探测器(如CMOS或CCD探测器)上获得清晰图像的过程。自动聚焦根据其聚焦原理可分为主动式聚焦和被动式聚焦两种。主动式聚焦主要基于测距，通过测量出目标与镜头之间的距离而据此计算得到对焦准确的位置，直接驱动运动装置到达该位置完成聚焦，这种方法需要额外的测距设备支持，因此通常需要更多的体积、成本以及电源消耗等；而被动式聚焦则不需要向目标发射任何能量或信息，仅通过接收到的光线和形成的图像信息对聚焦状态进行分析，并按照一定的搜索策略控制运动装置反复调节位置参数，直到获取最清晰的图像；基于图像处理的自动聚焦是目前被动式聚焦方式中较为流行的一种。

随着数字图像处理技术的发展，越来越多的自动聚焦方案都开始采用图像处理手段。在基于图像处理的自动聚焦过程中，系统相机对准需要对焦的目标场景，并驱动步进电机等运动装置控制对焦位置，通过对相机图像传感器采集到的图像进行清晰度计算，由图像清晰度来反馈控制运动装置移动的方向和步长，直到找到清晰度最大的位置即为对焦准确的位置，最终完成调焦。这种方式不依赖于其他设备的辅助，完全以数字图像处理与分析为基础，更利于系统的集成化和微型化，降低系统成本，因此在各类型成像系统应用(如相机、显微镜等)中变得越来越流行。

基于图像处理的自动聚焦实现中主要涉及两个关键问题：一个是清晰度评价函数，一个是聚焦搜索策略。清晰度评价函数也称聚焦评价函数，图像的清晰度评价是系统离焦合焦状态的数字化反映，评价计算的准确性决定了自动聚焦的精度，是自动聚焦的关键因素。目前对清晰度评价函数的研究比较多，通常是通过图像的锐度(梯度)特征计算来进行的。聚焦搜索策略同样重要，其就是如何对聚焦过程进行控制，使得能够用较快较少的步长移动达到最精确的聚焦效果，决定了自动聚焦的速度。相比于对清晰度评价函数的研究，聚焦搜索策略方面还有很多问题没有得到较好解决。

目前已提出的聚焦搜索策略有很多，其中应用最广泛且自动化程度较高的是爬山算法。爬山算法是根据清晰度评价函数的单峰性提出的，其基本原理是在聚焦过程中通过前后不同位置的图像清晰度的增减变化来判定坡峰的位置。具体来说，爬山算法首先以合适的固定步长从起始位置出发，当遇到清晰度评价值显著变化的位置时，判定并记下该处处于爬坡状态；当清晰度评价值开始连续下降时，判定已过坡峰位置，则掉头再以较小步长从反方向进行爬坡一次，通过对坡峰如此反复的来回确定，直到最大清晰度评价值的变化足够小为止，此时即达到满足精度要求的最佳对焦位置。爬山算法性能稳定，自动化程度高，可达到较高搜索精度，因此得到了广泛的应用。