一種攝像頭自動(dòng)聚焦方法及硬件實(shí)現

傳統的自動(dòng)聚焦可分為主動(dòng)式自動(dòng)聚焦和被動(dòng)式自動(dòng)聚焦兩類(lèi)。主動(dòng)式自動(dòng)聚焦是利用發(fā)射紅外線(xiàn)或超聲波來(lái)度量被攝物的距離，自動(dòng)聚焦系統根據所獲得的距離資料驅動(dòng)鏡頭調節像距，從而完成自動(dòng)聚焦；被動(dòng)式自動(dòng)聚焦是通過(guò)接受來(lái)自被攝物的光線(xiàn)，以電子視測或相位差檢測的方式完成自動(dòng)聚焦。

隨著(zhù)計算機技術(shù)的發(fā)展和數字圖像處理理論的日益成熟，自動(dòng)聚焦技術(shù)進(jìn)入一個(gè)新的數字時(shí)代，越來(lái)越多的自動(dòng)聚焦算法基于圖像處理理論，改變以往用測量相機與被攝物體之間的距離來(lái)進(jìn)行聚焦的方法。傳統的方法不僅使系統龐大笨重，而且有時(shí)還不準確。數字圖像處理理論認為，圖像聚焦程度(即圖像是否清晰)主要由光強分布中高頻分量的多少決定。高頻分量少則圖像模糊，高頻分量豐富則圖像清晰，在空域表現為圖像的對比度變化明顯[1]。本文就是利用這一特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的灰度差分法作為圖像清晰度評價(jià)函數實(shí)現自動(dòng)聚焦系統的方法。實(shí)驗表明，該系統成本低、聚焦速度快，且效果良好、應用范圍廣泛。

1 圖像清晰度評價(jià)函數

理想的圖像清晰度評價(jià)函數應該具有以下特性[2]：(1)無(wú)偏性，即只有在聚焦處評價(jià)函數才取極值；(2)單峰性，即評價(jià)函數只有一個(gè)極值點(diǎn)；(3)高信噪比，即在較高的干擾條件下，保證系統能夠正確檢測到離焦信號；(4)計算量小，即能通過(guò)較少的計算，快速得出評價(jià)函數的結果。

1.1 傳統的圖像清晰度評價(jià)函數

傳統的評價(jià)函數分為以下幾類(lèi)：

(1)灰度變化函數。聚焦圖像比離焦圖像包含更多的灰度變化，這樣圖像灰度值的變化可以作為評價(jià)函數。

(2)梯度函數。在圖像處理中，圖像梯度可以用來(lái)進(jìn)行邊緣提取。離焦量越小，圖像邊緣越鋒利，應該具有很大的圖像梯度值。因此，圖像的梯度變化也可以作為評價(jià)函數。 (3)圖像灰度熵函數。聚焦圖像的信息熵要大于離焦圖像的信息熵。因此，圖像的灰度熵也可以作為評價(jià)函數。

(4)頻域類(lèi)函數。這類(lèi)函數主要基于傅里葉變換，傅里葉變換的高頻分量對應著(zhù)圖像邊緣，而聚焦圖像總是具有鋒利的邊緣，即包含著(zhù)更多的高頻分量，這樣可以根據圖像傅里葉變換后高頻分量含量的多少作為評價(jià)函數。

1.2 改進(jìn)的圖像清晰度評價(jià)函數

常用的聚焦評價(jià)函數有以下幾種方法：高頻分量法、平滑法、閾值積分法、灰度差分法、拉普拉斯像能函數等。這里主要介紹灰度差分法?；叶炔罘址╗3]是一種形式簡(jiǎn)單但很有效的聚焦評價(jià)函數，它利用圖像的相鄰像素差的絕對值之和作為聚焦評價(jià)函數，即：

當圖像聚焦清晰時(shí)，F(x，y)最大。

但是，對于亮度變化比較均勻的圖像，灰度差分法計算所得的數據值之間差異較小，經(jīng)常出現不符合單調要求的點(diǎn)，其聚焦效果不好，不能明顯反應出鏡頭在不同位置上獲得的圖像質(zhì)量。因此，本文提出了一種改進(jìn)的方法作為圖像的清晰度評價(jià)函數，即將一場(chǎng)圖像所有像素的亮度值與周?chē)嘟袼氐牧炼戎挡畹钠椒胶妥鳛閳D像的聚焦評價(jià)函數，計算相鄰同場(chǎng)圖像評價(jià)函數的值，根據比較結果由單片機控制步進(jìn)電機的轉動(dòng)方向和步數，從而實(shí)現自動(dòng)聚焦。實(shí)驗表明，該方法很好地解決了灰度差分法經(jīng)常出現不單調的缺點(diǎn)，聚焦效果良好。改進(jìn)的聚焦評價(jià)函數如下：