自動對焦講解學習.ppt

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1、工業(yè)相機的自動對焦在相機中,對焦和曝光是確定最終圖像質量的量個重要參數(shù)。自動對焦和自動曝光是相機軟件組成的兩個關鍵技術。決定最終照片質量的三個參數(shù):(1)、白平衡把各種不同光源色溫下的被攝景物的顏色,拍攝還原成標準色溫下的顏色。調整白平衡,是保證準確還原被攝物的真實顏色的需要。(2)、對焦對焦的目的是使被攝景物在感光芯片平面上結成清晰的影像,保證所攝畫面上主體影像的清晰(3)、曝光在拍攝過程中使相機中的感光芯片得到合適的曝光手動對焦是用手轉動鏡頭上的對焦環(huán)來進行對焦。說動對焦是通常實在取景器內目測拍攝對焦的清晰程度來判斷對焦的準確與否。優(yōu)點:可以保證對焦清晰。缺點:耗時特別長自動

2、對焦可以分為兩種:(1)、基于測量鏡頭與被攝景物之間距離的測距方法,簡稱測距法。(2)、基于對焦屏上成清晰像的對焦檢測方法,簡稱檢焦法。測距法:就是通過距離感應裝置測距,并通過裝用芯片的運算、處理,來控制鏡頭內的調焦馬達是相機鏡頭組前后移動,從而完成自動準確調焦的一種操作,使被攝目標成像清晰。檢焦法:是通過在鏡頭附近設置調焦機構,直接探測鏡頭的焦點。自動對焦系統(tǒng)一般有兩個功能模塊構成1、分析處理模塊分析處理的作用是判斷輸入圖像是否清晰,如果對焦不清晰則該模塊同時算出這幅圖像的離焦程度。2、控制驅動模塊根據(jù)分析處理模塊提供的相關信息來調整整個系統(tǒng)的的狀態(tài),是目標圖像處于對焦狀態(tài)。自

3、動對焦的具體分類:自動對焦也可以分為以下兩類:半數(shù)字式自動對焦:通過處理獲得的視頻圖像來得到相應的對焦評價函數(shù),再根據(jù)該評價函數(shù)驅動電機運動,帶動鏡頭的移動,從而獲得對焦清晰的圖像。理想的評價函數(shù)應該具有單峰值、無偏性,并且能反映離焦的極性,能抵抗圖像中含有的各類噪聲,對各種結構特點的圖像都能對焦;同時還要有容易計算、運算速度快的特點。具體可以分為以下四類:閾值積分法、頻域帶通法、微分梯度法、圖像最大熵法。全數(shù)字式自動對焦:既不需要投射設備,也不需要驅動鏡頭移動的電機,只需要確定圖像的點擴散函數(shù)PSF,根據(jù)所得到的PSF恢復重建圖像,從而得到清晰的對焦圖像。主要應用有以下兩類:1

4、、對焦深度法(IFA)2、離焦深度法(IDA)對焦深度法:是一種建立在搜尋過程上的對焦方式,他利用調焦機構不斷改變光學系統(tǒng)的相關參數(shù),同時獲取這些參數(shù)下的一系列圖像,從中找出最清晰的一幀,根據(jù)這幀圖像的成像參數(shù)即可獲得最佳的對焦效果的圖像。IFA主要需解決圖像清晰的評價以及基于圖像清晰的焦平面定位等問題,以保證對焦系統(tǒng)根據(jù)需要快速準確的定位出最佳成像焦平面位置。優(yōu)點:有較好的對焦精度缺點:需要耗費較長的時間離焦深度法:IDA不屬于搜尋方法。它是根據(jù)物體的離焦程度以及相應的成像參數(shù)來確定物距和對焦圖像,而不需要物體對焦,并且IDA只需要處理少數(shù)幾幀圖像就能夠達到目的。優(yōu)點:計算速度

5、快。缺點:精度不夠,另外它還需要精確的相機特性參數(shù)。在研究IFA和IDA根據(jù)模糊圖像重建清晰圖像的基礎上,綜合兩者之優(yōu)點提出了一種新的根據(jù)可變數(shù)量的模糊圖像恢復重建清晰圖像的自動對焦算法,即對焦離焦深度法(IFDA)。全數(shù)字式的兩大優(yōu)點:1.調焦更加智能化,對焦判斷更加靈活多樣。2.利用計算機可以很方便地對運動執(zhí)行機構進行控制,從而比來復雜的調焦電路和機構。成像模型:根據(jù)模型確定psf函數(shù):由模型知道如果p點沒有完全對焦,則他在圖像傳感器上會形成模糊圖像p“。如果p為入射能量且單位為1.則p"就是系統(tǒng)對單位能量的沖擊響應,也就是相機系統(tǒng)的點擴散函數(shù)PSF,記為h(x,y)。定義q

6、=2R/D,根據(jù)相似三角形定力有:將成像模型帶入即:得到:從而,模糊圓半徑R為:顯然,R為關于物距u和相機參數(shù)e的函數(shù),記為R(e,u)。因此可以得到點擴散函數(shù):其傅里葉變換如下:物點p在圖像傳感器上所成像的亮度分布由其位置和成像參數(shù)e確定。如果成像過程中沒有能量損失,則物點在圖像傳感器面形成的所有像素點的亮度和為1:h為在x‘,y’的亮度值IFDA的理論基礎是基于IFA與IDA基礎上提出來的他綜合了傳統(tǒng)的IDA法與IFA法的優(yōu)點和特征。IFDA的目的就是在該圖像序列中找出物體的對焦像面FIS。因此可以求出圖像g(i,j,k):如果參數(shù)D不變,調節(jié)參數(shù)s和f來調節(jié)相機成像參數(shù)e圖

7、像g(i,j,k)可以近似表示為g‘(i,j,k):從而重建恢復三維景物的外形和對焦圖像可以表示成最優(yōu)化問題,即求圖像和恢復重建圖像的之間的均方差E為最小:IFDA算法可以簡單概括為:從圖像序列中選取3~5幀相距交運的圖像,先使用IDA大概估計出景物的FIS,在該對焦圖像面FIS周圍另外選取圖像,而在估計值范圍外不在選取圖像,這樣可以避免邊檢效應和圖像重疊問題。然后在使用IFA和插值或者IFDA算法來改善優(yōu)化對焦像面FIS的估計值。最終得到理想的自動對焦圖像。最后對算法進行最優(yōu)化

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