主页（http://www.pttcn.net）：一体化摄像机中几种自动调焦法及其特性比较 随着光电图像拾取技术和数字图像处理技术的快速发展，基于图像处理的数字图像自动调焦技术也获得快速发展，并成为图像测量技术、计算机视觉技术等的关键技术之一。 自动调焦技术是从20世纪70年代后期发展起来的，到现在已经日臻成熟，并在摄影摄像系统中获得了广泛的应用。如自动照相机、数码相机、摄像机(含监控系统中的一体化摄像机)、用于网上视频图像通信的作为计算机外设的USB Video Camera以及用于图像检测中的其它摄影摄像设备等。 由应用光学中知，摄影物镜成像有下列公式 式中，D为物距;d为像距;f为透镜焦距。 由式(1)可知，当物距D发生变化时，由于物镜的焦距f不变，要获取清晰的像，就需要改变像距d。但绝大多数光电成像系统的像距d是固定的，这就需要调整物面沿光轴的位置。所谓调焦，就是指沿光轴方向改变物面或镜头的位置，使物像关系满足公式(1)，以获取清晰的图像。 调焦有手动与自动两种：手动调焦靠人眼目视检测与手动调节，其效率低、精度差;自动调焦则包括信号自动检测与自动调整，其特点是效率高、精度高，但结构比较复杂。因此，自动调焦系统就是要代替原来的手动调节，先自动检测光电图像信号，再根据检测的情况自动调节摄像镜头和感光面之间的距离，并使得像平面落在感光面上。显然，这种自动调节需要用到电机，通常使用微型伺服电机或微型步进电机，用它们去驱动变焦镜头的调节环，以调节镜头中透镜前后的距离，即调节焦距。从而使像平面落在摄像器件的感光面上，以满足公式(1)的物像关系，使被摄图像清晰。 自动调焦的方法很多，按其原理大致可分为两类：对焦点及其偏离的直接检测法与对物面到透镜的距离检测法;按离焦信息的检测方法也大致可分为两类：即直接调焦法与间接调焦法。直接调焦是基于光学系统在理想像面上像质边缘的对比度最大，通过直接检测像边缘的光强分布来获取离焦信息，来直接进行调焦;间接调焦是把物镜的理想成像位置作为参考面，用各种传感器检测像面或物面位置相对于参考面的偏离信息而进行的调焦。 本文介绍的基于图像处理的自动调焦法，则属于一种直接调焦法，它通过对成像质量进行图像处理而实现自动调焦，是成像系统尤其显微系统比较理想的一种自动调焦方法。因此，基于数字图像处理的自动调焦过程可以描述为：计算机通过光学系统和图像采集设备采集到一系列的数字图像，对每帧图像进行实时处理，判断聚焦是否准确、成像是否清晰，并给出反馈信号控制镜头的运动，直到采集到的图像清晰度符合使用要求，即完成自动调焦。 本文介绍基于图像处理的自动调焦法的原理、特点、几种常用的聚焦评价函数，基于图像处理的几种常用的自动调焦法，如阈值积分法、高频通带法、微分法等，以及这几种自动调焦法的比较。 基于图像处理的自动调焦法的特点 由上述可知，基于图像处理的自动调焦法的基本原理是，通过镜头和固体图像传感器采集被测物的光学图像，经模拟数字转换为一系列数字图像，再利用计算机对每一帧图像进行实时处理，以判断对焦的准确程度与成像的清晰程度，并给出信号去控制镜头的运动，直到采集到的图像符合要求，即完成自动调焦。由于充分利用计算机处理数字信号的高速度和灵活性，因而基于图像处理的针对数字图像进行自动调焦的方法在视频监控摄像机中获得了广泛的应用。 基于图像处理的自动调焦法有如下的特点： 1、简化硬件、灵活方便 由于利用计算机进行数字图像处理，因而可方便地对运动执行机构进行控制，从而避开了复杂的调焦电路和机构。因为现在计算机的接口和总线技术已经非常成熟，只需通过软件给出控制信号，就可直接控制电机去驱动物镜的运动，因而灵活方便，且大大简化了电路和运动机构，即简化了硬件。 2、聚焦判据灵活多样，使调焦更加智能 一般的自动调焦法只能是利用一种方法或一种聚焦判据来调焦。而通过计算机的数字图像处理法，则可灵活多样。如不仅可利用轮廓边缘的梯度信息，还可提取图像中的其它有效信息(频率、相位等)来进行聚焦判断，从而使调焦更加准确、智能。 此外，由于计算机的灵活性，还可针对不同的使用要求去选择不同的判据。如只需要图像中的某一个局部目标，就可针对图像中的这一局部进行处理。这时一般可用该局部的对比度(即边缘梯度)作为调焦的判据。 常用的几种聚焦评价函数 采用图像处理法实现自动调焦的一个关键问题是，在于图像清晰度评价函数的选取。理想的评价函数要求：无偏性、单峰性、能反映离焦的极性、对噪声敏感度低、计算量尽可能小等。离焦图像可以看作由物体和点扩散函数做卷积的结果，这样往往导致图像中高频分量的减少或缺失。这一结果也可理解为，聚焦的图像比离焦图像包含更多的细节和边缘信息。凋焦评价函数通常基于离焦图像与聚焦图像的内容信息的差别等先验知识，因此没有对任何情况都适用的全能方法。 基于图像处理的自动调焦法的常用的聚焦评价函数的类型大致有：灰度梯度函数、信息学函数、频域函数、统计学函数等。 灰度梯度函数 这类函数主要利用对图像灰度的各种处理方法来表征图像清晰度。假设图像中某点(x，y)处的灰度值为g(x，y)，图像的规模为M×N(M列、N行)个像素，则灰度梯度判别函数包括以下几种常见形式。 1、灰度涨落变化函数 这是一种判断图像灰度起伏程度的方法，其函数式为 式中，g0是图像灰度平均值。 2、灰度绝对变化函数 该评价函数与灰度涨落变化函数比较类似，适于具有固定单一背景的图像对比。该函数式为 式中，g(x0，y0)为某参考像素点(x0，y0)处的灰度值。 3、梯度向量模方函数 梯度向量模方函数是一个灰度变化梯度和的表达式，只选取了梯度标量数值信息作为灰度变化量描述，其函数式为
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