红外成像系统中自动对焦功能优化方法研究

发布时间：2024-02-03 09:11

　　为了在红外成像系统中实现高效的自动对焦功能,深入分析和讨论了红外成像系统中自动对焦功能的优化方法及特点。结合具体的工程化应用,提出了一种对图像清晰度评价函数局部随机起伏噪声的估计方法,该方法可以提高自动对焦功能的可靠性,通过将图像清晰度评价函数的灵敏度作为反馈量引入爬坡过程,优化了爬坡算法的收敛速度。其优化方法在工程应用中的实施效果,验证了设计的正确性,优化方法的有效性。

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【部分图文】：

图2热像数字滤波前后的图像及相应的图像清晰度评价函数的曲线

就上述情况，考虑到图像清晰度函数的灵敏度的影响，图2(b)较图2(a)更适合于自动对焦功能的实现。由此可见，在红外成像系统中为保证自动对焦功能的实现和性能的提升，往往更加期望一个“干净”（无噪声干扰）的场景。红外成像数字图像处理中，除了特有的非均匀校正算法和盲元替换算法，为了解决....

图4热像的图像清晰度评价函数中心窗口细分的示意图

图3红外成像视频的数据流图1.3.1图像清晰度评价函数噪声的估计

图3红外成像视频的数据流图

爬坡算法的优化，一直是红外成像系统中实现自动对焦技术的难点和研究热点。近年来，林忠、王剑华和何炳阳等人提出了“两次下降爬坡算法”[2]，“变调焦步进的爬坡算法”[10]和“自适应的自动对焦算法”[1]，其要解决的问题是如何使爬坡算法能克服局部峰值，但大多数算法通常是增加了爬坡算法....

图1多种方法提取热像清晰度评价函数拟合曲线的比较图

在图1中，通过NI(NationalInstruments）公司的机器视觉软件，采样计算了某型号热像仪的上述6种不同算子得到的图像清晰度评价函数拟合曲线图，从图中我们不难发现其中的Sobel算子提取图像清晰度评价函数的拟合曲线较其他5条拟合曲线，相对平滑（局部噪声波动较小，图像....

本文编号：3894064