基于MTF的十字线目标自动调焦算法

发布时间：2021-03-30 10:02

　　十字线目标作为调焦系统中的常见目标,其调焦精度是影响调焦系统测量结果的关键因素。传统的调焦函数在灵敏度和实时性方面不能完全满足自动调焦要求。基于调制传递函数（modulation transfer function,MTF）的自动调焦算法通过连续测量多幅图像在固定频率下的MTF值绘制调焦曲线,得到调焦曲线的唯一极值点即正焦位置;在Matlab运行环境下,与现有算法进行比较,结果表明,基于数字图像MTF的调焦函数可实现单张图片的清晰度值计算仅用0.01 s,该算法实时性更好、灵敏度更高,具有应用价值。 

【文章来源】：计量学报. 2020,41(08)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

调焦算法程序流程图

在正焦位置前后以0.05 mm为间隔等距截取9幅图片，得到如图2所示的序列。其中，图2(e)处于正焦位置，清晰度最高。为了方便做快速傅里叶变换，本实验的线扩散函数采样区域大小为256个像素点。虽然采样在暗室中进行，但由于CCD对环境光比较敏感，仍然存在背景噪声，会对测量结果的精度产生较大影响;CCD的随机噪声也会对测量精度产生较大影响，所以在进行傅里叶变换前，这里分两步对十字线图像进行去噪处理:(1)选取20条采样行，对各列像素的灰度值求平均值得到LSF;(2)通过直方图统计图像中的像素灰度值，找到出现频次最多的灰度值即为背景噪声，将整幅图像减去背景噪声灰度值即可得到正常图像[14]。噪声去除前后的MTF对比如图3所示。

噪声去除前后的MTF对比


本文编号：3109328