自动对焦中的优化爬山搜索算法
基于离焦量差异定性分析的自动对焦方法
基于离焦量差异定性分析的自动对焦方法林忠;黄陈蓉;卢阿丽【摘要】为了改善在某些场景中由于聚焦评价函数非单峰性而造成爬山搜索方法正确率降低、误差增大的问题,设计了一种基于离焦量定性差异度量的自动对焦方法.首先,利用基于空间域的卷积/去卷积变换计算对焦过程中两个不同调焦位置的两幅图像中对应点的离焦量差异值;接着,采用投票策略得出这两幅图像的离焦量差异定性度量;然后,根据离焦量差异定性度量确定对焦搜索方向;最后,按照变步长策略逐渐缩小搜索范围和搜索步长,直至在步长为1时找到合焦位置.在由18倍光学变焦的监控摄像机上采集的3个图像序列上展示了该方法与其他两种典型的基于聚焦评价函数的爬山自动对焦方法的对比,实验结果表明:所提方法在保持爬山搜索法快速、行程比较少等优点的同时,明显提高了在聚焦评价函数单峰性不良的场景中的正确率,降低了误差量,很好地解决了局部极值对于爬山搜索法的影响.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2015(035)010【总页数】6页(P2969-2973,2979)【关键词】自动对焦;离焦量差异;聚焦评价函数;爬山搜索法;S变换【作者】林忠;黄陈蓉;卢阿丽【作者单位】南京工程学院计算机工程学院,南京 211167;南京工程学院计算机工程学院,南京 211167;南京工程学院计算机工程学院,南京 211167【正文语种】中文【中图分类】TP391.4;TB853.10 引言自动对焦功能是众多光学成像设备的基本功能，在高清数字摄像机、手机、显微镜等设备中往往是决定产品性能的关键技术［1-3］。
自动对焦方式分为主动式和被动式两种:主动式自动对焦通过辅助传感器或测量工具所提供的信息完成自动对焦;被动式自动对焦是一种基于数字图像处理的方法，通过对图像的聚焦评价，驱动电机往合焦方向调节，直至满足预先设定的条件为止。
由于主动式自动对焦方法需要额外的硬件设备辅助，并且需要更高的系统能耗，所以目前被动式自动对焦是目前最常用的自动对焦方式［4-5］。
激光自动对焦中离焦量的探测与计算方法
第1期
穆文娟：激光自动对焦中离焦量的探测与计算方法
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引 言
自动对焦技术兴起于 20 世纪 60 年代，最初 主要应用于相机。近年来，伴随着相机技术、计 算机技术以及图像数字化技术开始得到越来越广泛的应用[1-3]。
根据对焦原理不同，自动对焦方法主要可分 为两类，即基于成像图像对焦评价的被动式对焦 方法和借助激光等辅助元件进行离焦量检测与对 焦的主动式对焦方法。起初，以图像为基准的被 动式对焦方法因其具有对焦精度高且无需额外设 备辅助的优点，受到国内外研究者的极大青睐， 并形成了熵函数、能量梯度函数等图像清晰度评 价函数，以及函数逼近法、爬山搜索算法等图像 处理算法，但被动式对焦过程中需要大量运算[4]， 导致其对焦速度受到极大限制。为提高对焦运算 速度，越来越多的研究者开始把研究方向集中到 主动式对焦方法上来，如：加拿大 WDI 公司的 ATF5 激光自动跟踪系统，根据半导体激光信息 快 速 准 确 地 提 取 聚 焦 误 差 信 号 ， 在 100×物 镜 下，对焦精度可达±0.3 μm，对焦速度 0.2 s[5]；中 国科学院长春光学精密机械与物理研究所的郝贤 鹏等利用临界角法自动对焦原理，应用归一化、 数字滤波等技术获取离焦误差信号与离焦量方 向、大小的关系曲线，虽然可实现 15 nm 静态分 辨率，但是线性范围小，仅为±4 μm[6]。
Keywords: auto-focus using laser；image processing of laser spot；defocus value detection
收稿日期 ：2018-03-07 基金项目 ：国家重大科学仪器设备开发专项 (2013YQ220749) 作者简介 ：穆文娟 (1992—)，硕士研究生，研究方向为测试计量技术及仪器。E-mail：muwj_225@
基于图像清晰度的快速自动聚焦算法
基于图像清晰度的快速自动聚焦算法
王勇;王典洪
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2008(16)3
【摘要】提出了一种新的快速自动聚焦算法;通过梯度阈值处理提高聚焦图像的信噪比,对选取的聚焦窗口采用图像边缘点判据与改进的Tenengrad聚焦函数相结合的方法,通过自适应变步长登山搜索算法实现了自动聚焦过程从快速粗调到精确细调的过渡;验证结果证明该算法和实际聚焦过程吻合,比已有的聚焦算法在聚焦可靠性、速度及灵敏度上有较大提高.
【总页数】3页(P370-372)
【作者】王勇;王典洪
【作者单位】中国地质大学机电学院,湖北,武汉,430074;中国地质大学机电学院,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于图像纹理清晰度的数字水印算法 [J], 王景中;张哲铭;武淳华
2.基于图像清晰度的自动聚焦算法 [J], 王蔚;宁新宝;张胜
3.基于图像清晰度评价函数与自动取窗对焦的目标视觉调焦算法 [J], 田文利
4.一种基于图像处理的快速自动聚焦算法 [J], 郭建;赵显
5.基于图像清晰度的自动聚焦 [J], 郭彬;张劲峰
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基于图像处理的一体化摄像机自动聚焦系统设计
７ ６
电 子 器
件
第３ ５卷
２ 自动聚焦算法的研究
基 于 图像 处 理 的 自动 聚焦 算 法 主要 包 括 三 部 分： 图像 聚焦 质量评 价 函数 。 聚焦 区域 选择 算法 和焦 点搜 索算法 。
２ １ 图像聚 焦评价 函数 ．
聚焦评价 函数 值时 对 图像 进 行 了 中值 滤波 ， 以此 所 算 法能有 效 的抑制 噪声 。 ２２ 聚 焦 区域 选择 算法 ．
（ 杭州电子科技大学 电子信息学院 ， 杭州 ３０ １ ） １０ ８
摘 要 ： 研究一体化摄像机中的自 动聚焦控制功能， 运用数字图像处理技术来实现 自动聚焦。采用加权中值滤波算子作为
判 断图像清 晰度 的评 价函数 ， 此算法可减小外部噪声对聚焦 的干扰 ， 并结合传 统摄像构 图采用的黄金 分割理论来选择 聚焦 区 域， 然后利用改进 的爬 山算法来搜索焦点 。在此基础上 ， 运用 Ｆ Ｇ Ｐ Ａ开 发平 台实现该 自动聚焦技术 。通过实验验证 ， 计的 系 设
（） ２ 频域 分 析法 。这 种 方 法是 基 于 傅里 叶变 换
一
图 １ 黄 金 分 割 点
幅 图画 中除 了中心 点 Ｏ是 人 的视 觉 要 点外 。
还有 四个 点 也是视 觉 关 键 点 ， 是 画 面 中的 四个 黄 就 金分割 点 Ａ、 Ｃ Ｄ。 以这 五个 点 为 中心 ， 自选取 Ｂ、 、 各
图像有更多的信息和细节 。 图像的高频分量也更加丰 富。因此可以通过分析图像的灰度差值和高频分量 的多少来判断 图像 是否为聚焦后 的清晰 图像 。
基 于 图像 处理 的 自动 聚焦技 术与 传统 的 自动聚 焦 技术 具有 完全 不 同 的 出发 角 度 ． 是 直接 针 对 拍 它
一种自动对焦搜索算法[发明专利]
![一种自动对焦搜索算法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/ac882732b9f3f90f77c61b6a.png)
专利名称：一种自动对焦搜索算法专利类型：发明专利
发明人：江旻珊,张楠楠,张学典
申请号：CN201710606378.X 申请日：20170724
公开号：CN107509023A
公开日：
20171222
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种自动对焦搜索算法，将爬山搜索法法和函数逼近法相结合，该算法中的爬山搜索法采用粗精结合的两段式算法：在粗略对焦时，大步距考虑到算法的快速性，选用灰度方差函数快速逼近对焦位置；当精细对焦时，小步距考虑算法的灵敏度采用Laplacian函数精确对焦位置。
通过比较3幅图片来缩小对焦区间并且在小区间内采用函数逼近法来拟合出最佳对焦位置。
此方法减少了图像采集和评估次数，缩短了系统自动对焦的时间，提高了算法的搜索效率；而且通过比较连续三幅图像的评价函数值，避免陷入局部峰值。
极值点由拟合解析给出，使其更加接近最佳对焦点的位置，大大的提高了算法的精度。
申请人：上海理工大学
地址：200093 上海市杨浦区军工路516号
国籍：CN
代理机构：上海申汇专利代理有限公司
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一种改进的自动聚焦搜索算法及其实现
图１ 像高频分量与聚焦镜 图２ 受噪声影响的 图 聚焦评价
头 位 置 关 系 图 函 数 曲 线
点 搜 索过程 是 一个 估计 推测 过程 ， 同盲 人爬 山一样 ， 如
只有 通 过上 坡 或 下坡 来 判 断 山峰 的位 置 ， 而不 能 从 任
意 位 置看 到 山的概 貌 ， 看 不到 山峰 的位 置 。 山算 法 更 爬 对 聚 焦评价 函数具 有严 格 的单 峰性要 求 ＿ 。 ｓ ］ 理 想 的 聚 焦评 价 函数 曲线 表 现 为 抛物 线 形 状 ， 但 在 实 际工程 中 ， 光信 号转 换 为 电信号会 产 生热 噪声 ， 从 Ｃ Ｄ 获 得 图像 数 据会 伴 随有 冲击 噪声 。当外界 光线 环 Ｃ
境很差 时， 如较 暗 的 光 线 下 拍 照 ， 图像 的有 用 信 息 减 少， 噪声 的影 响 表 现 突 出 ， 成 像 系统 造 成 很 大 的 冲 对
ｄｅ ｉ ｔ ｒ ｖ ａ ｅ ｆｏｍ ｈｅ ｒｇｈｔｐｏ ｉｉｎ ｓ ｒｏ ｌ ｔ ｉ ｓｔｏ ｅ ｉ ｕｓｙ． Ｋ ＥＹＷ ＯＲＤＳ ａ ｏ—ｏ ｕｓｎｇ， ｍ ｏｕｎｔ ｉ ｃ ｉ ｂ ｓ ａ ｃ ｉ ｌ ｏｒｔ ｕｔ ｆ ｃ ｉ ａｎ— ｌｍ ｅ ｒ ｈ ｎｇ ａ ｇ ｉｈｍ ， ｚ ｏｍ ｕ ｖｅ ｏ ｃｒ
ａ ｄ ｉｓｆ ｃ ｓ ｓ ｅ ｄ ｉ ｌ ｗ ｅ ｏ ｕ ｔ ｒｄ ｖａ ｅ ｆｏ ｔ ｅ ｒｇ ｔｐ ｓｔｏ ｅ ｉｕ ｌ ．Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒｄ ｓ ｒｂ ｓ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｕ ｏ ｆ ｃ ｓ ｎ ｔ ｏ ｕ ｐ ｅ ｓ ｏ ｗｈ ｎ ｆ ｃ ｓｍｏ ｏ ｅ ｉｔ ｒ ｍ ｈ ｉ ｈ ｏ ｉｉ ｎ ｓ ｒｏ ｓ ｙ ｉ ａ ｅ ｅ ｃｉｅ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｔ—ｏ ｕ
AF摄像头工作模式原理
AF摄像头工作模式原理AF(Auto Focus)自动对焦：自动对焦有两种方式，根据控制原理分为主动式和被动式两种。
主动式自动对焦通过相机发射红外线，根据反射回来的射线信号确定被摄体的距离，再自动调节镜头，实现自动对焦。
被动式对焦有一点仿生学的味道，是分析物体的成像判断是否已经聚焦，比较精确，但技术复杂，成本高，而且在低照度条件下难以准确聚焦，多用于高档专业相机。
一些高智能相机还可以锁定运动的被摄体甚至眼控对焦。
有的手机平台上引出的GPIO口控制或者是Sensor中集成的AF算法，不需要单独使用MCU，有的手机平台是靠MCU集成AF算法,比如MTK的6228。
Sensor 的AF算法是在ISP（DSP）的fireware里面的，就是MCU.对于Sensor带有AF功能的一般通过I2C下命令就行了。
手机平台如果是采用IO口控制的话，软件必须有AF的算法，根据图像的清晰度通过IO口控制马达的驱动IC使VCM或者Step（步进电机）动作。
实际上和音圈的原理是一样的,首先对马达供给有低到高的直流电VCM的转子由低到高走完全程,在走的过程中使用IC读取SENSOR固定位置上的亮度数值并记录实时电流数值,到达顶端后在供给马达在sensor亮度值最高时的电压,用VC开发会比较快。
镜头直接就可以拧进VCM马达的镜头槽中的，在你给VCM 进行控制时可以有两种控制方式一种时PWm控制方式，还有的是IIC的控制方式，在控制信号输入到驱动芯片时，驱动信号便发出电流来驱动VCm马达，使VCm马达机构上下移动，所以就实现了自动对焦的目的。
基于DSP的自动对焦系统，自动对焦技术是计算机视觉和各类成像系统的关键技术之一,在国外AF技术已经非常普遍，照相机、摄像机、显微镜、内窥镜等成像系统中有着广泛的用途。
在我们国家这个方面应用比较少。
传统的自动对焦技术较多采用测距法,即通过测出物距,由镜头方程求出系统的像距或焦距,来调整系统使之处于准确对焦的状态。
最优化瞎子爬山法
最优化瞎子爬山法瞎子爬山法（Blind Man's Bluff）是一种基于经验的最优化算法，也是一种局部算法。
它的灵感来自经典的游戏“瞎子踩地雷”，在这个游戏中，玩家需要根据周围雷的数量来推测雷的位置。
瞎子爬山法的思想是，从一个初始解开始，通过不断地在解空间中移动来寻找更优的解。
它并不依赖于问题的具体形式，只要能定义一个评价函数，就可以使用瞎子爬山法进行优化。
首先，我们需要定义一个目标函数。
这个目标函数可以是问题的实际目标，也可以是相关的指标，例如成本、效益、距离等。
在瞎子爬山法中，我们的目标是最小化目标函数，也就是寻找一个局部最优解。
接下来，需要选择一个合适的初始解。
初始解的选择可以是随机的，也可以是问题的一种启发式解。
选择一个好的初始解对于瞎子爬山法的性能至关重要，因为它决定了的起点。
然后，从初始解开始，进行以下步骤：1.生成邻域解：根据问题的特性，生成当前解的邻域解。
邻域解是通过对当前解进行一定的变换得到的，例如改变一个或多个变量的值、交换变量的位置等。
2.评估邻域解：对邻域解应用目标函数，计算每个邻域解的评估值。
3.选择最优解：从所有邻域解中选择一个评估值最小（或最大，具体取决于问题）的解作为当前解。
如果当前解是最优解或无法找到更优解，算法终止。
4.转移到新解：将当前解更新为最优解，并回到步骤1瞎子爬山法的优点是简单易懂、易于实现，而且在一些问题上具有良好的表现。
它也可以用于解决大规模问题，因为它不需要维护完整的解空间。
然而，瞎子爬山法也有一些缺点。
首先，它容易陷入局部最优解，并且无法跳出局部最优解以找到全局最优解。
这是因为它只考虑当前解的邻域解，而没有维护全局信息。
其次，瞎子爬山法可能会在空间中无限循环，特别是当没有更优的解时，无法终止。
为了克服这些缺点，可以使用改进的瞎子爬山法，例如随机重启瞎子爬山法、模拟退火算法、遗传算法等。
这些算法通过引入随机性、全局策略或其他启发式策略，提高了瞎子爬山法的性能。
红外系统自动调焦技术的研究与工程实现
ｔ ｎ ｕｅ ｐｉ ｚｄｍ ｕ ｔｎｃ ｍ －ｅｒ ｉｇ ｇｒｈ ｄｅｔｅ ｅｋ ｕｅ Ｉ ｏｔ ｌ ｔ ｄｔ ｄｉ ｃｓｍ － ｉ ，ｓｓ ｔ ｅ ｏ ｎ ｉ ｌ ｂｓａｃ ｎ ｏｉ ｍ ｔｊ ｇ ａ ，ｓｓＰＤ ｃｎ ｏ ｍｅ ｏ ｒ ｅｆ ｕ ｏ ｏ ｏ ｍｉ ａ ｉ ｈ ａ ｌ ｔ ｏｕ ｈｐ ｒ ｈ ｏ ｖ ｏ
中图分 类 号 ： Ｎ １ Ｔ ２９ 文献标 识 码 ： Ａ ＤＯｌ １ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ －０ ８ ２ １ ． ０ ０ ３ ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ １５ ７ ． ０ ２ １ ． １ ｓ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ － ｅ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｕ ｏ ｆ ｃ ｓ ａ ｃ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒｎｇ ｒ ａ ｉ ｔｏ ｆａ ｔ －ｏ ｕｓ ｚ ｉ ｎ ｒ ｒ ｄ ｉ ａ ｉ ｙ ｔ ｍ ｎ ｉ ｆ ａ ｅ ｍ ｇ ｎｇ ｓ ｓｅ
并充 分考 虑 了对 实 际 应用 中场 景 目标 的适 用 性。 本 技 术 以 Ｆ Ｇ 为 核 心 处 理 器 ， 用 ＳＰ ＰＡ 采 ｏＣ
（ｙｔ ｎｐ ｇ ｍ ａｌ ｃｉ， ｓｓ ｍ ｏ ｒ ｒ ｍ ｂ ｈ 可编 程 片上系统 ） ｅ ｏａ ｅ ｐ 的处 理 架构 实现算 法， 功应用 于工程 项 成 目中。 关 键词 ： 自动调 焦 ；ｏ Ｃ； 价 函数 ； 山搜 索； Ｉ ＳＰ 评 爬 ＰＤ
第４ ２卷 第 １ Ｏ期
２１ ０ ２年 １ ０月
激 光 与 红 外
ＬＡＳ ＥＲ ＆ Ｉ ＮＦＲＡＲＥＤ
Ｖ １４ Ｎ ． ０ ｏ ． ２， ｏ １
Ｏｃｏ ｒ ２ ２ ｔｂｅ ， ０１
文章编号： ０ － ７ （０２ １－１ － １ １ ０８２ １）０１４ ０ ０ ５ ５４
自动聚焦算法
自动聚焦算法
自动聚焦算法是指在图像或视频处理中，自动计算出最佳焦点位置的算法。
在摄影和计算机视觉领域中，自动聚焦算法被广泛应用于识别图像或视频中的目标，并将图像或视频亮度调整到最佳状态。
以下是几种常见的自动聚焦算法：
1. 对比度自适应算法：该算法通过计算图像中不同区域的对比度，确定图像中的焦点位置。
对比度越大的区域被认为是焦点位置，从而实现自动聚焦。
2. 边缘检测算法：该算法通过检测图像中的边缘，并计算边缘的清晰度和对比度，确定焦点位置。
边缘清晰度和对比度越高的区域被认为是焦点位置。
3. 基于模糊度的算法：该算法通过计算图像中不同区域的模糊度，确定焦点位置。
模糊度越小的区域被认为是焦点位置。
4. 基于深度信息的算法：该算法利用深度传感器或双摄像头等设备获取图像中不同区域的深度信息，确定焦点位置。
深度信息越近的区域被认为是焦点位置。
5. 基于机器学习的算法：该算法通过使用机器学习模型，如卷积神经网络，训练模型来判断图像中的焦点位置。
模型通过学习大量样本数据，能够准确地判断出最佳焦点位置。
以上是一些常见的自动聚焦算法，实际应用中，可以根据具体需求选择适合的算法。
基于图像处理技术的航空相机镜头焦面自准直定位研究
基于图像处理技术的航空相机镜头焦面自准直定位研究赵育良;许兆林【摘要】A measuring method of aerial camera lens' focus plane is presented, which locates focus plane using autocollimation theory. The system chooses two kinds of image definition evaluation function to extract the characteristics of image definition, and detects focus plane quickly using hill-climbing algorithm. Simulation experiment result proves that measuring and calibrating the focus plane of aerial camera using the autocollimation measuring system is characterized by high precision, high speed and good real-time performance, and has little influence by the artificial factors. The system is adapted for the focus plane calibration and auto-focusing system of aerial CCD camera.%提出基于图像处理技术的航空相机镜头焦面定位的方法,利用光电自准直原理进行焦面定位,并选用两种图像清晰度评价函数实时提取图像清晰度特征,采用优化的爬山算法进行快速检焦.仿真实验结果表明:利用本系统对焦距为750mm,F数为6.3,CCD像元尺寸为6.8μm×6.8μm,成像光谱为500 nm～800 nm的航空相机进行焦面定位精度测定,得到相机的半焦深为0.040 mm,可用于航空CCD相机的焦面检定及航空CCD相机的自动调焦系统.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2012(033)002【总页数】5页(P288-292)【关键词】航空相机;自准直;图像处理;爬山算法【作者】赵育良;许兆林【作者单位】海军航空工程学院青岛分院,山东青岛266041;海军航空工程学院青岛分院,山东青岛266041【正文语种】中文【中图分类】TN911.73引言航空相机镜头是由若干片透镜组成的，依靠透镜组可获得清晰的影像。
最优化瞎子爬山法
最优化瞎子爬山法
瞎子爬山法 ( Blind Search Hill Climbing ) 是一种局部优化算法，它也被称为局部最优化算法，是一种试探性机器学习技术。
这种算法常被
用来在解要优化的问题中寻找最优解。
它通常是一个算法，用于拥有改进
能力的每一点，以便找到与最终目标最接近的最优解。
瞎子爬山法的原理是使用动态算法，从当前解空间中找到最优解。
瞎
子爬山法通常在当前解空间中的每一个候选解中以有限的步数尝试寻找最
优解。
每次单步都会尝试找到比当前解空间更高的解，直到算法找到比当
前解空间更高的最优解。
瞎子爬山法的主要优点是它能够快速探索最优解
的空间，并且可以迅速地找到较优解而不用太多时间。
瞎子爬山法算法有三种实现方法，即随机爬山法、简单爬山法和普通
爬山法。
随机爬山法是一种退火算法，它能被用来解决满足不等式约束条
件下简单最小化问题。
当函数或变量为指数级别时，随机爬山法可以快速
最优解，并且没有收敛更新频率限制。
普通爬山法是一种尝试求解最优解的方法，它由一个变量和一个目标
函数组成，在计算机科学中，这种算法是用来优化函数或变量的。
一种自动对焦算法[发明专利]
![一种自动对焦算法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/775d6478ce84b9d528ea81c758f5f61fb7362828.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810678606.9(22)申请日 2018.06.27(71)申请人 上海理工大学地址 200093 上海市杨浦区军工路516号(72)发明人 江旻珊 阳婷 徐晓立 张学典 (74)专利代理机构 上海德昭知识产权代理有限公司 31204代理人 郁旦蓉(51)Int.Cl.H04N 5/232(2006.01)(54)发明名称一种自动对焦算法(57)摘要本发明公开了一种自动对焦算法，包括如下步骤：采集目标物体的两幅连续的对焦图像，分别画出两幅对焦图像的对焦评价函数的曲线图；找出两幅曲线图中的峰值点F 1和F 2，然后将两幅曲线图中的曲线进行拟合，得到拟合曲线后找出峰值点F 0；比较F 1点和F 2点所在聚焦镜头的位置的大小，以较小位置点为起始点，较大位置点为终点，使聚焦镜头以步长SW从起始点走到终点，并记录下对焦评价函数的最大值及聚焦镜头的位置；反复在最大值点附近来回搜索，直至步进电机的步长减小到设定的步长时结束搜索，此时聚焦镜头停止在对焦评价函数的最大值F mn 处且聚焦镜头的位置为W mn ；比较F mn 和F 0的大小，若|F mn -F 0|≤δ，则对焦过程结束，若|F mn -F 0|>δ，则减小预先设定的步长继续搜索。
权利要求书2页 说明书4页 附图2页CN 108769533 A 2018.11.06C N 108769533A1.一种自动对焦算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，采集目标物体的两幅连续的对焦图像分别为第一对焦图像和第二对焦图像，预先设定步进电机的步长为SW0、行程为L，然后利用sobel梯度函数分别计算出所述第一对焦图像的对焦评价函数值和所述第二对焦图像的对焦评价函数值并分别画出所述第一对焦图像的对焦评价函数的曲线图和所述第二对焦图像的对焦评价函数的曲线图；步骤2，找出所述第一对焦图像的对焦评价函数的曲线图中的曲线峰值点F1和所述第二对焦图像的对焦评价函数的曲线图中的曲线峰值点F2，然后将所述两幅曲线图中的曲线进行曲线拟合，得到拟合曲线，并找出所述拟合曲线的峰值点F0；步骤3，比较F1点和F2点所在聚焦镜头的位置W F1和W F2的大小，以较小位置点为起始点Ⅰ，以较大位置点为终点Ⅰ，并通过所述步进电机驱动聚焦镜头先以步长SW从所述起始点Ⅰ走到所述终点Ⅰ，并记录下所述对焦评价函数的最大值F m0及其所述聚焦镜头的位置W m0；步骤4，减小所述步进电机的步长，使所述聚焦镜头回到所述对焦评价函数的最大值位置的前一站F m0-1并以此为起始点Ⅱ，并以所述对焦评价函数的最大值位置的后一站F m0+1为终点Ⅱ，由所述步进电机驱动所述聚焦镜头从所述起始点Ⅱ走到所述终点Ⅱ，并记录下这一过程中所述对焦评价函数的最大值F m1及其所述聚焦镜头的位置W m1；步骤5，重复步骤4直至所述步进电机的步长减小到设定的所述步长SW0或小于所述步长SW0时，搜索结束，此时所述聚焦镜头停止在所述对焦评价函数的最大值F mn处且所述聚焦镜头的位置为W mn；步骤6，比较F mn和F0的大小，若|F mn-F0|≤δ，则对焦过程结束，若|F mn-F0|>δ，则减小所述预先设定的步长SW0并回到所述步骤3，其中，所述步骤6中的δ为阈值条件。
2A算法方法
数码照相系统中3A技术的分析与应用把正北京邮电大学信息与通信工程学院，北京（100876）E-mail: sd8009467@摘要：本文给出了现代数码照相中广泛应用的3A技术的分析与应用。
3A技术指的是自动对焦（AF）、自动曝光（AE）及自动白平衡（AWB）。
传统相机，采取一种类似目测测距的方式实现自动对焦，相机发射一种红外线（或其它射线），根据被摄体的反射确定被摄体的距离，然后根据测得的结果调整镜头组合，实现自动对焦。
很多数码相机都有多点对焦功能，或者区域对焦功能。
当对焦中心不设置在图片中心的时候，可以使用多点对焦，或者多重对焦。
除了设置对焦点的位置，还可以设定对焦范围自动对焦算法通过既得图像对比度移动镜头使图像对比度达到最大，自动曝光算法将根据可用的光源条件自动设置曝光值，自动白平衡算法根据光源条件调整图片颜色的保真程度。
关键词：自动曝光；自动对焦；自动白平衡中图分类号：TP1.引言众所周知，数字信号处理技术已经广泛应用于各种数码产品，例如数码照相机和摄像机。
数字化的今天带来了各种各样的新型数码功能，如图像稳定器和电子变焦，这些新型功能在过去看来都是无法同模拟技术实现的[1]。
此外，改良过的自动对焦、自动曝光和自动白平衡技术已经成为影响性能的重要技术。
自动对焦技术通过调整聚焦镜头的位置获得最高的图像频率成分。
总的来说，已对焦图片比为对焦图片包含更高的频率成分，也就是相应的图片具有更高的对比度。
获得最佳对焦点是一个不断积累的过程，它通过比较每一帧图像的对比度从而获得镜头移动范围内最大的对比度点，从而确定对焦距离。
现在流行的自动对焦系统采用的是爬山算法（hill-climbing）。
然而该算法也有一定的局限性，它只适用于图像本身色差较大的情况。
数码照相机中的曝光是由整幅图像的总体亮度来决定的。
然而，当主体拍摄物和背景的亮度相差很大时，一般会造成主体拍摄物的过曝光或曝光不足。
为了克服这个问题，一些特定的AE算法着重考虑了主题拍摄物的亮度情况，在进行亮度调整时给予这部分更多的比重。
hill-climbing算法
hill-climbing算法
Hill-climbing算法（爬山算法）是一种启发式局部优化算法，在解决最优化问题中非常常见的一种算法。
Hill-climbing算法的基本思路为：在搜索空间中随机选择一个解作为初始解，然后不断尝试进行局部搜索，每次迭代都根据当前解的函数值邻域内的解进行比较，选择最优的解作为下一次迭代的初始解，直到达到满足收敛条件或达到迭代次数上限。
具体步骤如下：
1. 随机生成一个解作为初始解。
2. 对于当前解进行局部搜索，找到其邻域内的一个更优解作为下一次迭代的初始解。
3. 如果新解的函数值更优，则替换当前解。
4. 如果新解的函数值比当前解差，则停止迭代，将当前解作为最终结果。
1. 简单易实现，容易理解。
2. 速度快，计算量小。
3. 局部搜索能力强，对问题的局部优化非常有效。
1. 容易陷入局部最优解，难以找到全局最优解。
2. 只能进行单次局部搜索，无法进行全局搜索。
3. 浮动性较大，在解的质量方面容易造成波动。
Hill-climbing算法在实际应用中可以结合其他算法进行优化，例如可以采用模拟退火算法、遗传算法等全局搜索算法来避免陷入局部最优解。
在不同的问题场景下，不同的算法组合可以得到更优的效果。
总的来说，Hill-climbing算法在解决最优化问题中有着非常广泛的应用，其简单易实现的特点使得其成为一个比较常用的算法。
虽然存在一些缺点，但是通过对其不断的优化和完善，和其他算法的结合，可以使其得到更加优秀的结果。
热成像系统自适应自动对焦算法
热成像系统自适应自动对焦算法何炳阳;张智诠;杨秋实;蒋晓瑜;李强【摘要】为了实现不同环境下热成像系统的准确对焦,本文针对现有自动对焦算法存在的问题开展研究,提出了一种热成像系统自适应自动对焦算法.通过对比实验系统采集图像的梯度算子评价函数曲线,确定最优最大梯度和清晰度评价函数,并以某一复杂场景为例,说明了最佳对焦位置搜索、对焦窗口选择和图像清晰度评价的具体实现方案.对多个复杂场景的自动对焦实验表明,本文提出的热成像系统自适应自动对焦算法能够有效解决复杂场景目标的准确对焦问题.%In order to realize accurate focusing for thermal imaging system under different backgrounds,an adaptive auto-focusing algorithm of thermal imaging system is proposed.The optimal definition evaluation function based on maximal gradient summation is determined by comparing different evaluation function curves collected by the experiment system.Taking a complex scene as an example,the implementation schemes on searching of optimal focus position,selecting of focus window and evaluation of image definition are described.The auto focusing experiment results of thermal imaging system in multiple complex scenes show that the adaptive auto-focus algorithm of thermal imaging system can effectively solve the problem of accurate focusing for targets in complex scenes.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2017(047)010【总页数】5页(P1259-1263)【关键词】自动对焦;清晰度评价;动态对焦窗口;动态梯度阈值;热成像系统【作者】何炳阳;张智诠;杨秋实;蒋晓瑜;李强【作者单位】装甲兵工程学院,北京100072;装甲兵工程学院,北京100072;63850部队,吉林白城137000;装甲兵工程学院,北京100072;装甲兵工程学院,北京100072【正文语种】中文【中图分类】TP391热成像系统应用中,为了获得清晰的目标图像,要求成像系统能够自动对焦。