基于图像边缘能量的自动聚焦算法

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图!
聚焦图像与离焦图
像边缘检测结果的比较
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［# ， $， )］ 熵函数 ： 图 像 清 晰 度 越 好， 边缘细节越丰
富， 可以提供更大的信息量。
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［" ， $， )， (= ］ ： 取图像傅里 叶 变 换 中 的 高 频 频域函数
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边缘能量清晰度评价函数
在边缘检测中， 常 用 的 一 个 模 板 是 6:@,3 算 子。
检测水平边缘的 2 A:’ 和检测垂直 6:@,3 算子有两个： 边缘的 2 %,’ ： !(#
第3期
周贤， 等： 基于图像边缘能量的自动聚焦算法
能量清晰度评价函数。与方差法和梯度能量法相比， 该评价函数具有更好的尖锐性， 能够适应高精度聚 焦 的 需 要。 通 过 改进爬山算法， 充分利用爬山过程中的先验知识， 提出了随 机 起 点 爬 山 算 法。该 算 法 能 够 减 少 爬 山 步 数， 可提高自动聚 焦速度。 关 键 词：自动聚焦；边缘能量评价函数；爬山算法；边缘检测 文献标识码：* 中图分类号：’ &"?@
7
引
言
［;］ 函数近似， 它的 作 用 等 效 为 一 个 低 通 滤 波 器 。离
焦量越大， 光学 传 递 函 数 截 止 频 率 越 低。 在 精 确 聚 焦时可近似为 一 个 全 通 系 统。 从 频 域 上 分 析， 随着 离焦量的增大， 由于成像高频能量的损失， 使得图像 边缘细节逐渐模糊。从空间域上分析， 离焦量越大， 点光源成像的光强分布函数越分散， 像光斑弥散， 可 分辨的成像点间距越大， 图像相邻像素互相重叠， 图 像细节损失严重。 成 像 过 程 如 图 8 所 示， 成像时景 物光线通过镜头光学传递函数后产生响应。
"8!
光
学
技
术
第 "! 卷
调性。爬山算法 仅 能 实 现 单 峰 曲 线 极 点 搜 索， 清晰 度评价函数的单 峰 性 是 爬 山 算 法 的 前 提。 （!） 精确 性： 评价 函 数 的 极 点 应 精 确 对 应 聚 焦 点。 （"） 尖锐 性： 尖锐性越好， 越 能 区 分 轻 微 差 异 的 图 像， 聚焦精 确度也越高。 （#） 单调性： 评价函数要具有一定抗噪 声能力， 极点两侧单调变化， 无局部极值点。常用的 图像清晰度评价函数如下。
段能量， 突出了离焦图像间差异频率的能量， 但频域 方式计算量相对较大， 在实时性系统中不宜采用。
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式 中：（ 为（ 的快速傅里叶变换； ) 0， 1） ) $， %） !为 离散频率阈值。 除上述评价函数外， 还有直方图统计法、 自相关 函数法、 小波多分辨率分析法和滤波法等评价方式。 实时性系统中多采用方差法和梯度能量法。方差法 取图像 的 全 部 频 率 能 量 作 为 评 价 函 数； 梯度能量
［$ ， *］ 忽略了非 相 邻 像 素 之 间 的 相 关 性， 取灰度差 法
标准差， 并作为阈值参数提供给序列中其它图像。 （" ）边 缘 对 应 像 素 灰 度 值 突 变 点。 由 于 6:@,3 算子近似为相邻 像 素 的 差 分， 所以差分局部极大值 点即对应图像 边 缘。 在 像 素 点（ & ， （ &， ’ ）处 取 3 ’） 和 5 （ &， 即该像素点处的主要边缘类 ’ ）中较大者， 型。 如果在该方向具有局部极大性， 且边缘矩阵元素 （ 则保留 （ 值， 即该点为边缘成分； ) &， ) &， ’ ）7 6 ， ’） 否则抑制 （ ) &， ’ ）# =。
自动 聚 焦 是 图 像 获 取 中 的 一 项 关 键 技 术， 属于 图像的前处理技术。随着 ))S 和 ) 5 %< 图 像 传 感 器的广泛应用， 通过对获取的图像进行分析和反馈 控制
［8］
实 现 自 动 聚 焦 是 非 常 实 用 的。 数 字 图 像 处
［"］
理自动聚 焦 可 以 满 足 数 码 相 机 频监 控、 高空遥感相机 窥镜和机 器 人 视 觉
! ! ， 边 （ ! ）令 ( （ &， &， ) &， ’ ）- 5 （ ’） ’ ）( # #3 （ 缘 检测阈值参数 6 # !" （ )） 。 其中" （ )） 是矩阵 ) 的
（ " ）# ! %&’
( ) &， ’ ）* ) ( ! （ ( ） !(（ $% ! &#( ’#(
［# ， $， )， *］ 是取相邻像素差分值作 梯度能量函数
［$］ ［!］
、 数 码 摄 像 机、 视 、 显微镜
［:］
、 望远镜
［@］
、 内
等 方 面 的 需 要。 与 传 统 光 学
方式和红外线或 超 声 波 测 距 方 式 相 比， 数字图像处 理方式更利于设备的集成化、 微型化， 可降低设备成 本， 具有广泛的应用前景。 自动聚焦算法包括聚焦区域清晰度评价函数和 极点搜索爬山算法。在数码设备和机器人视觉等应 用场合， 自动聚焦 对 实 时 性 和 准 确 性 都 有 较 高 的 要 求。清晰度评价函数和爬山算法是影响计算量的关
为评价函数的。 改 进 的 梯 度 评 价 函 数 有 很 多 种， 如 但性能差 +,-,- . ’&/， 0’,--,’ ， 1&23&45&- 和 6 7 8 等， 异不大。相邻像素差分法评价函数为 （ " ）# ! .’/ 式中 "+) （ &， ’ ）# ( （ &， ’ ）( ! ! ( "+) $% ! &#( ’#( ) &， ’ ）" ,（ #
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（ "）# （# ）取 评 价 函 数 ! ,/.,
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即取边缘能量为清晰度评价函数。 ( !， 本算法利用阈值化和极大值点方式细化了边缘 和减小了锐化 噪 声 的 影 响。 针 对 不 同 的 应 用 系 统， 可以适当调整阈 值 大 小， 使评价函数具有良好的尖 锐性。 与 小 波 边 缘 检 测、 B&-- ; 算 法 和 1: . 算 法 等 相比， 更能适应自动 6:@,3 算子 边 缘 检 测 计 算 量 小，
8
镜的成像分析
离焦 成 像 时， 镜头的光学传递函数可以用高斯
" 收稿日期："##:9#"9"@ ；收到修改稿日期："##:9#@988
:%/)-*：TOD>KBGD> U K2BO 4 A2E 作者简介：周贤 （ 8V;"9） ， 男， 山东省济宁市人， 山东大学信息科学与工程学院硕士研究， 主要从事图像处理及其硬件实现方面的研究。