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计算机视觉检测中自动调焦算法的研究计算机视觉检测中自动调焦算法的研究
为了提高计算机视觉检测系统的精度与效率,对几种典型的自动调焦算法进行详细对比与分析,提出一种改进
的新型复合式自动调焦算法:首先利用灰度变化率和函数分段线性插值实现函数大范围快速粗调焦;再利用梯
度向量平方函数二次插值实现函数峰值点附近微小区域的精确调焦;对改进调焦算法进行测试并做出客观分
析。实验结果表明,改进后的算法自动调焦精度高、速度快,且搜索范围大、通用性强,已在数字刀具测量仪
中成功应用。
摘摘 要要: 为了提高
关键词关键词: 计算机视觉检测;自动调焦;
0 引言引言
在计算机视觉检测系统中,离焦图像的调焦质量直接影响整个测量系统的性能,只有被测图像始终保持在CCD镜头的焦
平面时,才能保证图像的清晰度和恒定的光学放大系数,从而保证系统测量的精度与效率。图像的聚焦程度可通过调焦算法来
衡量,在典型的自动调焦算法中,高精度与高效率通常是互斥的,难以满足实际需要:在较大的调焦范围内使用较小步长的爬
山法时调焦精度高,但通常需要数十秒才能获得满意的调焦精度;在小范围内的调焦速度较快,但难以保证调焦精度。针对不
同典型自动调焦算法的特性,提出一种复合式自动调焦算法,它通过两种典型自动调焦算法的有机结合,实现了图像的高精
度、高效率自动调焦。
1 调焦判据与评价函数分析调焦判据与评价函数分析
1.1 调焦判据调焦判据
调焦判据是一种在光学系统中判断调焦是否满足物像共轭关系的标准。根据牛顿光公式可知,物与共轭面越接近,采集的
图像越清晰;越远离,图像越模糊;当物与共轭面重合时,图像各点间的灰度对比关系最明显。这就是实现调焦判别的理论依
据。如图1所示,物方焦点F为原点,它到物点的距离为x;像方焦点F′为原点,它到像点的距离为x′,物高和像高分别用y和y′
表示(图1采用笛卡儿符号规则决定正负方向)[1-3]。
根据几何三角形关系有:
式(3)表示理想光学系统物、像位置关系。
1.2 调焦评价函数分析调焦评价函数分析
调焦评价函数的基本特性:单峰性、半宽度、一致性、灵敏度、响应性和稳定性。分别用绝对方差函数、Roberts梯度函
数、梯度向量模方函数、梯度向量平方函数、Brenner函数、拉普拉斯函数、Tenengrad函数、均方差函数与灰度变化率和函
数在相同环境中处理同一组图像,在成像清晰的附近区域每隔10 μm采集一幅图像,共得到90幅图像。对比分析处理结果可
知:
(1)绝对方差函数与梯度向量模方函数的曲线平滑性差,波动剧烈,存在多个极值点,容易误调焦,稳定性较差,应舍
弃。
(2)均方差函数及灰度变化率和函数具有较大的自动调焦范围,计算速度适中,近似线性变化,但是灵敏度低,适用于
大范围快速粗调焦,其中灰度变化率和函数的稳定性要优于均方差函数。
(3)Robert梯度函数、Brenner函数与梯度向量平方函数的中等调焦范围内灵敏度适中,在焦点附近微小区域内灵敏度
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