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为解决传统靶场光测成像设备人工调焦效率低,受人为因素影响大,难以保证得到全程清晰目标图像的问题,提出了一种粗调与精调相结合的快速搜索调焦算法。该算法借助对图像清晰度评价来自动搜索到正焦面。使用计算速度较快的Brenner函数以大步长进行粗略调焦,然后使用对清晰度变化较敏感的Tenengrad函数实现小范围,小步距的精确调焦。使用Mean Shift跟踪算法,实验中搭建了硬件系统平台。通过对同一待测目标在相同位置的多次调焦实验,结果表明,该自动调焦算法具有较好的稳定性,能够满足实际靶场测量准确度与实时性的要求。
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激光与光电子学进展
47
,
121203
(
2010
)
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○
C
2010
《中国激光》杂志社
doi
:
10.3788
/
LOP47.121203
一种粗精结合的图像式靶场测量系统自动调焦算法
徐博泓
江和平
(国防科学技术大学光电科学与工程学院,湖南 长沙
410073
)
摘要
为解决传统靶场光测成像设备人工调焦效率 低,受 人为 因素 影响 大,难 以 保 证 得 到 全 程 清 晰 目 标 图 像 的 问
题,提出了一种粗调与精调相结合的快速搜索调焦算法。该算法借助对图像清晰度 评 价来自 动 搜索到 正 焦面。使
用计算速度较快的
Brenner
函数以大步长进行粗略调焦,然 后使用 对 清 晰 度 变 化 较 敏 感 的
Tenen
g
rad
函 数 实 现 小
范围,小步距的精确调焦。使用
MeanShift
跟踪算法,实验中 搭建 了硬 件系 统平 台。 通 过 对 同 一 待 测 目 标 在 相 同
位置的多次调焦实验,结果表明,该自动 调 焦 算 法 具 有 较 好 的 稳 定 性,能 够 满 足 实 际 靶 场 测 量 准 确 度 与 实 时 性 的
要求。
关键词
光学测量;图像处理;自动调焦;运动目标;评价函数
中图分类号
O439
犗犆犐犛
120.0120100.0100
文献标识码
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收稿日期:
20100528
;收到修改稿日期:
20100708
作者简介:徐博泓(
1986
—),男,硕士研究生,主要从事精密光测处理技术方面的研究。
犈犿犪犻犾
:
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@
163.犮狅犿
导师简介:于起峰(
1958
—),男,教授,博士生导师,主要从事基于图像的精密测量与运动测量、光测实验 力 学与摄 像 测量
学等方面的研究。
犈犿犪犻犾
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1
引
言
在靶场测量等的光测图像系统中,获取清晰的图像是进行高精度测量的 必要 条件。传 统靶 场光 测成 像
设备的调焦主要依靠人眼观察进行手动调焦,或根据目标距离信息进行自动或半自动调焦。而靶场试验中
的待测目标(如飞行中的导弹、无人机等)的运动速度一般都较快,运动距离也 较长。此 时,成像设 备的 调焦
系统并不能保证得到全程清晰的目标图像
[
1
]
。根据这些相对模糊的图像进行测量、分析得到的结果,其精度
和可靠性不可避免会受到影响。因此如何在目标运动速度较快,运动距离较长的情 况下 得到 全程 清晰 的图
像,成为一个需要迫切解决的问题。
本文提出的图像式靶场光测成像系统自动调焦算法就是在以
MeanShift
跟踪 算法 准确 跟踪 运动 目 标
1212031
47
,
121203
激光与光电子学进展
www.o
p
tics
j
ournal.net
的前提下,选取合适的清晰度评价函数并采取粗调与精 调 相结合 的 快速搜 索 调焦算 法,搭 建了系 统 实验平
台,其目标为开发出针对运动目标的图像式靶场光测成像系统自动调焦算法,使之对 运动 速度 快、形状复 杂
的靶场目标能够进行准确调焦。
2
图像式自动调焦系统工作原理
图像式自动调焦系统原理
[
2
]
如下:在自动调焦中,
CCD
相机不断地采集目标图像,经图像采集卡传送至
计算机中
,计算机对采集到的每一幅图像进行清晰度判断,如果达到最清晰就停止调焦,否则输出控制信号,
通过解码控制器转化为电信号,驱动电机和传动装置,按一定的算法调整镜头,改变像距,使目标成像于最佳
像面位置。
2.1
系统硬件结构设计
图
1
系统硬件连接图
Fi
g
.1 Cou
p
lin
g
ofthes
y
stemhardware
实验硬件系统由电动镜头、高分辨率工业摄像机、图
像采集卡、解码控制器以及工控机等构成,考虑到系统要
能够对运动距离 较远的 目 标进行 自 动调焦
,且 调焦过 程
中摄 像 机 视 场 大 小 基 本 不 变,电 动 镜 头 使 用 的 是
FUJINON
公 司 的
C22×17AM41
三 可 调 电 动 变 焦 镜
头,电动镜头的焦距变化范围为
17
~
374 mm
。 相 机 为
POINT GREY
公 司 的
GRAS-50S5M
/
C
摄 像 机,相 机
分辨率最大为
2448
p
ixel×2048
p
ixel
,满 分 辨 率 帧 率 为
15 frame
/
s
。 工 控 机 型 号 为 高 性 能 低 功 耗 的
NICE3100P2
型,其
CPU
为
IntelPM1.8 GHz
,工 作 温
度、接口等均满 足系统 的 需求。 实验 系 统硬件 连 接图如
图
1
所示。
2.2
软件功能设计
图像式自动调焦软件的实现依赖于两个核心算法:图像清晰度评价函数和自动调焦搜索算法。前者对
CCD
相机采集到的图像进行清晰度评价,其评价值反映了图像的清晰程度,评价值越大,说明图像高频分量
越多,也就越清晰,是进行自动调焦的数值依据。后者根据清晰度函数评价值,向解码器发出控制信号,驱动
步进电机带动镜头前后运动,在最短时间内找到最佳聚焦平面。
3
图像清晰度评价函数的选择
在靶场测量的光测图像系统中,其焦距大多为固定式或人工调节式,而待测 的运 动目 标(如飞 行中 的导
弹,无人机等)运动速度较快,在光测图像系统的视场中,运动目标由远及近或由近及远运动,其成像大小必
定发生较快的变化
,由此导致评价区域内图像也会发生变化,因此,能否选择合适的图像清晰度评价函数是
运动目标成像清晰与否的关键因素。
目前国内外提出的图像清晰度评价函数大致可以归结为灰度梯度函数、信息学函数、统计学函数和频域
函数几类
[
3
]
,这里选择了灰度梯度类清晰度评价函数中使用较多的几种清晰度函数进行实验。
Brenner
函数:
犉
(
犽
)
=
∑
狓
∑
狔
[
犵
(
狓
+
犽
,
狔
)
-
犵
(
狓
,
狔
)]
2
, (
1
)
基于
Sobel
梯度的
Tenen
g
rad
函数:
犉
=
∑
狓
∑
狔
犛
(
狓
,
狔
[ ]
)
2
, (
2
)
式中
犛
(
狓
,
狔
)
=
犌
2
狓
(
狓
,
狔
)
+
犌
2
狔
(
狓
,
狔
槡
),
犛
(
狓
,
狔
)
>
犜
.Roberts
梯度和函数:
犉
(
犽
)
=
∑
狓
∑
狔
犵
(
狓
,
狔
)
-
犵
(
狓
+
犽
,
狔
+
犽
)
+
犵
(
狓
+
犽
,
狔
)
-
犵
(
狓
,
狔
+
犽
{ }
) , (
3
)
梯度向量(
Gradientvector
)模方函数:
1212032
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