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数字图像自动调焦技术及其在低光照环境下的应用研究

作　者: 徐新
导　师: 王英林
学　校: 上海交通大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 自动调焦聚焦区域选择聚焦评价函数峰值搜索算法低光照条件
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着数字图像处理技术的飞速发展,消费级数码相机和拍照手机的设计愈发着重于提供友好的用户体验和简易的产品操作。自动调焦作为成像的关键技术,能在尽可能少的用户干预的情况下生成高质量、清晰、重点突出的图像和视频。经过多年的发展,尽管自动调焦方法已作为标准功能在数码相机中得到了实际应用,然而在配备了高分辨率和高像素图像传感器的数码相机和拍照手机中自动调焦技术依旧是一个相对较新的和必要的功能。从目前的情况来看,自动调焦技术存在着调焦速度较慢、功耗较高和容易受到光照条件影响等问题。因此迫切需要对自动调焦技术进行广泛深入的基础理论和应用的研究。本文主要针对可见光和低光照环境下自动调焦技术中的聚焦区域选择、聚焦评价函数和峰值搜索算法等理论问题进行深入研究。具体工作及创新点归纳为以下四方面：(1)基于信息熵的聚焦区域选择方法聚焦区域的选择对基于图像的自动调焦系统的运行速度、效率以及准确性都至关重要。在选择聚焦区域的过程中,需要考虑光学成像设备与目标区域之间的运动关系、光照条件的影响以及其它一些客观因素。针对现有聚焦区域选择方法存在的聚焦速度偏慢、系统实时性较差等问题,提出一种基于信息熵的聚焦区域选择方法。首先将预览图像划分成小的图像块,并分别计算各个图像块内的像素在拉普拉斯分布模型中的时序变化；然后分析各个图像块对应的信息熵及其对应图像中的边缘区域,从而分割出前景感兴趣窗口并得到聚焦区域。(2)基于改进信息熵的聚焦评价函数准确评价图像的清晰程度是获取高质量图像的关键因素。聚焦评价函数需要充分利用图像均匀区域的特性,并适应不同拍照环境对成像带来的影响。为了克服成像设备抖动和噪声等因素给自动调焦技术的准确性带来的影响,提出一种基于改进信息熵的聚焦评价函数。利用此聚焦评价函数计算各个图像块的聚焦程度,并将相邻镜头位置对应的图像块的数值进行加权平均,从而得到该图像块对应的聚焦测度特征值。这个方法能有效克服成像设备抖动和噪声等因素的影响,通过减少函数曲线上的局部极值点和平原区域,来增强函数曲线的单峰性特征。(3)基于双重聚焦区域的峰值搜索算法自动调焦系统的运行速度和功耗均极大依赖于峰值搜索算法的性能。利用模糊的、含噪声的图像序列来确定焦点所在的位置是一项重要的研究内容。现有基于爬山法的峰值搜索算法在应对成像设备抖动和噪声影响方面存在着较大的不足,容易受初始搜索位置和局部极值点等因素的干扰。为了克服初始搜索位置和局部极值敏感的问题,提出了一种基于双重聚焦区域的峰值搜索方法来提高算法的速度和准确性。(4)自动调焦技术在低光照环境下的应用基于图像的自动调焦技术在低光照条件下受到噪声影响时,由于信噪比较低而可能影响到自动调焦系统的正常运行。本文研究并比较了现有的聚焦评价函数在低光照条件下的性能。在充分考虑低光照环境中图像内容和噪声之间关系的情况下,提出了两种针对低对比度图像的聚焦测度标准。此外,为了改进自动调焦技术在低光照环境下的性能,提出了一种鲁棒的被动式自动调焦算法。首先使用改进的高斯双边滤波器对预览图像进行降噪预处理,然后提出了一种适应性聚焦评价函数来减少噪声引起的函数曲线局部极值点和平原区域。为了验证这种被动式自动调焦算法的有效性,最后使用了一种改进的峰值搜索算法在不同的低光照环境中进行了测试。

全文目录

摘要  6-8
Abstract  8-18
第一章绪论  18-44
  1.1 引言  18
  1.2 课题背景及意义  18-20
  1.3 自动调焦算法研究现状  20-36
    1.3.1 主动式自动调焦系统  21-23
    1.3.2 被动式自动调焦系统  23-36
  1.4 低光环境下的被动式自动调焦算法  36-40
    1.4.1 不同光照条件对于图像聚焦的影响  36-38
    1.4.2 低光环境下被动式自动调焦算法的研究现状  38-40
  1.5 国内外算法中需要解决的问题  40-42
  1.6 本文的主要研究工作  42-44
第二章基于信息熵的被动式自动调焦系统  44-75
  2.1 内容简介  44
  2.2 被动式自动调焦系统的基本流程  44-46
  2.3 基于信息熵的聚焦区域选择  46-59
    2.3.1 聚焦区域选择的关键要素  46-50
    2.3.2 研究思路及现状分析  50-51
    2.3.3 研究方法描述  51-59
  2.4 基于信息熵的聚焦评价函数  59-67
    2.4.1 研究思路及现状分析  59-61
    2.4.2 研究方法描述  61-63
    2.4.3 聚焦评价函数实验结果  63-67
  2.5 基于信息熵的被动式自动调焦系统  67-74
    2.5.1 基于信息熵的被动式自动调焦系统的基本流程  67-68
    2.5.2 基于爬山法的峰值搜索算法  68-72
    2.5.3 基于信息熵的被动式自动调焦系统的调焦结果  72-74
  2.6 本章小结  74-75
第三章聚焦评价函数在低光照条件下的性能评价  75-96
  3.1 内容简介  75
  3.2 低光照条件对于聚焦评价函数的影响  75-78
    3.2.1 不同聚焦评价函数的性能比较  76-77
    3.2.2 低光照条件的影响  77-78
  3.3 聚焦评价函数分析  78-83
    3.3.1 规范化方差  80-81
    3.3.2 Tenengrad方法  81-82
    3.3.3 改进的拉普拉斯求和方法  82
    3.3.4 能量拉普拉斯方法  82-83
    3.3.5 信息熵方法  83
  3.4 实验结果  83-95
    3.4.1 测试图像序列  84-87
    3.4.2 实验结果  87-92
    3.4.3 性能评价  92-95
  3.5 本章小结  95-96
第四章针对低光照条件的被动式自动调焦系统  96-123
  4.1 内容简介  96
  4.2 研究思路与目标  96-100
    4.2.1 研究思路  96-98
    4.2.2 研究现状  98-100
    4.2.3 研究目标  100
  4.3 针对低光照环境的被动式自动调焦系统  100-111
    4.3.1 降噪预处理  101-105
    4.3.2 适应性聚焦评价函数  105-109
    4.3.3 改进的峰值搜索算法  109-110
    4.3.4 针对低光照条件的被动式自动调焦系统的完整流程  110-111
  4.4 实验结果  111-122
    4.4.1 CMAN与CMSL聚焦评价函数的性能比较  111-115
    4.4.2 CMAN与其它聚焦评价函数的性能比较  115-122
  4.5 本章小结  122-123
第五章总结与展望  123-126
  5.1 本文工作总结  123-124
  5.2 研究展望  124-126
参考文献  126-140
攻读博士学位期间取得的学术成果  140-143
攻读博士学位期间参与的科研项目  143-144
致谢  144

数字图像自动调焦技术及其在低光照环境下的应用研究

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