《電子技術(shù)應(yīng)用》
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紅外成像區(qū)域法自動調(diào)焦聚焦區(qū)域的研究
來源:微型機(jī)與應(yīng)用2011年第7期
鄭 晟,李昀姍,方萬利,吳 誠
(云南民族大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院,云南 昆明 650500)
摘要: 在紅外成像區(qū)域法自動調(diào)焦系統(tǒng)中,聚焦區(qū)域選擇很重要。為此,對一組紅外圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,選擇相同大小、不同位置的聚焦區(qū)域觀察其對調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線的影響,以及選擇同一聚焦位置、不同大小的聚焦區(qū)域觀察其對調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線的影響,通過分析得出聚焦區(qū)域選擇的基本原則。
Abstract:
Key words :

摘  要:紅外成像區(qū)域法自動調(diào)焦系統(tǒng)中,聚焦區(qū)域選擇很重要。為此,對一組紅外圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,選擇相同大小、不同位置的聚焦區(qū)域觀察其對調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線的影響,以及選擇同一聚焦位置、不同大小的聚焦區(qū)域觀察其對調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線的影響,通過分析得出聚焦區(qū)域選擇的基本原則。
關(guān)鍵詞: 紅外成像;自動調(diào)焦;聚焦區(qū)域;調(diào)焦評價(jià)函數(shù)

 紅外成像區(qū)域法自動調(diào)焦是利用調(diào)焦評價(jià)函數(shù)對聚焦區(qū)域圖像質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)[1],然后通過搜索算法進(jìn)行極點(diǎn)搜索、移動方向和步長,直至獲取圖像質(zhì)量最佳的一個控制反饋過程。
 區(qū)域圖像是從圖像出發(fā),在一幅待分析圖像上重新劃定圖像清晰度評價(jià)區(qū)域,區(qū)域圖像選擇一方面可以減少數(shù)據(jù)處理量,加快聚焦速度;另一方面通過選取興趣區(qū)域,可以消除非興趣區(qū)域?qū)υu價(jià)函數(shù)曲線的影響,提高聚焦精確度。大多數(shù)情況下,興趣區(qū)域?yàn)閳D像的前景部分,聚焦區(qū)域即前景圖像,而背景圖像會使評價(jià)函數(shù)曲線出現(xiàn)很多局部“峰值”。
1 聚焦區(qū)域
1.1 圖像清晰度評價(jià)函數(shù)

 圖像清晰度評價(jià)函數(shù)又稱調(diào)焦評價(jià)函數(shù)。采用圖像法自動調(diào)焦的關(guān)鍵問題在于圖像清晰度評價(jià)函數(shù)的選取,理想的評價(jià)函數(shù)應(yīng)具備無偏性、單峰性、抗干擾能力強(qiáng)、能反映離焦的極性、靈敏度高和計(jì)算量小等特性。在本文的仿真中,選用平方梯度函數(shù)作為圖像清晰度評價(jià)函數(shù)[2]:

 用平方梯度函數(shù)對58幅紅外圖像的MATLAB仿真結(jié)果如圖1所示。

 由圖1可以看出,該函數(shù)曲線在開始位置變化相對平緩,但在焦點(diǎn)位置附近,曲線比較尖銳但相對比較平滑,靈敏度較高,所以選擇平方梯度函數(shù)作為區(qū)域圖像法自動調(diào)焦仿真的調(diào)焦評價(jià)函數(shù)。

 


1.2 聚焦區(qū)域
 聚焦區(qū)域選擇的原因[3-4]主要有:
 (1)可以大大減少數(shù)據(jù)處理量

 (2)可提高圖像目標(biāo)的對焦效果
 當(dāng)選擇目標(biāo)區(qū)域作為聚焦區(qū)域圖像的清晰度評價(jià)區(qū)域時(shí),調(diào)焦對象的評價(jià)范圍從之前的整張圖縮減到一定大小的區(qū)域圖像內(nèi),除去紅外圖像中無關(guān)背景因素的影響,與判斷整幅圖像相比,這樣能最大限度地提高目標(biāo)對焦的清晰度,從而提高聚焦精確度。
1.3 聚焦區(qū)域選擇的區(qū)別
 采用聚焦區(qū)域進(jìn)行自動調(diào)焦時(shí),為了研究聚焦區(qū)域的選擇原則,掌握選擇不同位置的區(qū)域圖像對調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線的影響,本文利用已有的58幅離焦-清晰-離焦的圖像序列進(jìn)行仿真分析。已知第33幅紅外圖像為正焦圖片,因此選擇如圖2所示的三個不同的區(qū)域作為聚焦區(qū)域,采用平方梯度函數(shù)對58幅紅外聚焦圖像序列計(jì)算評價(jià)函數(shù)值。

 其中A區(qū)域采用豐富邊緣的圖像塊,B區(qū)域邊緣圖像塊并不非常明顯,C區(qū)域?yàn)闊o明顯邊緣的圖像塊,運(yùn)用平方梯度函數(shù)對窗口區(qū)域作出評價(jià)函數(shù)曲線。
1.4 同一聚焦區(qū)域不同聚焦窗口大小
 本研究進(jìn)行聚焦區(qū)域大小選擇的直接原因是為了減少調(diào)焦評價(jià)函數(shù)的計(jì)算時(shí)間,使自動對焦過程盡可能地縮短。由于對圖像進(jìn)行分析處理所消耗的時(shí)間基本上與參與計(jì)算的圖像像素成正比,為了達(dá)到調(diào)焦的實(shí)時(shí)、快速性要求,在算法一定的情況下,只有減少參加運(yùn)算的像素?cái)?shù)量才能實(shí)現(xiàn)。但是減少參與運(yùn)算的像素就意味著要適當(dāng)?shù)乜s小參與調(diào)焦評價(jià)函數(shù)運(yùn)算的區(qū)域圖像,而聚焦區(qū)域的減少會對調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線有影響。
因此,當(dāng)選定某一位置的區(qū)域圖像進(jìn)行自動調(diào)焦時(shí),為了研究同一聚焦區(qū)域窗口的大小對調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線的影響,本研究在同一聚焦像素點(diǎn)位置上分別選用如圖3所示不同大小的窗口,分別計(jì)算幾種情況的評價(jià)函數(shù)值,分析不同大小窗口評價(jià)函數(shù)曲線,并通過實(shí)驗(yàn)仿真來分析得出所需要的結(jié)果。

2 計(jì)算仿真及結(jié)果
 為了分析不同位置的聚焦區(qū)域?qū)φ{(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線的影響,選用大小為720×576的58張紅外圖片,其中的A、B、C區(qū)域分別為以(300×380)、(220×200)、(600×90)像素點(diǎn)為中心大小為100×100的正方形區(qū)域。對聚焦區(qū)域A、聚焦區(qū)域B、聚焦區(qū)域C分別計(jì)算調(diào)焦評價(jià)函數(shù)值,調(diào)焦評價(jià)函數(shù)選用梯度平方函數(shù),最終得到的特征曲線如圖4所示。

 從圖4(a)、(b)、(c)中可以看出,相對于B、C兩個聚焦區(qū)域,聚焦區(qū)域A的評價(jià)函數(shù)曲線在聚焦點(diǎn)附近仍保持了很高的靈敏度,而C區(qū)域的函數(shù)曲線圖4(c)與A、B兩個區(qū)域的函數(shù)曲線圖4(a)、(b)相比,不僅不能滿足單峰性,而且靈敏度低,還有很多局部“峰值”,可見C區(qū)域明顯不能滿足調(diào)焦曲線函數(shù)的要求。由圖4(d)可知,A區(qū)域正焦圖為第33幅,與系統(tǒng)給定的正焦圖片一樣,選擇A區(qū)域作為聚焦區(qū)域可以達(dá)到正確對焦的效果。而B區(qū)域正焦圖為第35幅,所選聚焦區(qū)域已經(jīng)造成了誤對焦,而且B區(qū)域的評價(jià)函數(shù)曲線還出現(xiàn)了不少局部“峰值”。
由于圖像噪聲近似為高斯白噪聲,噪聲點(diǎn)分布也是隨機(jī)的,所以不同聚焦區(qū)域的選擇總會引入一些噪聲,對無明顯邊緣信息的C窗口,調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線出現(xiàn)隨機(jī)波動,受噪聲的影響比較大;對于邊緣豐富的A窗口,調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線單峰值尖銳。由此可以看到,在同樣引入了噪聲的情況下,聚焦窗口圖像邊緣能量[5]信噪比越高,對噪聲的抑制能力越強(qiáng),評價(jià)函數(shù)曲線性能越好。從而證明了細(xì)節(jié)豐富的聚焦區(qū)域具有更好的調(diào)焦特征曲線。因此,選擇細(xì)節(jié)豐富的區(qū)域進(jìn)行調(diào)焦,對提高精度十分有利。
 為了分析既定的聚焦區(qū)域位置、不同大小的聚焦窗口對調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線造成的影響,本研究選用A區(qū)域中(300×380)像素點(diǎn)為中心,分別繪出如圖3所示的不同大小的正方形,分別為10×10、50×50、100×100、120×120、150×150大小的窗口,得到調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線分別如圖5、圖6所示。

 分析圖5可以得出:當(dāng)聚焦區(qū)域太小、包含的紅外圖像的信息太少時(shí),調(diào)焦評價(jià)函數(shù)性能會變差或不能用于自動調(diào)焦(如圖5(d));當(dāng)聚焦區(qū)域?yàn)?0×50大小時(shí),出現(xiàn)了局部峰值,不滿足單峰性,會干擾自動調(diào)焦;當(dāng)聚焦區(qū)域進(jìn)一步縮小為10×10大小時(shí)(如圖5(a)),這時(shí)的區(qū)域內(nèi)所包含的紅外圖像信息被大幅度消減,曲線出現(xiàn)大幅波動,已不符合調(diào)焦評價(jià)函數(shù)的選取要求。
 分析圖5和圖6可以得出:選用更大面積的聚焦區(qū)域不一定能使評價(jià)函數(shù)性能更好,如圖6(c)所示,150×150區(qū)域在第32幅圖的時(shí)候就已經(jīng)基本達(dá)到了最大值,100×100、120×120區(qū)域窗口的調(diào)焦評價(jià)函數(shù)曲線的靈敏度均要好于150×150區(qū)域窗口的評價(jià)函數(shù)曲線。

 通過以上的分析可知,聚焦區(qū)域選擇的重要原則是:盡可能選擇邊緣豐富的圖像區(qū)域,減少無邊緣的背景區(qū)域的選入,以避免引入更多的噪聲;當(dāng)所選聚焦區(qū)域太小,則調(diào)焦評價(jià)函數(shù)性能會變差或不能用于自動調(diào)焦,應(yīng)盡可能選擇大的窗口以保持評價(jià)函數(shù)的穩(wěn)定性,但是越大的聚焦窗口評價(jià)函數(shù)性能未必就越好,反而可能引入越多無關(guān)的背景,因此,應(yīng)該盡可能少地引入無關(guān)的背景以保證評價(jià)函數(shù)的單峰性。
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