数码相机的自动聚焦方法的研究与实现

摘要

随着科技的飞速发展，数码相机使用越来越广泛。数码相机中的关键技术之一自动聚焦技术越来越受到人们的普遍关注。该技术性能的好坏会直接影响输出图像的质量。 本文首先介绍了数码相机的成像原理和自动聚焦原理，并对现有的四类清晰度评价函数进行了举例分析。按照感兴趣的物体的物距不同，对自动聚焦进行了划分，分为两种情况：一种是长物距，即不同物体的物距均远大于焦距的情况；另一种是长短物距，即不同物体的物距不是全都远大于焦距的情况。论文研究了清晰度评价函数的性质，且对这两种情况下自动聚焦时清晰度评价函数的峰值特性做了重点研究。接着针对长短物距下的清晰度评价函数的特性，分别从边缘检测和高频分量含量的角度出发，提出了基于Sobel算子的清晰度评价函数和基于中心分块加权DCT的清晰度评价函数这两种方法。将这两种方法在长物距下和长短物距下与其它算法进行了比较，并对其聚焦性能进行了分析讨论。另外，论文还对这两种方法相互比较，说明了各自的优缺点。最后对所提的自动聚焦算法进行了验证，设计了自动聚焦实验平台。该实验平台能够按照RS-232C串口通信协议以及SONY公司的VISCA摄像机控制协议，根据论文所提的自动聚焦算法，通过Blackfin533的UART口对SONYEVI-D100摄像机进行聚焦控制。

目录

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第一章绪论

1.1数码相机

1.2数码相机自动聚焦方法

1.2.1聚焦方式分类

1.2.2自动聚焦原理

1.3高速DSP

1.4论文主要研究工作、创新点和论文结构安排

第二章数码相机的成像原理及自动聚焦原理

2.1光学成像系统的点扩散函数

2.2数码相机的镜头成像原理分析

2.3自动聚焦原理

2.4图像清晰度评价函数

2.4.1清晰度评价函数的分类

2.4.2评价函数举例

2.5不同物距下的图像清晰度评价函数应具有的特性

2.5.1长物距情况下的图像清晰度评价函数的峰值特性

2.5.2长短物距情况下的图像清晰度评价函数的峰值特性

2.6本章小结

第三章基于Sobel算子的清晰度评价函数

3.1一种基于Sobel算子的清晰度评价函数

3.2仿真流程及结果分析

3.2.1颜色转换处理及中心窗口方法

3.2.2仿真流程

3.2.3结果分析

3.3阈值取值对于基于Sobel算子的清晰度评价函数性能的影响

3.4本章小结

第四章基于中心分块加权DCT的清晰度评价函数

4.1传统高频分量方法

4.2一种基于中心分块加权DCT的清晰度评价函数

4.2.1基于中心分块加权DCT的清晰度评价函数的提出

4.2.2确定分块的大小

4.3仿真流程及结果分析

4.4中心分块加权DCT方法与Sobel算子方法的性能比较

4.5本章小结

第五章基于BF533的自动聚焦算法的实验平台的实现

5.1实验平台的软件部分

5.1.1自动聚焦程序的移植过程

5.1.2清晰度评价函数的选取

5.1.3寻优搜索算法的选取

5.1.4图像采集和显示

5.2实验平台的硬件部分

5.2.1系统元件

5.2.2用摄像机代替数码相机的原因

5.2.3实验平台系统框图

5.3实验平台的串口通信

5.3.1 SONY VISCA控制协议

5.3.2 RS-232C串口通信协议

5.3.3 BF533的UART通信

5.4实验平台的接口连接图

5.5实验流程及结果分析

5.5.1实验流程

5.5.2实验结果

5.6本章小结

第六章总结与展望

参考文献

致谢

发表的论文、参加的科研工作和申请的发明专利及获奖情况

附录