基于机器学习的自动聚焦算法的研究

目录

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致谢

1 引言

1.1 研究背景

1.2 常见的自动聚焦系统

1.2.1 主动式聚焦系统

1.2.2 被动式聚焦系统

1.3 国内外研究现状

1.4 基于聚焦深度法的自动聚焦算法存在的问题

1.5 本文的研究内容与结构

2 光学成像系统

2.1 光学成像模型

2.2 点扩散函数与光学传递函数

2.3 景深

2.4 本章小结

3 机器学习算法

3.1 决策树

3.2 神经网络

3.3 深度强化学习

3.4 本章小结

4 清晰度评价函数

4.1 清晰度评价函数性能指标

4.1.1 定性评价指标

4.1.2 定量评价指标

4.2 常见的清晰度评价函数

4.3 实验仿真

4.3.1 实验图像的获取

4.3.2 评价曲线的定性评价

4.3.3评价曲线的定量评价

4.4 本章小结

5 基于决策树的焦点搜索算法

5.1 常见搜索算法

5.1.1 全局搜索

5.1.2 二分搜索类

5.1.3 曲线拟合法

5.1.4 爬山搜索算法

5.2 基于决策树的焦点搜索算法

5.3 步长选择算法

5.3.1 训练数据的生成

5.3.2 最优特征选择

5.3.3 步长选择算法的生成

5.4 性能比较

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

独创性声明

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