调焦技术（精选8篇）
调焦技术 篇1
调焦技术是电视摄像中非常重要的一项技术,影响着所拍摄像的清晰范围和清晰程度;光线作为一种造型手段,能影响电视画面的层次感,在电视摄像画面营造中有着重要地位。
1 电视摄像中调焦技术的运用
调焦主要利用了景深的控制原理和镜头的光学原理,根据不同的拍摄条件,通过调节聚焦环改变焦点位置,进而拍摄出有足够清晰程度和清晰范围的画面。由于电视摄像是一个动态过程,被摄主体和摄像机总是处于交替或同步的运动中,所以熟练掌握调焦的方法和技巧是摄像师应具备的基本要求。
1.1 聚焦技术
聚焦就是当被摄主体和拍摄机位相对固定的情况下调整摄像机聚焦环,使被摄主体的影像落在焦平面上形成清晰的画面。它是电视摄像中经常用到的一种调焦技术,经常被应用于固定摄像之中,如在新闻报道类节目的拍摄中将摄像机固定在一个位置,调整摄像机的聚光环使焦点保持在人物身上。这种方法与人眼观察事物的聚焦方法是相近的,符合人的观察习惯。但是,一旦光线条件并不充足或受光圈与焦距的影响景深较小,被摄主体还在作前后方向运动状态的话,主体就很容易超出景深范围变得模糊不清,因此,摄像师必须采用跟焦方法。
1.2 跟焦技术
跟焦是用于保证移动的被摄主体图像清晰的调焦技术,适用于移动物体的拍摄。采用这种方法,需要摄像师在拍摄的过程中不断改变焦距。在娱乐节目摄像中,当主持人位置发生移动时,需要及时的调整聚焦环改变焦点位置,但通常会保持焦点在主持人鼻尖处,以保证主持人始终在画面范围之内。在这种调节过程中,通过对主持人的某个动作或细节进行展现,可以提高画面的感染力[1]。
1.3 移焦技术
移焦适用于突出摄像中某一点时的摄像画面,其工作机制是利用景深控制原理和光学镜头的特性,使前、后景之间或主、陪体之间发生虚实转化,转移和面的视觉中心。移焦可以让画面更有层次感,可以展示人物之间的关系,如谈话类节目的摄像中,画面中会有甲(主持人)、乙(嘉宾)两个被摄主体,当需要突出主持人时,可以使焦点放在甲身上,同时使乙在景深范围外,这样拍摄出来的画面,甲会比较清晰,而乙则会比较模糊,使观众第一时间分清画面的主体。当然,在实际的拍摄中,要根据节目的类型,采用不同的聚焦方式和技巧。
2 电视摄像中光线的运用
2.1 合理运用光线进行特定人物的塑造
在电视摄像人物塑造中,经常通过合理光线处理来展现出人物的形象、情绪和性格等内容。在实际使用过程中,各种光线的使用不是一成不变的,需要根据实际需要来进行光线的合理选择和搭配,从一些影视作品中的拍摄手法当中我们也可以得到借鉴。
在电视剧《大明宫词》中,武则天扮演者实际年龄已经在60岁左右,但通过对低角度布光法的改进,对布光的角度进行适当调整,减弱了拍摄的人物眼窝、鼻梁、嘴角等部位形成的阴影,使得拍摄出来人物形象的年龄远远低于实际年龄;在电影《天生杀人狂》中,米基和梅洛瑞在饭馆杀人后逃亡的夜景中,对在荒野中的两人分别使用了不同的光线处理,显示出不同的人物性格;影片《阳光灿烂的日子》里,有一幕马小军在大雨中跑向米兰楼下的场景。在此场景中,利用了光线减弱处理,使夜色更为突出,让观众更能感受到马小军在女主人公被他人夺走后的痛苦、压抑的心境。
2.2 合理运用光线营造相应的环境氛围
环境氛围是电视画面整体给人的一种感觉,在电视摄像中有着重要的地位。光线的使用在环境氛围的营造中起着重要的作用,如同一个场景在白天、阴天、黄昏等光线条件下会给人以不同的感觉。因此,在营造环境氛围时,需要采用符合氛围需要的光线。在实际使用中,要充分考虑光线的性质、色彩、对环境的影响等诸多要素,保证营造的环境氛围符合想要表达的主题。
2.3 合理运用光线表现画面的空间感
电视摄像画面不同于普通摄像,画面的一点就在于其表现的立体感、空间感更加强烈,能够给人更直观的感受。空间感的表现不仅依赖于现场环境的布置,更依赖于光线的运用,通过对光线的亮度、角度、色温等的调节,改变画面中物体的轮廓、造型,会使得拍出的画面更具备空间感。在实际运用中,通过光线表现空间感的例子比比皆是。比如对拍摄乡村或街道清晨画面时,通过迎着自然光线拍摄,会使拍摄出来的画面近浓远淡,具有较强的层次感。
3 结语
在电视摄像中,需要根据实际情况合理运用调焦技术和光线,营造具有空间和层次感的电视画面,突出摄像对象的特点,来保证电视摄像的最终质量。
摘要：调焦技术与光线运用是影响电视摄像质量的重要因素。电视摄像不同于普通的摄像,对调焦技术与光线运用上有着独特的要求。在电视摄像中,根据摄像内容的不同应选择怎样的调焦方式以及如何根据画面需求来运用光线呢?本文对此进行了分析研究,以供参考。
关键词：电视摄像,调焦技术,光线运用
参考文献
[1]罗婧婷.电视摄像用光的特点[J].中国传媒科技,2014,(6):67-68.
一种用于自动调焦图像的降噪方法 篇2
图像清晰度评价是实现数字图像自动调焦的关键，而调焦图像降噪直接影响着图像评价的准确性。为有效抑制调焦图像中存在的两类主要噪声，结合椒盐噪声和高斯噪声特点，综合采用十字中值滤波法和维纳滤波法实现了图像降噪。实验结果表明，相比于单一降噪方法，综合方法不仅能最大程度地降低两类噪声，而且能较好地保护图像细节，可作为自动调焦成像系统图像预处理的主要方法。
关键词：
图像降噪； 十字中值滤波； 维纳滤波； 自动调焦
中图分类号： TP 911.73 文献标志码： A doi： 10.3969/j.issn.10055630.2016.01.010
A noise suppression method for automatic focusing image
ZOU Changfan1，2， HUANG Fuyu1， ZHU Xiaobing3， SUN Ming3 ， FENG Zhiyi3
（1.Department of Electronic and Optical Engineering，Ordnance Engineering College of PLA， Shijiazhuang 050003， China；
2.Yangzhou Military Representative Office，the General Armament Department of PLA， Yangzhou 225009， China；
3.Unit 63861 of PLA，Baicheng 137001， China）
Abstract：
The articulation evaluation is one factor for the automatic focusing of digital images， and the noise suppression of automatic focusing image directly affects the accuracy of image evaluation. To suppress the two main noises of salt/pepper noise and Gaussian noise， the method integrating cross median filtering and Wiener filtering is adopted. The results show that compared with the single noise suppression method， this integrated approach not only can decrease the two kinds of noises smoothly， but also can protect the image details. The proposed method can be used as image preprocessing for the automatic focusing imaging system.
Keywords： image noise suppression； cross median filtering； Wiener filtering； automatic focusing
引 言
在自动调焦图像采集过程中，由于周围环境杂波、成像器件工艺等因素会引入各种各样的噪声，使得图像产生不同程度的模糊，由此影响到图像的分析和评价，因此有必要对图像进行预处理，以减少噪声对图像评价的影响。从噪声类型上看，调焦图像主要考虑椒盐噪声和高斯噪声[1]。从频域上看，图像边缘和噪声都属于高频部分，如果降噪方法选择不当，会在噪声抑制的同时损失图像边缘信息，影响图像评价的准确性。目前，典型图像去噪方法主要有形态学滤波法、中值滤波法、高通滤波法、自适应滤波法、小波变换法等[24]。在这些算法中，有的运算量偏大，难以满足实时目标检测需求；有的只对特定噪声效果较好，无法很好地处理多种噪声。为此，针对调焦图像中同时存在的椒盐噪声和高斯噪声，本文集成中值滤波和维纳滤波的优势来进行噪声抑制处理。
1 调焦图像噪声
在经过图像非均匀校正和盲元补偿后，自动调焦成像系统输出图像的噪声主要有[1]：与成像器件相关的暗电流噪声；图像采集时产生的椒盐噪声；阻性元器件内部产生的高斯噪声。经黑色补偿后，暗电流噪声大大降低，因此，调焦图像的主要噪声变为后两种。
椒盐噪声也称脉冲噪声，是由图像传感器、传输信道、解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声[5]，其噪声概率密度定义为[6]
式中：a和b为图像像素灰度值。假定b>a，则灰度值为a的像素将以概率pa在图像中显示为暗点（胡椒微粒），灰度值为b的像素将以概率pb在图像中显示为亮点（盐粉微粒），两者构成椒盐噪声。
高斯噪声也称为正态噪声[6]，是一类概率密度函数服从正态分布的噪声，其概率密度函数为
2 综合中值滤波和维纳滤波的降噪理论
中值滤波[7]是一种典型的低通滤波器，属于兼顾去噪和图像边缘保护的非线性滤波技术，它对干扰脉冲和点状噪声具有较好的抑制作用，非常适于椒盐噪声的滤除。其基本原理是把数字图像或者数字序列中一点的值用该点邻域各点的均值代替。对于二维数字图像进行中值滤波时，其滤波窗口也是二维的，且窗口有多种形状[1]，如线性、方形、圆形、十字形等，如图1所示，一般需要根据实际情况选取不同的滤波窗口。图像中任一像素点f（i，j）的中值滤波值为该点邻域窗口内所有像素点灰度值的平均值，定义为
g（i，j）=Median（i，j）∈S{f（i，j）}（3）
式中：S为像素点f（i，j）的N×N邻域；Median为取均值操作。
图1 常用中值滤波窗口
Fig.1 The common median filtering window
在实际应用中，滤波窗口尺寸一般选用3×3、5×5大小，取决于滤波要求。对于缓变的长轮廓物体图像，方形或圆形滤波窗口效果较好，而对于包含尖角物体的图像，十字形窗口效果较好。根据目标特性和算法性能需要，本文选用十字中值滤波法对椒盐噪声进行抑制。
在各种滤波去噪算法中，维纳滤波器是去除高斯噪声的经典算法中性能最好的滤波器之一[8]。维纳滤波又称为最小均方误差滤波，是由Wiener在1942年提出的一种线性图像复原方法[9]。其基本原理是对原始图像f，找出它的一个估计值f～，使f与f～之间的均方误差最小，从而达到去噪的目的。维纳滤波的误差函数为[10]
3 降噪效果与分析
3.1 十字中值滤波效果与分析
利用中值滤波法和邻域均值滤波法分别对加椒盐噪声后的图像进行处理，部分效果图见图2，不同滤波方法对不同大小图像的滤波处理时间见表1。
从图2和表1可以看出：邻域均值滤波法对噪声处理效果一般，效果图中仍有噪声存在，而且整幅图像变模糊；中值滤波法在平滑噪声的同时很好地保护了图像轮廓信息，图像细节得到了很好的保留；方形中值滤波效果要优于十字中值滤波效果，但后者运算速度要明显快于前者，而且后者滤波后图像噪声在可接受范围内，因此，十字中值滤波法更适用于实时性要求较高的调焦图像降噪。
3.2 维纳滤波效果与分析
利用高斯滤波法和邻域均值滤波法分别对加高斯噪声后的图像进行处理，处理效果如图3所示。可以看出，邻域滤波法和维纳滤波法都对高斯噪声有去噪效果，但邻域滤波后，图像变得模糊不清，对图像质量影响较大，而维纳滤波后的图像噪声水平更低，并且图像细节没有遭到破坏，说明了维纳滤波对高斯噪声抑制的有效性。
图3 不同滤波法对高斯噪声的处理效果
Fig.3 The processing effect of different filtering methods for Gaussian noise
3.3 综合滤波效果与分析
综合滤波是兼顾十字中值滤波法和维纳滤波法的优势，对同时含有椒盐噪声和高斯噪声的图像进行处理的方法，具体处理效果如图4所示。图4（a）为原始图像；图4（b）为含有两种噪声的混合噪声图像；图4（c）和图4（d）分别为单独采用十字中值滤波和维纳滤波处理后的图像；图4（e）为综合两种方法滤波后的图像。由图4（e）和图4（c）、图4（d）可以看出：单一滤波方法并不能有效去噪，滤波图像中仍残留噪声，这是由不同噪声的性质和不同滤波器的设计目标决定的；分别采用十字中值滤波和维纳滤波对混合噪声图像处理后，图像噪声得到了最大程度的抑制，而且图像细节也没有过多丢失，有利于后续图像质量评价工作的开展。
4 结 论
针对自动调焦图像中椒盐噪声和高斯噪声的抑制问题，本文兼顾十字滤波法和维纳滤波法的各自优势，采用综合滤波方法对两类噪声进行了降噪处理，取得了较好的效果。降噪实验表明：与其他滤波法相比，十字滤波法对椒盐噪声具有非常好的处理效果，并且算法实时性较好；维纳滤波法有效滤除了图像中存在的高斯噪声；本文采用的综合滤波方法即对两类噪声进行了最大程度抑制，又没有过多造成图像细节的丢失，这为后续基于图像质量评价的自动调焦设计打下了基础。
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电子调焦眼镜可自动或手动变焦 篇3
它们看上去可能跟普通眼镜没有什么两样, 但是这种眼镜实际上是眼镜领域的创新科技领头羊。这种电子眼镜名叫em Power, 佩戴者可以通过开、关不同的指令设置, 调节眼镜的焦点, 进行阅读或者看较远的东西。em Power眼镜采用了世界上最新出现的电子调焦镜片。
这种镜片包含一层液晶, 液晶在电流的刺激下会改变排列次序, 从而改变镜片的焦距。佩戴双焦眼镜的人都知道, 他们在向下看时, 画面会发生扭曲。而em Power佩戴者只要脑袋向下倾斜一些, 或者用手扶住镜框, 眼镜的阅读指令就会被激活, 反之亦然。眼镜充满电需要8小时, 充电一次可以使用2到3天。这种眼镜有三种设置——自动、手动打开和手动关闭, 以方便佩戴者控制自如。
《成都日报》
CCD航空相机调焦系统故障诊断 篇4
1CCD航空相机的调焦系统工作原理
CCD航空相机成像原理图如图1所示。
CCD航空相机工作时是水平安放的,地面物体发出的光穿过大气层首先射向与地面成45°的反射镜上进行反射,然后进入相机物镜,通过物镜成像在CCD感光面上。
为了获得清晰的像,目标必须准确成像在CCD感光面上。但在实际应用中,全景式航空相机是长焦距相机,焦深很小[2],外界因素的干扰很容易引起CCD感光面离焦,影响系统成像质量。所以,航空相机大都采用相应的调焦结构,根据光学成像原理,当焦距f' 一定时,物像之间关系式为
式中,f' 为光学成像透镜组的焦距;l为物距;l' 为像距。
航空相机工作时l =∞,l' = f' 。当CCD感光面发生离焦,根据图1,通过调整物镜位置使像成在CCD感光面上,从而得到清晰的像[3]。
CCD航空相机测控系统流程图如图2所示。
航空相机主控系统通过通信系统与指令分配系统通信并发送指令,再由指令分配系统向调焦系统发送指令,调焦系统是用来调控航空相机的调焦量的控制电路[4]。
2相机调焦系统的故障诊断系统设计
CCD航空相机调焦系统故障主要出现在指令分配系统与调焦系统的通信故障以及调焦电机驱动电路故障[5],调焦系统测控流程图如图3。
由图2可以看出,CCD航空相机调焦系统的故障主要有:
调焦系统的故障诊断是以PC/104嵌入式工控计算机为控制系统[6]。PC/104嵌入式工控计算机通过PC104总线接口与PM504板卡、PM515板卡和PM530板卡相连接,完成数字信号、模拟信号、位置信息等的采集[7],调焦的位置行程开关的左右限位, 以及串行通信信号的发送及检测,从而分析检测出指令分配系统与调焦系统的电路故障。因此,建立调焦系 统故障诊 断系统 ,其硬件连 接图如图4所示。
2.1通信请求故障
PM530是数字输入输出信号接口卡,通过DIO接口向调焦系统发送调焦请求,调焦系统接收请求并将信息回复给PM530,若能回复,则通信请求工作正常,反之,出现通信请求故障。
2.2RS422通信故障
当通信请求无故障时,诊断系统运用握手信号方式对指令系统与调焦系统之间通信进行检测。 先定好握手信号,再由主控系统向调焦系统发送请求通信的信号,PM504板卡将信号转为RS422协议信号传输至调焦系统,调焦系统接收到指令,向主控系统返回指令信号,若不能返回指令信号,则出现PS422通信故障。
2.3行程开关故障
相机上电后具有自检功能,诊断系统与相机通过命令接口由诊断系统给相机发送一个自检指令, 相机接收到自检指令后进行调焦工作,调焦时搜索全行程,寻找成像最清晰位置。在此过程中应用正反行程开关进行左右限位,在轴角编码器上读取位置数据判断行程开关是否到位,若行程开关到位, 则此环节无故障,反之,此环节有故障。
2.4高精度位置传感器位置故障
高精度位置传感器是由光栅尺组成。光栅尺的标尺光栅固定在工作台上,电机通过机械传动带动光栅尺指示光栅移动,将工作时的位置信息反馈给主控系统,与预先设定的位置理论值进行比较, 看其是否在允许的范围之内,若在误差允许范围内,则高精度位置传感器无位置故障,反之,高精度位置传感器存在位置故障。
2.5驱动器及电机故障
PM515板卡具有模数转换功能,主要针对待诊断对象的反馈模拟信号进行采集,主控系统根据操作人员输入的参数计算调焦量,并以信号的形式向调焦系统传输控制指令信号和控制参数信号,反馈的模拟信号可以为调焦系统的电位计的电压值, PM515板卡对这个信息进行采集,并发送给PC/104工控机,PC/104对采集的信息进行处理,判断待诊断对象的部分功能是否存在故障。若PM515板卡采集到的信息与调焦系统预先设定的理论值在误差允许范围内,则驱动器及电机工作正常,反之,存在驱动器及电机故障。
3诊断结果分析
此故障诊断系统是在地面模拟飞机在空中飞行状态,仿真飞机在飞行状态时的一些工作参数, 给相机发送调焦指令,判断其是否达到飞机工作状态时的指标[8]。表1为模拟飞机飞行时调焦系统各部分故障诊断结果。
CCD航空相机调焦系统可能出现的故障有RS422故障、通信请求故障、行程左限位故障、行程右限位故障、高精度位置传感器位置故障、驱动器及电机故障在地面上就完成对航空相机各部分故障的排查。根据表1,以上故障均可诊断,故本系统的故障检测率达100%。
4结论
基于图像处理的三维自动调焦系统 篇5
光学望远镜系统的基本功能是迅速发现并精确跟踪目标。在实际应用中,目标和望远镜系统之间的距离常常发生变化,这会影响目标成像质量,因此必须实时调整望远镜系统使得目标能够清晰成像。一定距离的目标物体成像有一个最佳位置,这个位置称为正焦位置;偏离这个位置,将导致系统离焦,造成目标成像模糊。调整光学系统由离焦到正焦的过程称为调焦。自动调焦主要有主动调焦和被动调焦两种[1]。
基于图像处理的自动调焦技术属于被动调焦技术,是先通过图像传感器采集目标图像,然后通过图像处理单元对图像进行快速的实时处理,获取图像清晰度评价值,执行机构根据图像清晰度评价值做出相应的调整,直至获得清晰的图像,即完成自动调焦。基于图像处理的自动调焦技术不仅可以减少调焦主观误差,也可以省去复杂的调焦机构,该方法已经被广泛应用。
在基于图像处理的自动调焦技术中,图像清晰度评价方法以及正焦位置搜索方法是两类关键技术问题。文献[1-6]对基于图像的自动调焦技术中的两类关键技术问题进行了深入研究,但是这些研究仅仅局限于一维调焦技术,即执行机构在一维空间做移动。
望远镜系统在长期的使用过程中会受到重力、温度等因素的影响,出现和初始装调状态不一致情况,这种情况可能导致一维调焦技术失效,因此有必要采用多维调焦技术。目前国内外很少有多维调焦技术的报道。本文基于六自由度平台提出了一种三维调焦系统,并针对X、Y、Z三轴耦合性关系,在随机并行梯度下降(SPGD,Stochastic Parallel Gradient Descent)算法的基础上提出了一种改进的搜索策略,实验结果表明改进搜索策略可以满足系统调焦要求。
1 三维调焦系统结构原理
基于图像处理的自动调焦系统通过对图像序列进行处理和评价以获得图像清晰度信息,驱动调焦机构实现调焦控制。图1为基于六自由度平台的三维调焦实验结构框图。
图中望远镜光学系统采用卡式结构,主、次镜均为抛物反射面,次镜位置固定不动,主镜固定在六自由度(Six Degrees of Freedom,6-DOF)平台上。在自动调焦过程中PC机根据VD4图像采集卡获取CMOS传感器的图像清晰度评价值,通过SPGD搜索算法控制六自由度驱动主镜在三维空间运动,寻找系统成像清晰度最优的位置,实现三维调焦。为了便于调试,在实验验证过程中,在望远镜系统前方置一平行光管,调节平行光管参数用以模拟远距离的目标物体。本文三维调焦研究的对象是点目标。实验系统如图2所示。
2 图像清晰度评价函数选择
图像清晰度评价一般采用梯度函数,在点目标成像的光学系统中,点目标像可供梯度算法利用的信息比较少,正焦位置的点目标像具有最大的能量。本文选取式(1)作为三维调焦系统的清晰度评价函数[7]。该算法描述点目标像的能量分布,具有计算量少,物理意义明确等特点。
图像传感器得到的图像分辨率大小为M×N,将性能指标1S离散化,另外考虑到入射光强的不稳定会影响测量结果,将入射光强大小进行归一化处理,最后得到离散化的性能评价指标如式(2)所示。
3 搜索策略选择
对于三维调焦系统,图像清晰度评价函数与六自由度平台的三维控制参数之间无法写出具体的函数关系,在使用搜索算法时,只有图像清晰度评价函数的测量值可供使用。可见,为三维调焦系统选择合适搜索控制算法时必须考虑到控制参数的多维性、控制对象的随机性及算法的鲁棒性。文献[8-10]对常见的多维搜索算法进行了分析,本文选择SPGD算法,并根据六自由度平台三维的耦合性对SPGD算法进行改进。
SPGD算法利用性能指标的变化量和控制参数的变化量对控制参数进行梯度估计,通过该梯度方向上的迭代搜索,最终找到性能指标的最优解。文献[11]对SPGD算法的收敛性、收敛速度及稳定性等问题从理论上给予了分析和推导。
在三维调焦实验中,将X、Y、Z轴三个空间状态作为状态向量{uj}(j=1,2,3),将图像清晰度评价函数作为系统性能评价指标值J。采用SPGD搜索优化算法进行全局极值搜索,使得采集到图像的像质评价函数值J达到极值。完成一次SPGD算法迭代需要施加3次控制向量并采集、处理3幅图像。SPGD算法的实验模块执行过程(第k次迭代时)如下:
1)测量六自由度系统当前状态{uj(k)}(j=,1,2)3下图像清晰度评价值J值,记为J(k);
2)对每一个状态控制参量同时施加随机扰动{Δuj},随机扰动量之间相互独立且同为伯努利分布,即。
3)采用双边扰动,即分别获取正向扰动情况下的图像清晰度评价值ΔJ+(k)=J+(k)(u(k)+Δu(k))-J(k)和负向扰动情况下的图像清晰度评价值ΔJ-(k)=J-(k)(u(k)-δu(k))-J(k),计算目标函数的变化量:
4)利用公式uj(k+1)=uj(k)-μΔJ(k)Δuj(k)更新控制参数,进行第k+1次迭代,直至满足算法结束条件。可以选择迭代次数或者性能指标作为结束条件,本文选择使图像清晰度价值稳定地达到全局极值作为算法结束条件。
文献[11]指出影响SPGD控制算法效果和收敛速度的主要参数为扰动幅度σ和增益系数μ的取值。在本文的实验中,保持扰动幅度和增益系数不变,SPGD算法参数|μ|=.01。
4 调焦实验及结果
六自由度并联系统是一个非线性、强耦合、变参数的时变系统,并且是一个多输入系统,因此本文的三维调焦实验分为两部分,一部分为单轴一维扰动情况下的调焦闭环实验,另一部分为三维复合扰动情况下的调焦闭环实验。
4.1 单轴一维调焦实验
SPGD算法的最优解搜索过程是一个通过迭代多维变量空间逐渐收缩的过程,显然SPGD搜索算法也可以用于一维变量空间最优搜索,此时SPGD算法的状态向量及扰动向量均降为一维。从一维调焦实验过渡到三维调焦实验,这样方便分析X、Y、Z三轴的耦合性。
系统初始化为正焦状态,对系统X轴进行扰动,即将X轴位置由X=4.9扰动到X=3,开启一维SPGD迭代算法。SPGD迭代曲线如图3所示,其中图3(a)为迭代过程中图像清晰度评价值曲线,图3(b)为X轴位置迭代曲线。
通过实验结果可以看出,SPGD算法用于一维迭代搜索,可以满足调焦系统要求。同样分别对Y轴和Z轴进行单轴一维扰动实验,即将Y轴位置由Y=-10.1扰动到Y=-8进行实验,将Z轴位置由Z=-1.4扰动到Z=4.5进行实验。Y轴和Z轴的位置迭代曲线分别如图4(a)和4(b)所示。单轴一维扰动实验结果表明SPGD算法对单轴一维扰动搜索有效。
4.2 三维复合调焦实验
对于三维复合调焦实验,本文采用逐步增加维数的办法分析X、Y、Z三维耦合性关系。
首先对X轴和Y轴进行复合调焦实验。系统初始化为正焦状态,对系统XY轴同时进行扰动,开启二维SPGD迭代算法。实验结果表明,SPGD对于XY轴同时扰动可以有效收敛。
其次对X、Y、Z三维进行复合调焦实验。系统初始化为正焦状态,对系统X、Y、Z三轴同时进行扰动,开启三维SPGD迭代算法。图5为迭代过程中图像清晰度评价值曲线。通过实验结果可以看出,SPGD对于X、Y、Z三轴同时扰动收敛无效。结合前面实验可以知道,X、Y轴的耦合性与Z轴的耦合性不一致,因此系统需要分别控制X、Y轴和Z轴。
X、Y轴移动使点目标像出现畸变,Z轴移动使点目标像模糊,这是导致X、Y轴和Z轴耦合性不一致的原因。针对X、Y轴和Z轴耦合性不一致情况,可以采用分别控制的搜索策略或者新的图像清晰度评价算法,本文采用前者,即采用SPGD算法间隔控制X、Y轴和Z轴。改进算法每隔5个单位时间启动一维SPGD算法对Z轴迭代一次,每隔3个单位时间启动二维SPGD算法对X、Y轴迭代一次。图6为迭代过程中图像清晰度评价值曲线。实验结果表明X、Y轴和Z轴分别迭代,系统可以收敛,并且系统闭环调焦误差<3%。
5 结论
望远镜系统在长期使用过程中会受到重力、温度等因素的影响,简单的一维调焦搜索难以满足要求。针对上述问题,本文进行了基于六自由度平台设计三维调焦系统研究。通过实验分析X、Y、Z三轴的耦合性关系,提出一种改进的搜索策略解决闭环搜索失效问题,实验结果表明,提出的改进搜索策略可以很好地满足系统闭环调焦要求,且系统闭环调焦精度误差<3%。
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调焦技术 篇6
1 调焦系统方案设计
1.1 调焦方式的选择
常见的双视场变焦系统分为两类:光学镜组移入移出切换式变焦系统和双位置变焦系统。切换式变焦系统需要将部分透镜插入到适当的位置改变光学系统的焦距, 因此横向尺寸较大。双位置系统则是通过改变透镜组轴向距离而改变系统的焦距, 可有效减小系统的体积, 并且可同时实现视场切换和精密调焦的功能。
考虑到整体系统对质量、空间尺寸等方面的要求, 采取沿轴平行移动光学镜组的双位置变焦系统。双位置变焦系统由前固定组、移动镜组和后固定组组成, 其工作原理如图 1 所示, 移动镜组在 1 位置时系统处于短焦距 (大视场) 状态, 在 2 位置时系统处于长焦距 (小视场) 状态。
1.2 调焦运动系统设计
整个调焦运动系统由DSP控制模块为核心的一个闭环控制系统组成, 其系统示意如图2所示, 主要由以下几部分组成:DSP控制模块、伺服电机、丝杠、滑动模块、精密直线导轨、直线光栅尺等。DSP模块在接受上位机的控制指令后控制电机转动, 通过丝杠导轨运动机构将电机旋转运动变为移动镜组的轴向直线运动, 直线位光栅尺检测镜组滑动的当前位置并反馈给DSP控制模块, DSP控制模块将移动镜组的当前位置与系统的给定位置比较, 进一步控制电机带动镜组沿轴向运动, 直至移动镜组到达系统给定的位置。
2 调焦系统硬件设计
调焦系统硬件电路以DSP控制器为核心, TMS320LF2407A是一款16位定点数字信号处理器, 它集高速数字信号处理能力及适用于电机控制的优化外围电路于一体, 为电机控制提供了一套同时具备高精度和高性能的数字解决方案。控制系统外围电路部分的设计围绕着TMS320LF2407A展开, 主要由以下基本部分组成:与上位机的串行通信接口电路, 功率驱动电路, 位置检测电路等。控制系统框图如图3所示。
2.1 SCI串行通信电路
本系统通过TMS320LF2407A芯片集成的串行通信模块SCI可以实现DSP与上位机之间的通信, 电路采用了符合RS 232标准的MAX232驱动芯片。上位机向DSP控制模块发送控制指令, DSP系统响应上位机的控制指令, 计算出移动镜组的给定位置, 控制电机运动来完成系统调焦, 同时向上位机返回调焦控制系统当前工作状态。
2.2 位置检测电路
移动镜组要实现精确的位置控制, 其位移的检测是关键, 选用英国Renishaw公司的RGH22型精密型光栅尺作为位置传感器, 分辨率为2 μm, 输出信号为符合工业标准的两路频率变化且正交 (即相位差为90°) 的脉冲。其读数头有参考零位和双限位开关, 参考零位提供一个可重复定位的参考原点或零点, 而限位开关可以在轴向运动到达两端限位点时输出信号, 控制电机停止运动。
TMS320LF2407A的每个事件管理器EV含有一个正交解码脉冲电路QEP, 该电路可对光栅尺产生的正交解码输入脉冲进行编码和计数。光栅尺产生正交编码脉冲送入正交编码电路后, QEP电路通过检测两个序列的先后, 就可以确定移动镜组的运动方向, 通过脉冲计数和脉冲频率可以计算出移动镜组的当前位移和运动速度。由于光栅尺输出的是5 V数字电平信号, 而DSP只能接受3.3 V电平信号, 因此采用SN74LVC245芯片作为DSP与光栅读数头的电平转换接口电路。
2.3 电机驱动电路
在调焦系统中, DSP将采集到的信息处理后输出的 PWM信号不足以直接驱动电机运行, 需要使用驱动芯片将其转换成可驱动电机的驱动信号。电机驱动电路采用SGS公司的电机驱动芯片L298N。它是恒压恒流双H桥电机芯片, 可同时控制两台直流电机, 输出电流可达到2 A。为了减小驱动电路对控制系统的影响, DSP产生的PWM信号经TLP521光耦进行光电隔离, 再送给驱动芯片L298, 这样使得系统控制信号变的稳定而且可靠。另外, 在实际应用中为了保护电机, 在驱动电路中需要加入两组续流二极管。
3 调焦控制系统软件设计
调焦控制系统的软件包括主程序和中断子程序。主程序主要完成 DSP内核和外围器件的初始化、系统全局变量的定义和赋初值等, 并检测电机的初始位置。初始化完成后系统进入中断等待状态。主程序流程图如图4所示。
中断程序主要用来检测移动镜组当前位置, 并根据上位机的控制指令给定的目标位置计算出需要调节的位置偏差, 设计位置校正调节器输出PWM电机控制信号。中断程序流程图如图5所示。
位置调节控制器采用经典的PID控制算法。在进行大小视场切换时, 短时间内系统有很大的位置偏差, 会造成PID运算的积分积累, 从而引起系统较大的超调, 甚至造成系统振荡, 调节时间延长。为了消除积分饱和带来的不利影响, 位置调节控制器采取积分分离算法:当系统偏差较大时采用 PD控制避免较大超调又可以快速减少偏差;当偏差降低到一定程度后, 采用 PID 控制保证系统的控制精度。积分分离控制算法可表示为:
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式中:T为采样时间;β为积分项的开关系数:
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4 实验结果
双视场红外光学系统的工作波段为3～5 μm, 视场宽为24°×18°, 窄视场为4°×3°, 短焦焦距20 mm, 长焦焦距145 mm。大小视场切换距离为125 mm, 移动镜组的定位精度要求小于20 μm。
通过实验测试, 调焦系统可以在1 s的时间内实现大小视场的切换, 调焦精度可以达到5 μm, 满足系统要求的定位精度。图6为红外光学系统分别在大、小视场下的图像。
5 结 语
介绍一种双视场红外光学镜头调焦控制系统, 采用移动镜组轴向移动方式实现变焦, 仅需一套机电装置即可同时实现视场变换和调焦的功能, 有效地控制了轴向尺寸, 使其结构更加紧凑。控制系统采用了高性能的TMS320LF2407A芯片作为系统的控制单元, 使得整个硬件电路的设计简单可靠, 同时强大的运算处理能力使得复杂控制算法通过编程得以实现, 大大提高了控制系统的控制精度, 满足了红外光学成像系统对视场切换速度快与调焦精度高的要求。
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调焦技术 篇7
基于图像处理的聚焦方法先分析出了图像的质量,随后获得成像状态,最终完成聚焦操作。通常分为离焦深度法(Data Flow Diagram,DFD)、对焦深度法(Dtype Flip Flop,DFF)两大类[1]。与传统自动对焦方式相比,基于图像处理的自动调焦方法实现了智能化、高速处理、集成化及低功耗等功能,具有广阔的发展前景。现有调焦方法比较情况如表1所示。
2 基于图像处理的自动调焦方法
基于图像处理的聚焦方法有两项关键技术:(1)调焦搜索控制策略。(2)图像清晰度判断依据。调焦搜索控制策略的主要作用是确保自动调焦可快速、准确地调整驱动镜头,并使其在正焦位置上;图像清晰度判断依据为:正确调焦状态下,图像各点之间存在较强的灰度对比度,若调焦偏差越大,则将逐步降低灰度对比度。若是调焦正确的图像,细节会更加丰富,高频分量更多,自然对比度也更强烈。实现图像清晰度的比较,需要先找到计算机可直接进行比较的数值,因此基于图像处理的自动调焦方法关键环节是选取图像清晰度评价函数。图像清晰度评价函数主要发挥的作用为计算图像某一信息,然后依据所得数值是否直接对应图形清晰度提供调焦判断依据[2]。
3 清晰度评价函数
3.1 边缘检测算子
边缘轮廓是提供图像信息的主要依据,因此边缘提取和检测在图形处理过程中发挥了重要的作用,算法优劣对图像的处理效果将产生较大的影响。文中研究斜边缘检测算子(Sevel)和Mix算子。
(1)斜边缘检测算子。
在实际图像中,图像较近像素间的灰度差可更加清晰的表现图像的边缘轮廓,可采用改进Sobel算子的斜边缘检测算子,如式(1)所示
将式(1)除以2可获得与Sobel算子相当的计算量。
(2)Mix算子。
斜图像边缘和水平、垂直图像边缘内容相当,可采用下面的改进算子。其将Lean斜边缘检测算子、Sobel算子进行充分结合,形成Mix算子,如式(2)所示
Mix算子是对0°和+45°方向像素灰度差值的计算[4]。
3.2 清晰度评价函数的选择
采用CCD相机进行航拍模拟试验。调节成和航空成像设备相似的数字焦距及焦深。采集了两组“不清晰-清晰-不清晰”flash图像[5],一组有干扰噪音,另一组没有。采用9种函数对其清晰度评价值进行计算,归纳处理后的清晰度评价曲线如图1、图2所示。
如图1所示,除了ACM算子,其他算子的单峰性、无偏性均较好,且均在134处达到了最大清晰度评价值,表明此处是最佳成像位置[6]。如图2所示,存在干扰、噪音的状况下,算子、算子的灵敏度较好,可准确定位最佳成像位置,精度搜索时应用为宜;算子具有较宽的有效调焦区域,且运算量较小,对调焦的精确性、实时性进行了综合的考虑。
3.3 调焦区域选择
由于航空数码相机采用的是CCD传感器,达到数千万像素,若进行整幅图像的处理,会产生较大的计算量,对系统实时性带来影响,所以选择调焦区域尤为必要。通常采用的方式是选择图像中纹理性相对较为清晰的一块区域作为调焦区域[4],在自动调焦时,选择的区域会进行整幅图像的像素点处理,进而增加了计算量,此方式存在局限性,可采用新型隔行隔列区域选择方式,图像大小为M×N,采用奇数行、列的像素点为调焦区域,此方式计算量仅为整幅图像处理方式的1/4[7],适用于纹理分布较均匀的图像。
4 调焦控制策略
调焦控制策略分为调焦方向的判定及搜索评价函数特性曲线峰值。确定准确的特性曲线峰值定位可保证调焦控制策略更加优异[8]。文中将搜索算法分为粗搜索和精搜索两阶段,并着重分析了精搜索。
局部全局搜索法:(1)以粗搜索获得的最佳对焦位置为中心,选取5个采样点在局部搜索,步长为7;获得新对焦位置后,以其为中心选取3个采样点,局部内实施搜索,步长为2。(2)以粗搜索获得的最佳对焦位置为中心,选取11个采样点在局部搜索,步长为2。
变步长爬山搜索法:先设定调焦方向,依据计算获得图像评价函数值,与相邻帧评价函数值进行对比,达到最大函数值,为聚焦。此方式需注意调焦步长的选择,步长选择越小,调焦效率越低。依据图1和图2显示的调焦曲线特点,先进行粗搜索获得有效调焦区域,采用爬山式搜索,收敛至最佳对焦位置的附近后再准确定位到最佳对焦位置焦深范围[8]。
综合搜索法:先采用粗搜索获得最佳对焦位置,以此为中心选取5个采样点,实施爬山搜索,步长为7;获得新对焦位置后,再以其为中心选取3个采样点,局部内实施搜索,步长为2。
5 结束语
基于图像处理的自动调焦方法应用在机载光电成像设备中,实现了智能化的调焦且聚焦判据多样灵活。利用数字进行图像处理,可提取出图像的有效信息,进行判定。计算机具有灵活的图像处理方式,可依据不同的要求选用不同的判据调焦。利用计算机对执行机构实施控制,可灵活、方便地响应调焦要求速度,从而简化运动机构和电路。
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调焦技术 篇8
自动聚焦有许多种方法,主要分为主动式和被动式两种。主动式自动聚焦是指通过测距并使用一定的数学模型计算出实际应取的焦距,常见的有红外线测距法和超声波测距法;被动式自动聚焦是指利用所获取图像的自有信息分析聚焦方向,通过焦距的反复调节获取最清晰的图像。前者需要发射接收装置,在很多场合下使用受到限制。对于后者,问题主要集中在2个方面:一是对焦方法的确定;二是自动聚焦的具体实现。目前广泛采用的自动对焦方法可以分为时域分析法和空域分析法2种,这里所设计的系统中采用的是高频分量析出法,即先对图像传感器输出的视频信号进行模拟滤波,析出反映图像清晰度的高频分量,随后由单片机采样、分析高频信息,根据分析结果控制聚焦马达的转动至对焦清楚位置。这一系统设计过程中的关键问题是滤波器频带的设计、评价函数的确定以及聚焦的实现。为了避免硬件调试的复杂性,应先对这2个问题在计算机上进行仿真和分析,将视频信号用图像采集卡采集到计算机上,然后用Matlab进行仿真分析,以确定合适的图像清晰度评价函数、带通滤波器和聚焦算法。本文给出了这一仿真分析的过程和研究结果。仿真系统框图如图1所示。
2 图像清晰度评价函数
理想的评价函数应该具有无偏性、单峰性;同时,评价函数要有较强的抗干扰能力。先用图像采集卡将视频信号采集到计算机上得到数字图像,采样频率为13.5 MHz,再用Matlab对数字图像进行带通滤波并通过仿真和分析,选择一个合适的图像清晰度评价函数。其中,滤波器的设计要使得反映图像清晰程度的高频分量通过,同时滤掉噪声信号。这样,当图像聚焦准确时,画面清晰、轮廓清楚、高频成分的电平幅度大;当聚焦不准时,画面不清晰、轮廓不清楚、高频成分的电平幅度小。
考虑单片机的计算能力这里设计了2种评价函数进行对比:一种是最大值型,即一帧图像中众多采样点亮度值的最大值,另一种是求和型,即一帧图像中众多采样点亮度值的求和。实验结果表明,最大值型判据虽相对差值大,但数据不稳定,而求和型数据稳定,抗干扰能力强,虽聚焦和离焦时的差值相对比例不如最大值型,但已足够作为判据。因此最终选用求和型:F=∑Yi,其中Yi是一帧信号高频成分第i个采样点的亮度值。其函数曲线即调焦曲线如图2所示。评价函数的选取对自动聚焦的性能至关重要,实际工作时要根据具体要求合理选择,以使得既能反映对焦准确与否的真实情况,又能简便的实现。
3 滤波频点选择
自然界中有千姿百态的景物或画面,有的图像画面柔和(丰富的频率成分不在高频点),有的图像画面鲜明,对比度大(频谱的丰富成分在高频点上)。要适用于各种画面,滤波频点需做适当选择,保证在这个频点上,各调焦曲线呈一定程度的单峰,不至于误判聚焦位置。 视频信号是包含0～6 MHz带宽的宽带信号,就彩色视频信号而言,他包含着亮度信号、色度信号及其他辅助信号。其中色度信号载波频率为4.43±1.3 MHz,由于图像能量主要由亮度信号反映,选择一个中心频率远离色度信号的带通滤波器对图像进行滤波,得到反映图像清晰度的高频分量。试验中分别选择3个频点(0.6 M,1 M和1.6 M)作为带通滤波中心频率对一幅广告画图像进行滤波,为了适用各种情况,选择400 k这样一个较宽的频带宽度。
试验结果如图3所示,可以看到,不同频率下,数据均较稳,呈现单峰性。在聚焦位置附近,即微离焦和离焦时,1.6 M评价函数曲线变化最明显,1 M次之,0.6 M再次之。可见中心频率越高,越能反映聚焦程度。但是,对于远离焦位置的图像,由于本身高频分量已经很少,所以中心频率选得越高,远离焦位置高频分量变化反而不明显,也即中心频率选得越高,系统的搜索范围相应变小。同时,随着中心频率地提高,系统对光照变化等因素的抗干扰能力也会下降。
综合考虑以上因素,在系统调整初期,选择中心频率为1 MHz,带宽为400 kHz的一组带通滤波器,这一滤波频点的选择,基本能满足普通被摄景物的自动聚焦要求。
在系统的继续调整过程中,希望在保证一定的对焦精度的情况下,加快对焦的速度。经过多次探讨以及实验,发现在搜索过程中,第一次大步长粗略地搜索,选用更低频的通带较为适合,对焦的范围会更大,速度也会有所提高。因为这时低频的变化明显,且己经足够让系统粗略判出大致的聚焦位置。而第二次以小步长搜索,选用较高频的通带,更能反映图像的细节信息,能够保证一定的精度要求。
4 算法实现
为了实现快速聚焦,本系统采用改进的爬坡算法(Hill-Climbing Search,HCS)。HCS 算法如图4所示,假定聚焦镜头从m=mi位置开始,高频分量值F(mi)和F(mi+M)的大小决定镜头移动方向,当F(mi+M)>F(mi)时,新的镜头位置是m=mi+M,否则位置是m=mi-M;当找到位置mx时,有F(mx-M)
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其中D1=F(mx)-F(mx-M)
D2=F(mx)-F(mx+M)
这一算法的好处是容易用运算能力比较弱的单片机实现,然而,这样的算法存在缺陷。如果对焦评价曲线受到各种干扰导致出现多个峰值时,爬坡法很容易搜索到局部极值,导致对焦失败。并且,在摄像机自动对焦系统中,由于噪声的影响而产生局部极值的情况较容易出现。因此,需要对该算法法进行一些改进。由于通常对焦曲线受到干扰而出现的局部极值都比较窄,故可对爬坡法进行如下改进。在爬坡算法的基础上,确定曲线方向时,不是仅根据前后2次对焦评价值的大小来确定,而是用3个点大小的变化以确定曲线的方向。如果3点连续上升,则确定曲线为上升方向;如果3点连续下降,则确定曲线为下降方向;3点大升小降与大降小升时,经过数据处理可以分别归到上面两种情况。这样就能避免那些在2个对焦步长内出现的局部峰值而使得曲线方向误判的情况,而在2个步长外出现的局部峰值的情况比较少,从而对焦的准确程度被大大提高。
5 试验结果分析
视频信号经有源滤波器滤波,当图像聚焦时,高频成分电平幅度大,求和后的值就大,离焦时相应的就小。依据本文中的聚焦评价函数能够快速地实现自动对焦。应
用于研制的单片机自动聚焦系统,能基本上满足捕获各种典型景物清晰画面的要求。图5所示图像为一本书的封面,其函数曲线即调焦曲线如图6所示,其中聚焦窗口选择居于中心的145×145个象素点。根据这样的试验曲线能够快速实现自动对焦。
6 结 语
基于单片机信号处理的自动聚焦系统具有小型轻便、聚焦速度快且效果良好、适用范围广、成本较低等特点,为信息家电提供了一种快速摄取清晰图像的手段。从目前实验的结果看,经过改进和随着相关技术的发展,将会取得更加理想的自动聚焦效果。
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