[發明專利]一種基于清晰域及暗視覺的自動聚焦優化方法

有效

• 申請號: 202011011291.6
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112040136B
• 公開（公告）日: 2021-08-10
• 發明（設計）人: 趙志強;何帆;朱紅軍;陳闊;錢鷹;張琴;王少志;徐曉文
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: H04N5/232
• 分類號: H04N5/232;G06T7/00
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 王海軍

本發明設計計算機視覺、自動聚焦領域，特別涉及一種基于清晰域及暗視覺的自動聚焦優化方法，包括使用TEN法對圖像進行評價，并且使用ADAM算法根據當前梯度自適應的控制步長進行第一次掃描；當第一次出現電機轉向時，根據TEN法對圖像進行評價，得到的清晰度序列值進行高通濾波；進行第二次掃描，當電機出現第二次轉向時，進行第二次高通濾波；在經過前兩次濾波之后，持續掃描，直到掃描到清晰域范圍內，停止掃描，使用曲線擬合的方式，擬合出峰值，得到聚焦圖像；本發明與常規算法聚焦相比增加了高通濾波環節，減少了搜索時被次峰誤導的情況，同時減少了非峰值區域的導數波動，使得自適應搜索算法在運行時步長噪聲受影響減少。

技術領域

本發明設計計算機視覺、自動聚焦領域，特別涉及一種基于清晰域及暗視覺的自動聚焦優化方法。

背景技術

自動聚焦系統如今正在廣泛應用到人類社會的各個領域，包括生物醫學，公共安全，工業生產等領域。而針對移動物體的聚焦方法的重要性也體現出來，為了獲得更快且更穩定的聚焦效果，人們也在不懈努力。動聚焦可以通過主動、被動來實現，主動方法包括超聲波，紅外線，和飛行時間類型，例如相機發出光束或聲音并接收反射光束以估計相機與拍攝對象之間的距離；被動方法分為相位檢測和對比度檢測自動聚焦系統。前者測量兩個捕獲圖像之間的相位差以估計焦點位置。后者測量每個幀的清晰度以找到最佳焦點位置。

現有的動聚焦方法在許多方面都取得了很好的效果，但仍存在不足，例如被動聚焦時，為了確定峰值搜索過程冗長，且對可能存在的次級峰值，會導致搜索的失敗等問題。對于暗視覺圖像來說，重要信息通常隱藏在圖像的背景環境中，人類視覺對目標亮度變化的響應不是取決于目標的絕對亮度，而是取決于目標亮度相對于背景亮度的局部變化。圖像增強的主要目的是增強暗區，提升圖像的對比度，來使圖像實現清晰化，滿足人們肉眼觀看的要求。使圖像中重要的信息凸顯出來，而削弱或消除人們不需要或是不關心的信息，來增大原始圖像中不同物體特征之間的差異，改善人眼對原始圖像的視覺效果，以便于進行后續的相關圖像處理。

發明內容

針對現有技術中存在次級峰值的被動聚焦，本發明提出一種基于清晰域及暗視覺的自動聚焦優化方法，如圖1，具體包括以下步驟：

使用TEN法對圖像進行評價，并且使用ADAM算法控制步長進行第一次掃描；

當第一次出現電機轉向時，對當前的圖像清晰度函數TEN得到的清晰度值值進行高通濾波：以當前圖像清晰度函數值得平均值作為閾值，對低于平均值的清晰度值進行抑制，保持高于平均值得清晰度值不變；

進行第二次掃描，當電機出現第二次轉向時，進行第二次高通濾波，同樣適用第一次濾波閾值，特化高數值清晰度函數值；

持續掃描，直到掃描到清晰域范圍內，停止掃描，使用曲線擬合的方式，擬合出峰值，得到聚焦圖像。

進一步的，圖像的原始數據類型為RGB，且在進行評價之前將圖像的像素值歸一化到[0,1]之間。

進一步的，使用TEN法對圖像進行評價包括：

其中，F_Ten為基于梯度的焦點測量值；s_x(i,j)和s_y(i,j)分別是圖像f(i，j)與Sobel算子在水平和垂直方向上的卷積結果；M和N分別是圖像的高度和寬度。

進一步的，使用Adam算法控制步長進行第一次掃描包括：

S1、t代表搜索步數，初始為0；

S2、引入了隨機參數用于跳出局部峰值，獲取第t時刻的含導參數，表示為：g_t←▽_θf_t(θ_t-1)；