数字自动对焦

自动对焦是一种保障成像系统获取高清晰度图像的技术，最早应用在照相系统中，随着精密仪器向高精度、自动化方向的发展，它的应用范围也迅速扩大。

从基本原理来说, 自动对焦可以分成两大类: 一类是基于镜头与被拍摄目标之间距离测量的测距自动对焦, 另一类是基于对焦屏上成像清晰的聚焦检测自动对焦。

基于图像处理的自动调焦

随着现代计算技术的发展和数字图像处理理论的日益成熟, 自动对焦技术进入一个新的数字时代, 越来越多的自动对焦方法基于图像处理理论对图像有关信息进行分析计算, 然后根据控制策略驱动电机, 调节系统使之准确对焦。而通过数字图像处理, 不仅可以利用梯度信息, 还可以提取图像中各种其它的有效信息进行判断, 例如频率、相位等。对于具高频信息的图像, 一般而言, 对焦越准确, 图像信号的频率越高, 边缘越尖锐; 离焦时则频率降低, 边缘相对平滑。此外, 由于计算机处理图像的灵活性, 可以针对不同的使用要求, 选择不同的判据进行调焦。例如, 有时候所需的目标只是图像中的某一个局部, 而不是整幅图像的清晰程度。这时应该针对图像中这一局部进行处理和提取判据, 用该局部的对比度作为调焦的依据。

数字式自动对焦的三个核心问题是: l.图像清晰度的评价; 2.对焦窗口的选择; 3.对成像目标/变焦镜头/图像探测器的反馈控制。

1.图像的清晰度的评价对特定的成像系统, 图像的清晰度反映了系统的离焦/正焦程度。当图像比较清晰(即对焦较好)时, 图像细节丰富, 在空域表现为相邻像素的特征值(如灰度, 颜色等)变化较大, 在频域表现为频谱的高频分量多。利用这一特点可以构造各种对焦评价函数对图像的清晰度进行评价。对对焦评价函数的要求是: (1)单峰函数, 且对同一成像目标的一系列图像求其曲线, 最大值恰好对应最清晰的图像; (2)函数在峰值两侧分别单调上升和单调下降; (3)函数在峰两侧的斜率绝对值应该比较大。

对焦评价函数主要有以下3 类:

( 1) 频谱函数: 清晰的图像比模糊的图像包含更多的信息, 人们能更好地分辨其中的细节(细节意味着图像有清晰可辨的边缘, 在局部有很强的灰级变化, 灰级的跃变更加剧烈); ( 2) 熵函数: 对焦良好的图像的熵大于没有清晰对焦的图像, 因此可以用熵函数作为一种对焦评价标准。即熵越大, 图像越清晰; ( 3) 梯度函数: 在图像处理中, 梯度函数常被用来提取边缘信息。对焦良好的图像, 有更尖锐的边缘图像, 应有更大的梯度函数值。常用的梯度函数有方差算子、能量梯度算子、拉普拉斯算子等。

2.对焦窗口的选择进行对焦区域选择有两个原因: ( 1) 由于对图像运用对焦评价函数进行的运算基本上与图像的像素成正比, 为了达到实时性的要求, 必须减少参加运算的像素的数量; ( 2) 如果对整幅图像运用对焦评价函数, 图像中不重要的部分(背景)会对评价结果产生负面的影响, 导致图像中的重要部分(成像主目标)无法准确对焦。

3.对成像目标/变焦镜头/图像探测器的反馈控制自动对焦系统中的反馈控制关键是确定对焦评价函数的峰值位置, 从而通过电机驱动成像目标移动、变焦镜头变焦或者图像探测器移动。

各种自动对焦方式各有其局限性。例如红外测距和超声测距的对焦方法, 当被测目标对红外光或超声波有较强的吸收作用时, 将使测距系统失灵或对焦不准确; 而对比度法聚焦检测受光照条件的制约,当光线暗弱或被摄体与背景明暗差别很小时, 调焦就会有困难, 甚至失去作用。基于图像处理的聚焦检测方法由于图像处理需要占用大量的计算机资源, 这种自动调焦方法对计算机硬件提出了较高的要求。目前大多数数码相机的自动对焦, 都采用被动式: 即直接接收分析来自景物自身的反光, 利用相位差原理进行自动对焦的方式。这种自动对焦方式的优点是自身不要发射系统, 因而耗能少, 有利于小型化。对具有一定亮度和反差的被摄体能理想的自动对焦, 在逆光下也能良好的对焦, 且能透过玻璃等透明障碍物对焦。