CN105306825A - 一种新型红外图像调焦系统及其使用方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种新型红外图像调焦系统，其特征在于，由调焦镜头，与调焦镜头相连接的直流电机，与直流电机相连接的图像处理装置，以及分别与图像处理装置相连接的红外探测器和数据存储装置组成。同时，本发明还公开了一种新型红外图像调焦系统的使用方法，其特征在于，包括(一)初始化调焦镜头；(二)驱动调焦镜头以大步长移动，同时获取红外图像等步骤。本发明调焦效率快，且可信度高。同时，本发明采用红外成像原理，其不受环境光照的影响，提高了调焦的精度。

Description

一种新型红外图像调焦系统及其使用方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体是指一种新型红外图像调焦系统及其使用方法。

背景技术

手动调焦由于操作流程复杂、主观性强、对操作者要求较高和容易产生视觉疲劳，造成调焦得到的图像不稳定且不清晰，同时手动调焦耗时较长，已不能适应现代成像系统自动化的要求。因此，红外热成像系统的自动调焦功则显得至关重要，它直接关系到红外热成像系统的成像质量。

随着计算机硬件和数字图像处理技术的飞速发展，红外图像的实时处理已经成为可能。这就为红外图像自动调焦系统能够快速、稳定成像聚焦提供了实现条件。目前，有些红外热成像调焦系统已经获得了广泛的应用，如基于测距的红外图像自动调焦系统，其是通过测定红外光学镜头与被摄目标之间的距离，将之代入红外光学系统的光学传递函数，计算出聚焦位置并驱动调焦机构调焦。此方法虽然成熟、稳定，但需要配备专门的测距设备，且安装、调试精度要求较高，推广性较差，因而不利于红外光测系统的小型化、便捷化发展。

发明内容

本发明的目的在于解决现有的红外图像调焦系统调焦耗时长，可信度不高，易受到环境光照影响的缺陷，提供一种新型红外图像调焦系统及其使用方法。

本发明的目的通过下述技术方案实现：一种新型红外图像调焦系统，由调焦镜头，与调焦镜头相连接的直流电机，与直流电机相连接的图像处理装置，以及分别与图像处理装置相连接的红外探测器和数据存储装置组成。

一种新型红外图像调焦系统的使用方法，包括以下步骤：

(一)初始化调焦镜头；

(二)驱动调焦镜头以大步长移动，同时获取红外图像；

(三)对获取的红外图像进行清晰度评价，并记录相应的焦距位置；

(四)对记录的焦距位置进行分析，找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置；

(五)驱动调焦镜头，使其到达最优的红外图像清晰度评价焦距位置；

(六)调焦结束。

进一步的，所述步骤(三)中对获取的红外图像进行清晰度评价采用基于倒谱的红外图像清晰度评价方法、基于梯度滤波器红外图像清晰度评价方法或基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数的红外图像清晰度评价方法进行评价。

所述基于倒谱的红外图像清晰度评价方法，包括如下步骤：

(1)对红外图像进行傅立叶变换，其公式为：G(u,v)＝F{g(x，y)}，其中，F{g(x，y)}表示傅立叶变换；g(x，y)表示输入的红外图像信号；

(2)对傅立叶变换进行倒谱域变换，其公式为：Cep{I(x，y)}＝F^-1{log|G(u,v)|}，

其中，F^-1{log|G(u，v)|}表示反傅立叶变换，|G(u，v)|表示求复数模；

(3)计算倒谱域中亮点的平均能量，其公式为：

其中，W(i，j)定义为点(i，j)到中心点(ic，jc)的距离，其计算公式为： $W(i,j)=\sqrt{{(i-i_c)}^2+{(j-j_c)}^2};$

C(I，j)定义为点(i，j)的二值化实倒谱值，其计算公式为： $C(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}1& Cep(i,j)\&GreaterEqual;T\\ 0& Cep(i,j)<T\end{array}\right.,$ Cep(i,j)为点(i，j)的倒谱值，T为选取的二值化阈值；M为红外图像的长度，N为红外图像的宽度；

(4)预先设定好E₀值采用二分法在(0，1)区间内搜索T，使E满足E＜E₀；其中，E₀为预先设定好的倒谱域中亮点的平均能量值；

(5)采用红外图像清晰度评价函数Score＝(1-T)×100％来计算出镜头走的每一步探测器俘获的红外图像的清晰度评价值。

所述的基于梯度滤波器的红外图像清晰度评价方法是当相邻像元的灰度差大于某阈值时，即∣g(x+k，y)-(x，y)∣＞G_threshold时，对相邻近的象元灰度差进行平方求和，其计算公式如下：F(k)﹦∑_x∑_y[g(x+k，y)-g(x，y)]²；其中，G_threshold是阈值条件，g(x，y)是像元(x，y)的灰度值，k为相邻像元的间隔。

所述的基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数的红外图像清晰度评价方法是利用Sobel算子来估计图像在水平方向和垂直方向的梯度，并对梯度进行平方运算，其运算公式为： $F\left(k\right)=\underset{x}{\&Sigma;}\underset{y}{\&Sigma;}{\&lsqb;S(x,y)\&rsqb;}^2;$

其中， $S(x,y)=\sqrt{G_x^2(x,y)+G_y^2(x,y)},S(x,y)>G_{threshold},$ G_x(x,y)和G_y(x,y)分别为x和y方向上的Sobel算子计算的差分值，G_threshold是阈值条件，x方向和y方向的sobel算子表达式如下： $S_x=\left(\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right),S_y=\left(\begin{array}{ccc}1& 2& 1\\ 0& 0& 0\\ -1& -2& -1\end{array}\right).$

所述步骤(四)中采用变步长寻找峰值法或二分法寻找峰值法找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置。

所述采用变步长寻找峰值法找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置包括以下步骤：

a、进行红外图像清晰度评价后，系统驱动电机以一个固定的大步长L移动到距离最远焦距处，移动的步数为N，记录每步的红外图像位置M_i以及清晰度评价P_i；其中，i为第i次的步数；

b、比较这N步中红外图像的清晰度评价大小，找出这i步位置处的清晰度评价最大值P_max以及位置M_max；

c、驱动电机使调焦焦距返回至大步长走的红外图像最大清晰度位置M_max处，并随机选定一个方向，焦距开始以小步长l移动一步，同时红外探测器俘获红外图像并计算清晰度评价值P₀；

d、比较P_max和P₀的大小，如果P₀>P_max，说明焦距往清晰度评价高的一方移动，否则使调焦焦距往反方向移动；

e、驱动调焦焦距以小步长移动并记录位置M_j以及红外清晰度评价值P_j，调焦焦距每移动一小步l，系统计算探测器获取的红外图像的清晰度评价P_j+1并比较前后两步M_j+1和M_jr的清晰度评价P_j和P_j+1的大小，如果后一步的清晰度评价大于前一步，即P_j+1>P_j，则电机使焦距继续向此方向以小步长l移动，并执行步骤g；如果后一步的红外图像清晰度评价小于前一步的，即P_j+1<P_j，则反转电机使调焦焦距返回至上一步位置M_j处并执行步骤f；其中，j为小步长走的步数；

f、当P_j+1<P_j则改变调焦的焦距步长，使其比上一次步长小，再重复步骤e；

g、判定前一步的红外清晰度评价与后一步的差小于一个设定的阈值P_T时，调焦焦距则已移动到清晰度评价最大值焦距位置M_max处，图像清晰度评价值达到最大值P_max，调焦结束。

所述采用二分法寻找峰值法找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置包括以下步骤：

A、初始焦距并记录位置L₀，同时计算红外图像的清晰度评价为P₀，将电机驱动调焦焦距移动至焦距最远处L₁计算红外图像清晰度评价为P₁；

B、取L₀和L₁两位置的中点为L₂＝L₁-L₀，计算此时的红外图像清晰度评价记为P₂；

C、在焦距L₂处驱动电机使焦距向远距离移动一小步l，计算此处的红外图像清晰度评价P_l，比较P₂以及P_l的大小，如果P₂<P_l，则以P₂到P_l段再进行二分法分析，将L₂位置的值替换为L₀；如果P₂>P_l，则以P₀到P₂段再进行二分法分析，将L₂位置的值替换为L₁；当进行到前一步的红外清晰度评价与后一步的差小于一个设定的阈值P_T时，调焦焦距已经移动到清晰度评价最大值焦距位置M_max处，图像清晰度评价值达到了最大值P_max，调焦结束，否则返回至步骤B继续进行计算分析。

本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

1、本发明调焦效率快，且可信度高。

2、本发明采用红外成像原理，其不受环境光照的影响，提高了调焦的精度。

附图说明

图1为本发明的新型红外图像调焦系统结构图。

图2为本发明的使用方法流程图。

图3为本发明采用变步长寻找峰值法找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置的流程图。

图4为本发明采用二分法寻找峰值法找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置的流程图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1所示，本发明的新型红外图像调焦系统，由调焦镜头，与调焦镜头相连接的直流电机，与直流电机相连接的图像处理装置，以及分别与图像处理装置相连接的红外探测器和数据存储装置组成。

如图2所示，本发明的新型红外图像调焦系统的使用方法，包括以下步骤：

首先启动系统并初始化调焦镜头到焦距最小的距离；然后直流电机驱动调焦镜头在整个焦距范围内以大步长移动，红外探测器同时获取每移动一步的红外图像；再对每次获取的红外图像进行清晰度评价，并记录相应的焦距位置；对记录的焦距位置进行分析，并找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置；最后反向驱动调焦镜头，使其到达最优的红外图像清晰度评价焦距位置，完成调焦。

在对获取的红外图像进行清晰度评价时可以采用基于倒谱的红外图像清晰度评价方法、基于梯度滤波器红外图像清晰度评价方法或者基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数的红外图像清晰度评价方法进行评价。

所述基于倒谱的红外图像清晰度评价方法，本实施例以评价一幅大小为M×N的红外图像g(x,y)为例进行说明，其包括如下步骤：

(1)对红外图像进行傅立叶变换，其公式为：G(u，v)＝F{g(x，y)}，其中，F{g(x，y)}表示傅立叶变换，g(x，y)表示输入的红外图像信号。

(2)对傅立叶变换进行倒谱域变换，其公式为：Cep{I(x，y)}＝F^-1{log|G(u，v)|}，其中，F^-1{log|G(u，v)|}表示反傅立叶变换，|G(u，v)|表示求复数模。

(3)由于倒谱域变换要进行对数计算，所以在倒谱域内，信号衰减特别快。清晰的红外图像经过倒谱域变换后，红外图像衰减很快，几乎只集中在中心点附近很小的区域内，所以进行二值化并计算倒谱域中亮点的平均能量E，其计算公式为：其中，W(i，j)定义为点(i，j)到中心点(ic，jc)的距离，其计算公式为：而C(I，j)则定义为点(i，j)的二值化实倒谱值，其计算公式为： $C(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}1& Cep(i,j)\&GreaterEqual;T\\ 0& Cep(i,j)<T\end{array}\right.,$ Cep(i，j)则为点(i，j)的倒谱值，T为选取的二值化阈值；M为红外图像的长度，N为红外图像的宽度。对同一幅待评价红外图像来说，当T值增大时，E值减小。当T值保持不变时，红外图像越模糊，E值越大。

(4)预先设定好倒谱域中亮点的平均能量值E₀，在本实施例中该E₀值可取0.01，采用二分法在(0，1)区间内搜索T，使E满足E＜E₀。

(5)采用红外图像清晰度评价函数Score＝(1-T)×100％来计算出镜头走的每一步探测器俘获的红外图像的清晰度评价值。

所述的基于梯度滤波器的红外图像清晰度评价方法是当相邻像元的灰度差大于某阈值时，即∣g(x+k，y)-(x，y)∣＞G_threshold时，对相邻近的象元灰度差进行平方求和，其计算公式如下：F(k)﹦∑_x∑_y[g(x+k，y)-g(x，y)]²；其中，G_threshold是阈值条件，g(x，y)是像元(x，y)的灰度值，k为相邻像元的间隔。

另外，所述的基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数的红外图像清晰度评价方法是利用Sobel算子来估计图像在水平方向和垂直方向的梯度，并对梯度进行平方运算，其运算公式为：

其中， $S(x,y)=\sqrt{G_x^2(x,y)+G_y^2(x,y)},S(x,y)>G_{threshold},$ G_x(x,y)和G_y(x,y)分别为x和y方向上的Sobel算子计算的差分值，G_threshold是阈值条件，x方向和y方向的sobel算子表达式如下： $S_x=\left(\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right),S_y=\left(\begin{array}{ccc}1& 2& 1\\ 0& 0& 0\\ -1& -2& -1\end{array}\right).$

另外，找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置可以采用变步长寻找峰值法或二分法寻找峰值法。

如图3所示，所述采用变步长寻找峰值法找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置包括以下步骤：

当进行红外图像清晰度评价后，系统驱动电机以一个固定的大步长L移动到距离最远焦距处，移动的步数为N，记录每步的红外图像位置M_i以及清晰度评价P_i；其中，i为第i次的步数。

比较这N步中红外图像的清晰度评价大小，找出这i步位置处的清晰度评价最大值P_max以及位置M_max。

同时，系统驱动电机使调焦焦距返回至大步长走的红外图像最大清晰度位置M_max处，并随机选定一个方向，焦距开始以小步长l移动一步，同时红外探测器俘获红外图像并计算清晰度评价值P₀。然后比较P_max和P₀的大小，如果P₀>P_max，说明焦距往清晰度评价高的一方移动，否则使调焦焦距往反方向移动。

驱动调焦焦距以小步长移动并记录位置M_j以及红外清晰度评价值P_j，调焦焦距每移动一小步l，系统计算探测器获取的红外图像的清晰度评价P_j+1并比较前后两步M_j+1和M_jr的清晰度评价P_j和P_j+1的大小，如果后一步的清晰度评价大于前一步，即P_j+1>P_j，则电机使焦距继续向此方向以小步长l移动，并判定前一步的红外清晰度评价与后一步的差小于一个设定的阈值P_T时，调焦焦距则已移动到清晰度评价最大值焦距位置M_max处，图像清晰度评价值达到最大值P_max，调焦结束。

如果后一步的红外图像清晰度评价小于前一步的，即P_j+1<P_j，则反转电机使调焦焦距返回至上一步位置M_j处重新移动焦距并改变调焦的焦距步长，使其比上一次步长小，直至前一步的红外清晰度评价与后一步的差小于一个设定的阈值P_T时，调焦焦距则已移动到清晰度评价最大值焦距位置M_max处，图像清晰度评价值达到最大值P_max，调焦结束。

如图4所示，所述采用二分法寻找峰值法找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置包括以下步骤：

首先初始焦距并记录位置L₀，同时计算红外图像的清晰度评价为P₀，将电机驱动调焦焦距移动至焦距最远处L₁计算红外图像清晰度评价为P₁。

然后取L₀和L₁两位置的中点为L₂＝L₁-L₀，计算此时的红外图像清晰度评价记为P₂，并在焦距L₂处驱动电机使焦距向远距离移动一小步l，计算此处的红外图像清晰度评价P_l。这时比较P₂以及P_l的大小，如果P₂<P_l，则以P₂到P_l段再进行二分法分析，将L₂位置的值替换为L₀。如果P₂>P_l，则以P₀到P₂段再进行二分法分析，将L₂位置的值替换为L₁。最后，当进行到前一步的红外清晰度评价与后一步的差小于一个设定的阈值P_T时，调焦焦距已经移动到清晰度评价最大值焦距位置M_max处，图像清晰度评价值达到了最大值P_max，调焦结束，否则重复上述步骤。

如上所述，便可很好的实现本发明。

Claims (9)

1.一种新型红外图像调焦系统，其特征在于，由调焦镜头，与调焦镜头相连接的直流电机，与直流电机相连接的图像处理装置，以及分别与图像处理装置相连接的红外探测器和数据存储装置组成。

2.根据权利要求1所述的一种新型红外图像调焦系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：

(一)初始化调焦镜头；

(二)驱动调焦镜头以大步长移动，同时获取红外图像；

(三)对获取的红外图像进行清晰度评价，并记录相应的焦距位置；

(四)对记录的焦距位置进行分析，找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置；

(五)驱动调焦镜头，使其到达最优的红外图像清晰度评价焦距位置；

(六)调焦结束。

3.根据权利要求2所述的一种新型红外图像调焦系统的使用方法，其特征在于，所述步骤(三)中对获取的红外图像进行清晰度评价采用基于倒谱的红外图像清晰度评价方法、基于梯度滤波器红外图像清晰度评价方法或基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数的红外图像清晰度评价方法进行评价。

4.根据权利要求3所述的一种新型红外图像调焦系统的使用方法，其特征在于，所述基于倒谱的红外图像清晰度评价方法，包括如下步骤：

(1)对红外图像进行傅立叶变换，其公式为：G(u，v)＝F{g(x，y)}，其中，F{g(x，y)}表示傅立叶变换，g(x，y)表示输入的红外图像信号；

(2)对傅立叶变换进行倒谱域变换，其公式为：Cep{I(x，y)}＝F^-1{log|G(u,v)|}，

其中，F^-1{log|G(u，v)|}表示反傅立叶变换，|G(u，v)|表示求复数模；

(3)计算倒谱域中亮点的平均能量，其公式为：

其中，W(i，j)定义为点(i，j)到中心点(ic，jc)的距离，其计算公式为： $W(i,j)=\sqrt{{(i-i_c)}^2+{(j-j_c)}^2};$

C(I，j)定义为点(i，j)的二值化实倒谱值，其计算公式为： $C(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}1& Cep\left(i,j\right)\&GreaterEqual;T\\ 0& Cep\left(i,j\right)<T\end{array}\right.,$ Cep(i，j)为点(i，j)的倒谱值，T为选取的二值化阈值；M为红外图像的长度，N为红外图像的宽度；

(4)预先设定好E₀值采用二分法在(0，1)区间内搜索T，使E满足E＜E₀；其中，E₀为预先设定好的倒谱域中亮点的平均能量值；

(5)采用红外图像清晰度评价函数Score＝(1-T)×100％来计算出镜头走的每一步探测器俘获的红外图像的清晰度评价值。

5.根据权利要求4所述的一种新型红外图像调焦系统的使用方法，其特征在于，所述的基于梯度滤波器的红外图像清晰度评价方法是当相邻像元的灰度差大于某阈值时，即∣g(x+k，y)-(x，y)∣＞G_threshold时，对相邻近的象元灰度差进行平方求和，其计算公式如下：F(k)﹦∑_x∑_y[g(x+k，y)-g(x，y)]²；其中，G_threshold是阈值条件，g(x，y)是像元(x，y)的灰度值，k为相邻像元的间隔。

6.根据权利要求5所述的一种新型红外图像调焦系统的使用方法，其特征在于，所述的基于Sobel梯度算子的Tenengrad函数的红外图像清晰度评价方法是利用Sobel算子来估计图像在水平方向和垂直方向的梯度，并对梯度进行平方运算，其运算公式为： $F\left(k\right)=\underset{x}{\&Sigma;}\underset{y}{\&Sigma;}{\&lsqb;S(x,y)\&rsqb;}^2;$

其中， $S(x,y)=\sqrt{G_x^2(x,y)+G_y^2(x,y)},S(x,y)>G_{threshold},$ G_x(x,y)和G_y(x,y)分别为x和y方向上的Sobel算子计算的差分值，G_threshold是阈值条件，x方向和y方向的sobel算子表达式如下： $S_x=\left(\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right),S_y=\left(\begin{array}{ccc}1& 2& 1\\ 0& 0& 0\\ -1& -2& -1\end{array}\right).$

7.根据权利要求6所述的一种新型红外图像调焦系统的使用方法，其特征在于，所述步骤(四)中采用变步长寻找峰值法或二分法寻找峰值法找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置。

8.根据权利要求7所述的一种新型红外图像调焦系统的使用方法，其特征在于，所述采用变步长寻找峰值法找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置包括以下步骤：

a、进行红外图像清晰度评价后，系统驱动电机以一个固定的大步长L移动到距离最远焦距处，移动的步数为N，记录每步的红外图像位置M_i以及清晰度评价P_i；其中，i为第i次的步数；

b、比较这N步中红外图像的清晰度评价大小，找出这i步位置处的清晰度评价最大值P_max以及位置M_max；

c、驱动电机使调焦焦距返回至大步长走的红外图像最大清晰度位置M_max处，并随机选定一个方向，焦距开始以小步长l移动一步，同时红外探测器俘获红外图像并计算清晰度评价值P₀；

d、比较P_max和P₀的大小，如果P₀>P_max，说明焦距往清晰度评价高的一方移动，否则使调焦焦距往反方向移动；

e、驱动调焦焦距以小步长移动并记录位置M_j以及红外清晰度评价值P_j，调焦焦距每移动一小步l，系统计算探测器获取的红外图像的清晰度评价P_j+1并比较前后两步M_j+1和M_jr的清晰度评价P_j和P_j+1的大小，如果后一步的清晰度评价大于前一步，即P_j+1>P_j，则电机使焦距继续向此方向以小步长l移动，并执行步骤g；如果后一步的红外图像清晰度评价小于前一步的，即P_j+1<P_j，则反转电机使调焦焦距返回至上一步位置M_j处并执行步骤f；其中，j为小步长走的步数；

f、当P_j+1<P_j则改变调焦的焦距步长，使其比上一次步长小，再重复步骤e；

g、判定前一步的红外清晰度评价与后一步的差小于一个设定的阈值P_T时，调焦焦距则已移动到清晰度评价最大值焦距位置M_max处，图像清晰度评价值达到最大值P_max，调焦结束。

9.根据权利要求8所述的一种新型红外图像调焦系统的使用方法，其特征在于，所述采用二分法寻找峰值法找出最优的红外图像清晰度评价焦距位置包括以下步骤：

A、初始焦距并记录位置L₀，同时计算红外图像的清晰度评价为P₀，将电机驱动调焦焦距移动至焦距最远处L₁计算红外图像清晰度评价为P₁；

B、取L₀和L₁两位置的中点为L₂＝L₁-L₀，计算此时的红外图像清晰度评价记为P₂；

C、在焦距L₂处驱动电机使焦距向远距离移动一小步l，计算此处的红外图像清晰度评价P_l，比较P₂以及P_l的大小，如果P₂<P_l，则以P₂到P_l段再进行二分法分析，将L₂位置的值替换为L₀；如果P₂>P_l，则以P₀到P₂段再进行二分法分析，将L₂位置的值替换为L₁；当进行到前一步的红外清晰度评价与后一步的差小于一个设定的阈值P_T时，调焦焦距已经移动到清晰度评价最大值焦距位置M_max处，图像清晰度评价值达到了最大值P_max，调焦结束，否则返回至步骤B继续进行计算分析。