CN108519654B - 一种基于电液可调焦镜头的自动对焦方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于电液可调焦镜头的自动对焦方法,利用图像的清晰度信息生成High‑Jump函数,用以指导自动对焦;依据当前帧的清晰度与清晰度评价曲线最大值之间的差值选取最优的High‑Jump步长,并以该步长完成High‑Jump调焦;High‑Jump调焦后的焦距十分接近最优焦距,大大降低了后续单次爬山法寻优过程中的调焦次数。本发明涉及的自动对焦算法对焦速度更快、对运动物体的对焦效果更好,充分发挥了电液可调焦镜头的硬件优势,可以通过High‑Jump连跳实现对运动物体的准确对焦。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于电液可调焦镜头的自动对焦方法。
背景技术
自动对焦算法自20世纪60年代以来成为研究的热点,其主要任务是在无需外界干预的情况下实现自动对焦,为观察者提供边缘清晰、细节丰富的图像。目前,自动对焦技术虽然已经在数码相机和手机摄像中普及,但在工业机器视觉、各种精密测量和高精密度投影仪器等领域,现有的自动对焦技术还存在一些问题:对焦精度不高,容易产生误对焦;对焦稳定性不高,容易受到环境噪声影响;对焦智能化程度和实时性有待提高。传统的对焦系统在硬件方面也存在一些问题:控制镜头移动的步进电机存在误差;镜头移动存在惯性;硬件驱动存在时间延迟等等。传统对焦系统在算法原理和硬件上的局限使得对自动对焦系统的进一步优化变得很有必要。
传统的光学镜头由多个玻璃或塑料镜片组成,依靠镜片或镜片组的前后移动实现对焦,以改变物距不同的目标的清晰度。镜片组导致整个镜头的体积庞大,质量大;在移动整个镜片组以实现调焦的过程中,往往还需要同步调节镜片组内各镜片间的相对间距,这就导致镜头的机械装置复杂,制造成本高。以optotune为代表的电液可调焦镜头的镜片由光学流体和聚合物薄膜组成,该镜片的工作原理与人眼晶状体类似,能在不同的电流驱动下改变自身形状,从而改变镜片的焦距。电液可调焦镜头相较于传统光学镜头具有下列优势:前者的镜片半径的几厘米变化,就能产生与后者的镜片组移动几厘米等效的光学效果;由于调焦过程中不涉及镜片的平移,前者的结构可以完全封闭,避免灰尘等杂质侵入装置内部影响工作性能和使用寿命;前者的重量远低于传统镜头,结构远比传统镜头紧凑;较轻的重量也意味着更少的能量消耗;前者的响应时间可达毫秒级别,且重复定位精度高,不存在累积误差。电液可调焦镜头的上述优势使其在很多领域都具有传统光学镜头难以比拟的优势,其应用也越来越广泛。
自动对焦方法有很多,目前应用广泛的是基于数字图像处理的自动对焦方法。该方法以成像系统获取的图像作为对焦依据,而不依赖于其他设备。基于数字图像处理的自动对焦有四个步骤:图像预处理、选择对焦窗口、利用清晰度评价函数评价图像的清晰度和利用极点搜索算法找到最优成像焦距位置。选择恰当的清晰度评价函数和极点搜索算法是实现自动对焦的关键。
在众多的极点搜索算法中,盲人爬山法简单易行,在实际应用中可行性较高,因此被广泛应用于工程领域。其原理是,在清晰度评价函数的单侧斜坡沿坡度上升的方向以较大的初始步长爬坡,当检测到坡度的下降沿时缩小步长反向爬坡,如此往复爬坡,直至步长缩小至预设的终止步长时停止爬坡,最后一次爬坡过程中的峰值即为盲人爬山法搜索到的函数最大值。经典的盲人爬山法的局限性主要体现在以下两点:1)调焦次数较多,实际应用中的盲人爬山法需要3-5次步长缩减才能取得较好的搜索效果,每次特定步长的爬山过程中又涉及多次调焦、采集图像、评价图像清晰度的动作,因此经典的盲人爬山法在计算量和实时性方面还有改进空间;2)当目标物体处于运动状态时,盲人爬山法的搜索效果不稳定。经典的盲人爬山法应对的是“静止的”山(即单峰清晰度评价函数曲线),但是当物体运动时,成像系统的最佳成像焦距会随之变化,因而清晰度函数曲线也会发生平移,物体静止时对应的“静止的”山峰此时变成“运动的”,此时经典的盲人爬山法极易出现误对焦。实际应用中的很多场景都要求成像系统保证对运动物体的清晰成像,经典的盲人爬山法不能较好地应对这种情况。
鉴于传统的光学镜头和经典的自动对焦算法中使用的盲人爬山法都有较大的局限性,利用新型的电液可调焦镜头、找到一种对焦速度更快的自动对焦算法对于提升光学系统的清晰成像能力具有重大意义。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术存在的问题,提出一种基于电液可调焦镜头的自动对焦方法,将图像的清晰度信息融入自动对焦的过程中,指导以optotune为代表的响应速度快、能耗低、结构紧凑、重复定位精度高的电液可调焦镜头实现快速对焦,同时可以通过连续的High-Jump调焦实现对运动物体的准确对焦。
为了达到上述目的,本发明的构思如下:
针对经典盲人爬山法调焦次数较多、耗时较长,无法完全满足对运动物体自动对焦的局限性,本发明提出了High-Jump爬山法完成对焦。该算法利用清晰度评价函数的评价值作为指导调焦过程中High-Jump调焦的依据,使自动对焦算法的爬坡起点尽可能靠近函数曲线峰值,仅需要进行一次爬坡即能得到函数的最大值,大大减少了对焦过程中的调焦次数;对于运动中的物体,可以通过连续High-Jump调焦实现对焦。
根据上述发明构思,本发明所采用的技术方案是:
一种基于电液可调焦镜头的自动对焦方法,包括如下步骤:
1)算法初始化,通过全局调焦获得当前目标的High-Jump函数Δf=H(ΔE),其中Δf为High-Jump步长,ΔE为当前图像的清晰度与清晰度评价曲线最大值之间的差值,H()为ΔE到Δf之间的映射关系;
2)评估当前帧中目标图像的清晰度评价值并判定其是否小于预设阈值α(α为人为选定的常数值)。若是,执行步骤3);若否,重复本步骤;
3)进行High-Jump调焦;
4)评估High-Jump之后帧中目标图像的清晰度评价值,并判定其是否小于预设阈值β(β为人为选定的常数值)。若是,执行步骤3);若否,执行步骤5);
5)单次爬山寻优;
6)对于同一目标,重复执行步骤2)到步骤5),即可持续对其实现自动对焦。
所述步骤1)中的High-Jump函数Δf=H(ΔE)获取,具体方法为:
a)选取函数曲线具有明显单峰性、对称度高、对图像离焦程度灵敏性高的函数作为清晰度评价函数;
b)以适当步长遍历电液可调焦镜头的调焦区间内的各电流值,利用a)中函数得到各帧中目标图像的清晰度评价值,获得电流值-清晰度评价值散点图;
c)以步骤b)中得到的散点图生成High-Jump函数Δf=H(ΔE)。
所述步骤3)中的High-Jump调焦,具体为:
a)计算当前帧中的目标图像的清晰度评价值与步骤1)中得到的最大清晰度评价值之间的差值ΔE;
b)利用ΔE由High-Jump函数得到High-Jump步长Δf;
c)以此步长沿清晰度评价值增大的方向调焦。
与现有技术相比,本发明具有如下突出的实质性特点和显著的进步:
1)与传统的盲人爬山法相比,High-Jump爬山法大大降低了调焦次数,提高了自动对焦算法的速度。
2)本发明优化了自动对焦的流程,对于运动中的物体可以通过连续High-Jump调焦实现清晰对焦。
附图说明
图1为本发明的基于电液可调焦镜头的自动对焦方法的流程图。
图2为High-Jump函数获取方法示意图。
具体实施方式
为了使本发明的技术方案和要点更加明晰,下面结合附图,以具体实例对本发明的实施步骤做详细说明:
如图1所示,一种基于电液可调焦镜头的自动对焦方法,包括如下步骤:
1)算法初始化,通过全局调焦获得当前目标的High-Jump函数Δf=H(ΔE);
2)评估当前帧中目标图像的清晰度评价值并判定其是否小于预设阈值α。若是,执行步骤3);若否,重复本步骤;
3)进行High-Jump调焦;
4)评估High-Jump之后帧中目标图像的清晰度评价值,并判定其是否小于预设阈值β。若是,执行步骤3);若否,执行步骤5);
5)单次爬山寻优;
6)对于同一目标,重复执行步骤2)到步骤5),即可持续对其实现自动对焦。
进一步,所述步骤1)中的High-Jump函数Δf=H(ΔE)的获取方法,具体为:
a)本实施例中选用EOG函数作为图像清晰度的评价函数,该函数区分图像离焦程度的灵敏度高,函数曲线具有明显的单峰性,且曲线的对称度高。该函数的表达式如下,
其中,I(x,y)表示坐标(x,y)处图像的像素值。
b)以预定步长Δf=5mA遍历电液可调焦镜头的调焦区间[0mA,200mA]内的各电流值,利用式(1)获得各调焦电流值处的目标图像的清晰度评价值,如图2(a)所示。
c)以步骤b)中获得的散点数据生成High-Jump函数Δf=H(ΔE),如图2(b)所示。
进一步,所述步骤3)中的High-Jump调焦方法,具体为:
a)利用式(1)计算当前帧的清晰度评价值,用该值减去步骤1)中得到的最大清晰度评价值,获得ΔE;
b)利用a)中所获的ΔE由High-Jump函数Δf=H(ΔE)得到High-Jump步长Δf;
c)以b)中所得步长Δf沿清晰度评价值增大的方向调焦。
进一步,所述步骤5)中的单次爬山的寻优方法,具体为:
a)由式(1)计算当前帧中目标图像的清晰度评价值E0;
b)以调焦电流步长Δf=2mA沿清晰度评价值增大的方向调焦;
c)由式(1)计算当前帧中目标图像的清晰度评价值E1
d)比较E0与E1的大小关系。若E0≤E1,则返回步骤a);若E0>E1,则E0所对应的调焦电流值f0即为单次爬山的寻优结果,将电液可调焦镜头的控制电流变至f0。
Claims (2)
1.一种基于电液可调焦镜头的自动对焦方法,其特征在于,包括如下步骤:
3)进行High-Jump调焦,其具体实施步骤为:首先计算当前帧中的目标图像的清晰度评价值与步骤1)中得到的最大清晰度评价值之间的差值,然后利用由High-Jump函数得到High-Jump步长,最后以此步长沿清晰度评价值增大的方向调焦;
5)单次爬山寻优;
6)对于同一目标,重复执行步骤2)到步骤5),即可持续对其实现自动对焦。
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