CN110519514A - 一种天文望远镜自动调焦算法 - Google Patents

一种天文望远镜自动调焦算法 Download PDF

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Abstract

一种天文望远镜自动调焦算法，涉及自动调焦领域，解决了现有调焦算法存在的评价函数为离散的、精度低、搜索速度慢的问题。本发明包括：一、拍摄天文图像；二、中值滤波去噪；三、提取恒星目标；四、计算能量密度清晰度评价函数；五、爬山法搜索极值；六、判断极值是否调整到最优值，如果没达到最优值，则调整电机焦距并重新返回步骤一，如果达到最优值，则进行步骤七；七、输出图像。本发明采用爬山搜索算法，收敛速度快且精度高；本发明所采用的基于能量密度的清晰度评价函数是连续的，大大提高了调焦精度。

Description

一种天文望远镜自动调焦算法
技术领域
本发明涉及自动调焦技术领域，具体涉及一种天文望远镜自动调焦算法。
背景技术
自动调焦(AF)系指由照相机根据被摄体距离的远近，自动地调节镜头的对焦距离。自动调焦技术是光学成像系统的关键技术之一。在光学成像系统中，准确的定焦是排在其他功能之前需要解决的问题。目前自动调焦领域已经广泛的应用空间光学遥感系统、靶场光学测量系统等，并在军事以及民用领域中都有着十分重要的应用。
图像清晰度函数的精度直接决定调焦精度。目前已有的评价函数使用恒星成像大小和圆度的方法来判断调焦清晰度。该方法虽然简单高效，但该方法的评价函数是离散的，分辨精度很低，对于自动调焦造成了很大的困难，不利于后续应用搜索算法。
另一方面，目前已有的搜索算法主要采用固定步长搜索方法。该方法每次沿着收敛方向以固定步长搜索，直到搜索到一个极小点。该方法采用固定步长导致精度不高，同时搜索速度慢。最重要的问题是该方法不能搜索到全局极小值点而出现错误。
发明内容
为了解决现有调焦算法存在的评价函数为离散的、精度低、搜索速度慢的问题，本发明提供一种天文望远镜自动调焦算法。本发明采用爬山搜索算法，收敛速度快且精度高；本发明所采用的基于能量密度的清晰度评价函数是连续的，大大提高了调焦精度。
本发明为解决技术问题所采用的技术方案如下：
本发明的一种天文望远镜自动调焦算法，包括以下步骤：
一、拍摄天文图像；
二、中值滤波去噪；
三、提取恒星目标；
四、计算能量密度清晰度评价函数；
五、爬山法搜索极值；
六、判断极值是否调整到最优值，如果没达到最优值，则调整电机焦距并重新返回步骤一，如果达到最优值，则进行步骤七；
七、输出图像。
进一步的，步骤一中，使用天文望远镜拍摄天文图像。
进一步的，步骤二中，对获取的天文图像使用3×3中值滤波，去除噪声。
进一步的，步骤三中，对去噪后的天文图像p，计算天文图像的均值Pmean和标准差Pstd，使用固定阈值提取恒星目标，得到只含有恒星的无噪声天文图像I；
Pmean＝mean(p) (1)
Pstd＝σ(p) (2)
式(1)、(2)、(3)中，Pmean为天文图像的均值，Pstd为天文图像的标准差，mean(p)为去噪后的天文图像p中像素灰度值的均值，σ(p)为去噪后的天文图像p中像素灰度值的标准差，I为无噪声天文图像，I(i，j)为光斑在位置(i，j)处的灰度值，P(i，j)为天文图像在位置(i，j)处的灰度值，i＝0……n，j＝0……n，n≥0；
式(3)中，若：P(i，j)≥Pmean+Pstd，则I(i，j)＝P(i，j)；若：P(i，j)＜Pmean+Pstd，则I(i，j)＝0。
进一步的，步骤四中，计算能量密度清晰度评价函数E；
式(4)中，E表示光斑能量密度清晰度评价函数，I(i，j)为光斑在位置(i，j)处的灰度值。
进一步的，步骤五中，利用爬山搜索算法搜索极值的具体步骤如下：
(1)初始化：取一幅预处理后的图像I，用能量密度清晰度评价函数E计算图像I的清晰度值，同时设定初始调焦步长和初始调焦方向；
(2)开始搜索：沿指定方向前进一个步长，计算清晰度值，将此图像的清晰度值与上一幅图像的清晰度值比较，如果此图像的清晰度值大于上一幅图像的清晰度值，则继续步骤(2)，如果此图像的清晰度值小于上一幅图像的清晰度值，则继续步骤(3)；如果此图像的清晰度值等于第一幅图像的清晰度值或者步长的绝对值小于等于1，则说明此时就是最优值，则跳转步骤(4)；
(3)方向改变为反向，步长减少一半，继续步骤(2)；
(4)回到上一幅图像位置，该位置即为焦点位置，调焦结束。
本发明的有益效果是：
本发明是基于能量密度清晰度评价函数以及爬山搜索算法实现的一种天文望远镜自动调焦算法。该算法能够提高自动调焦速度，改善自动调焦速度。
本发明的清晰度评价函数相对现有常规清晰度评价方法有很大的精度上的提升。同时本发明对评价函数的结果使用爬山搜索算法自动调焦。爬山搜索算法是一种局部择优的方法，采用启发式方法，是对深度优先搜索的一种改进，它利用反馈信息生成解的决策，属于人工智能算法的一种。该爬山搜索算法调焦速度与调焦精度高于现有常规方法。此外，本发明的自动调焦算法还适用于其他用于观测点目标光学系统的自动调焦领域。
附图说明
图1为本发明的一种天文望远镜自动调焦算法流程图。
图2为多聚焦图像融合图像。图2a至图2f分别为6组调焦过程图像。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1所示，本发明的一种天文望远镜自动调焦算法，主要包括以下步骤：
1、拍摄天文图像；
2、中值滤波去噪；
3、提取恒星目标；
4、计算能量密度清晰度评价函数；
5、爬山法搜索极值；
6、判断极值是否调整到最优值，如果没达到最优值，则调整电机焦距并重新返回步骤1，如果达到最优值，则进行步骤7；
7、输出图像。
本发明的一种天文望远镜自动调焦算法，具体包括以下步骤：
步骤一、首先使用天文望远镜拍摄天文图像。
步骤二、对接收到的天文图像使用3×3中值滤波，去除天文图像中的噪声。
步骤三、对去噪后的天文图像p，计算天文图像的均值Pmean和标准差Pstd，使用固定阈值提取恒星目标，得到只含有恒星的无噪声天文图像I。
Pmean＝mean(p) (1)
Pstd＝σ(p) (2)
式(1)、(2)、(3)中，Pmean为天文图像的均值，Pstd为天文图像的标准差，mean(p)为去噪后的天文图像p中像素灰度值的均值，σ(p)为去噪后的天文图像p中像素灰度值的标准差，I为无噪声天文图像，I(i，j)为光斑在位置(i，j)处的灰度值，P(i，j)为天文图像在位置(i，j)处的灰度值，i＝0……n，j＝0……n，n≥0。
式(3)中，若：P(i，j)≥Pmean+Pstd，则I(i，j)＝P(i，j)；若：P(i，j)＜Pmean+Pstd，则I(i，j)＝0。
步骤四、计算能量密度清晰度评价函数E，如式(4)所示。
式(4)中，E表示光斑能量密度清晰度评价函数，I(i，j)为光斑在位置(i，j)处的灰度值。
步骤五、利用爬山搜索算法搜索极值
(1)初始化：取一幅预处理后的图像I，用能量密度清晰度评价函数E计算图像I的清晰度值，同时设定初始调焦步长和初始调焦方向；
(2)开始搜索：沿指定方向前进一个步长，计算清晰度值，将此图像的清晰度值与上一幅图像的清晰度值比较，如果此图像的清晰度值大于上一幅图像的清晰度值，则继续步骤(2)，如果此图像的清晰度值小于上一幅图像的清晰度值，则继续步骤(3)；如果此图像的清晰度值等于第一幅图像的清晰度值或者步长的绝对值小于等于1，则说明此时就是最优值，则跳转步骤(4)；
(3)方向改变为反向，步长减少一半，继续步骤(2)；
(4)回到上一幅图像位置，该位置即为焦点位置，调焦结束。
步骤六、判断极值是否调整到最优值(最优值指能量密度清晰度评价函数最大时候的值，没有绝对值，因为搜索之前这个最优值是未知的，搜索之后才能确定)，如果没达到最优值，则调整电机焦距并重新返回步骤一，如果达到最优值，则进行步骤七；
步骤七、输出图像。
如图2所示(图2a-2f)，从图像上可以看出离焦导致的模糊逐渐减小，图像逐步清晰化，由此说明，应用本发明的天文望远镜自动调焦算法得到的图像清晰度高，并且调焦过程快，调焦精度高。
本发明由于采用基于能量密度的清晰度评价函数，解决了现有常规评价函数离散导致的精度不高的问题。同时，本发明采用爬山搜索算法，搜索精度与速度高于目前算法，该算法提升了天文望远镜自动调焦的速度与精度。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种天文望远镜自动调焦算法，其特征在于，包括以下步骤：
一、拍摄天文图像；
二、中值滤波去噪；
三、提取恒星目标；
四、计算能量密度清晰度评价函数；
五、爬山法搜索极值；
六、判断极值是否调整到最优值，如果没达到最优值，则调整电机焦距并重新返回步骤一，如果达到最优值，则进行步骤七；
七、输出图像。
2.根据权利要求1所述的一种天文望远镜自动调焦算法，其特征在于，步骤一中，使用天文望远镜拍摄天文图像。
3.根据权利要求1所述的一种天文望远镜自动调焦算法，其特征在于，步骤二中，对获取的天文图像使用3×3中值滤波，去除噪声。
4.根据权利要求1所述的一种天文望远镜自动调焦算法，其特征在于，步骤三中，对去噪后的天文图像p，计算天文图像的均值Pmean和标准差Pstd，使用固定阈值提取恒星目标，得到只含有恒星的无噪声天文图像I；
Pmean＝mean(p) (1)
Pstd＝σ(p) (2)
式(1)、(2)、(3)中，Pmean为天文图像的均值，Pstd为天文图像的标准差，mean(p)为去噪后的天文图像p中像素灰度值的均值，σ(p)为去噪后的天文图像p中像素灰度值的标准差，I为无噪声天文图像，I(i，j)为光斑在位置(i，j)处的灰度值，P(i，j)为天文图像在位置(i，j)处的灰度值，i＝0……n，j＝0……n，n≥0；
式(3)中，若：P(i，j)≥Pmean+Pstd，则I(i，j)＝P(i，j)；若：P(i，j)＜Pmean+Pstd，则I(i，j)＝0。
5.根据权利要求1所述的一种天文望远镜自动调焦算法，其特征在于，步骤四中，计算能量密度清晰度评价函数E；
式(4)中，E表示光斑能量密度清晰度评价函数，I(i，j)为光斑在位置(i，j)处的灰度值。
6.根据权利要求1所述的一种天文望远镜自动调焦算法，其特征在于，步骤五中，利用爬山搜索算法搜索极值的具体步骤如下：
(1)初始化：取一幅预处理后的图像I，用能量密度清晰度评价函数E计算图像I的清晰度值，同时设定初始调焦步长和初始调焦方向；
(2)开始搜索：沿指定方向前进一个步长，计算清晰度值，将此图像的清晰度值与上一幅图像的清晰度值比较，如果此图像的清晰度值大于上一幅图像的清晰度值，则继续步骤(2)，如果此图像的清晰度值小于上一幅图像的清晰度值，则继续步骤(3)；如果此图像的清晰度值等于第一幅图像的清晰度值或者步长的绝对值小于等于1，则说明此时就是最优值，则跳转步骤(4)；
(3)方向改变为反向，步长减少一半，继续步骤(2)；
(4)回到上一幅图像位置，该位置即为焦点位置，调焦结束。
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