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正文內(nèi)容

畢業(yè)論文-基于數(shù)字圖象處理的自動對焦技術(shù)研究(編輯修改稿)

2025-07-09 22:57 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 小與鏡頭成像參數(shù)之間的關(guān)系 ,從而計算出最佳成像位置。這種方式目前還不成熟,主要原因是在實(shí)際應(yīng)用中成像系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型在理論上還不能精確的確定 (只能近似的估計 ),導(dǎo)致誤差極大;且要求目標(biāo)圖像滿足某種要求,限制了應(yīng)用的范圍;不同的鏡頭相關(guān)數(shù)學(xué)模型不同,即使是同種型號相關(guān)參數(shù)也有一定出入,而這些都必須事先知道。這種方式目前還處于理論研究和實(shí)驗室應(yīng)用中,采用這種方式實(shí)際應(yīng)用的自動對焦系統(tǒng)未見報道。 (2)對焦深度法 對焦深度法簡稱 DFF(Depth from Focus),是一種建立在搜尋過程上的對焦方式。它通過一個評價函數(shù)對不同對焦位置所成 的像的清晰度進(jìn)行評價,利用正確對焦位置清晰度值最大這個特征找到正確對焦位置,這種方法往往要搜索西安工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(論文) 6 1012 幅的圖像才能夠精確地找到這個位置。這種方法的理論基礎(chǔ)在于認(rèn)為理想的自動對焦評價函數(shù)是單峰的,并且在峰值兩側(cè)都是分別單調(diào)的,這個峰值點(diǎn)就是對焦最清楚的位置。因此為了準(zhǔn)確的獲得對焦最清楚位置,必須要減少噪聲及局部極值的干擾,可以通過 Fibonacci 搜索法,爬山法及曲線擬合法等來實(shí)現(xiàn)尋找對焦最清晰點(diǎn)。 對焦深度法 DFF 充分利用了計算機(jī)處理數(shù)字信號的硬件高速性和軟件靈活性,具有以下優(yōu)點(diǎn): ,穩(wěn)定性相 對好。由于圖像是一切成像系統(tǒng)的根本結(jié)果,因此該方法的適應(yīng)面最廣,任何成像系統(tǒng)均可以采用基于圖像清晰度評價的自動對焦方式。另外,由于該方法的輸入是成像系統(tǒng)生成的圖像,不依賴于其他因素,因此干擾因素相對少,穩(wěn)定性相對好。 ,對焦判斷更加靈活和多樣 .由于計算機(jī)處理圖像的靈活性,可以針對不同的使用要求,選擇不同的判據(jù)進(jìn)行對焦。例如,有時候我們所關(guān)心的目標(biāo)只是圖像的某一個局部,而不是整幅圖像的清晰程度。這時應(yīng)該針對圖像中的這一局部進(jìn)行處理和提取,用該局部的對比度作為對焦的根據(jù)。 。由于現(xiàn)代微電子技術(shù)的巨大進(jìn)步,這種方式在成本上可以不斷降低,芯片體積上不斷縮小以及性能上不斷提高。 因此,本文采用對焦深度法來進(jìn)行本課題的研究。 自動對焦系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 自動對焦系統(tǒng)是通過圖像采集卡采集到圖像序列,送入計算機(jī)中,然后對圖像進(jìn)行成像質(zhì)量分析,得到系統(tǒng)當(dāng)前的對焦?fàn)顟B(tài)進(jìn)行判斷,通過驅(qū)動機(jī)構(gòu)調(diào)整成像系統(tǒng)鏡頭的焦距,從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確對焦。如圖 物 體 采 集 圖 片 圖 像 預(yù) 處 理選 擇 對 焦 窗 口 , 計算 清 晰 度 評 價 值驅(qū) 動 控 制 鏡 頭 至 下 一 成 像位 置圖 像 是 否 清晰輸 出 圖 像YN 圖 自動對焦系統(tǒng)框圖 本文采用對 焦深度法進(jìn)行本課題的研究。其中,對對焦影響的因素分析、選擇對焦窗口,計算清晰度評價函數(shù)以及判斷最清晰圖像時的鏡頭位置是本文研究的重點(diǎn)內(nèi)容。 圖像在成像的過程中會受到成像器件和周圍環(huán)境的干擾,引入各種各樣的噪聲,損壞圖像的質(zhì)量,使圖像模糊,嚴(yán)重時甚至淹沒特征,從而影響自動對焦的研究,我們要對此類因素進(jìn)行分析,并且盡量消除和避免這些影響。因此需要對西安工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(論文) 7 圖像進(jìn)行預(yù)處理,消除圖像噪聲 ,包括對圖像進(jìn)行濾波處理,以及灰度變換。 此外,圖像的對焦窗口選擇對于圖像的對焦精度和速度也有很大影響,窗口選擇過大,背景信息引入多,對焦 速度慢,精度不高,而窗口選擇過小,又不能保證主體目標(biāo)完整;而且對焦窗口的位置,比如中央取窗還是多點(diǎn)取窗,也會對對焦精度和速度有影響,因此在這部分需要做詳細(xì)的分析。 圖像的清晰度評價函數(shù)部分,介紹了幾種常用的方法,比如 熵函數(shù)圖像越清晰攜帶越多信息量,因此可以計算出一幅數(shù)字圖像的信息熵,然后將其用于評價該圖像的清晰度;還有梯度函數(shù), 對焦良好的圖像,有更尖銳的邊緣的圖像,應(yīng)有更大的梯度函數(shù)值。在詳細(xì)介紹了各種常用方法及改進(jìn)方法的原理后,通過實(shí)驗,分析實(shí)驗結(jié)果做了分析對比,確定一個性能更加良好的評價函數(shù)。 判斷圖像 最清晰時的鏡頭位置,即就是搜索清晰度評價函數(shù)的極點(diǎn)位置。常見的極點(diǎn)搜索算法有 Fibonacci搜索法、曲線擬合法和 “ 盲人 ” 爬山算法等。通過原理分析和對比, Fibonacci搜索法中 Fibonacci搜索算法需要在區(qū)間內(nèi)大距離調(diào)整鏡頭位置,并且要變換移動方向,這將會增加對焦消耗時間;評價函數(shù)曲線深度離焦部分比較平坦,曲線擬合收斂性較差,對焦點(diǎn)估計誤差較大;爬山算法相對簡單,使用這種方法可以迅速移動到清晰成像位置, 但是這種方法對評價函數(shù)曲線要求很高,評價函數(shù)值必須在整個測量范圍中保持平滑;改進(jìn)的爬山算法在精能 上就有了很大提高,對于評價函數(shù)曲線要求也不嚴(yán),但是同時速度變慢。在實(shí)際使用中,我們應(yīng)該根據(jù)精度優(yōu)先還是速度優(yōu)先選擇更合適的算法。 本章小結(jié) 本章主要介紹自動對焦系統(tǒng),其中簡單介紹了自動對焦的原理,還介紹了自動對焦技術(shù)的一些基本方法:包括測距法,像偏移法,焦點(diǎn)檢測自動對焦、離焦深度法和對焦深度法等以及它們的原理,分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn),此外,介紹了自動對焦系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),各部分是如何運(yùn)作的。 3 影響自動對焦及對焦函數(shù)性能的因素分析 8 3 影響自動對焦及對焦函數(shù)性能的因素分析 對焦評價函數(shù)對離焦圖像的靈敏度直接影響著自動對焦的精度。對焦評價函數(shù)的靈敏度 不僅和函數(shù)本身有關(guān),還和采集的圖片復(fù)雜度、對焦區(qū)域的選擇、成像目標(biāo)的特征等參量有關(guān)的問題。本章從圖像本身、對焦窗口的選擇對焦的影響作出實(shí)驗研究,主要包括圖像的噪聲、光線影響和對焦窗口的劃分與選擇。 在成像過程中,噪聲的干擾是必然存在的,噪聲影響了采集圖像的空間頻率分布,噪聲同離焦一樣造成圖像細(xì)節(jié)信息的退化丟失,合理的濾波器設(shè)計可以減少噪聲給對焦帶來的影響。此外光線的影響也會造成對焦函數(shù)的評價不夠準(zhǔn)確。對焦窗口的選擇對于對焦函數(shù)的精度、速度也有很大影響,這包括對焦窗口的大小、位置及區(qū)域規(guī)劃等。因此,有必要分析 對評價函數(shù)的影響的因素,并且盡量消除這些因素,以保證對焦的精度。 噪聲影響分析 由于圖像在成像的過程中受到成像器件和周圍環(huán)境的干擾,會引入各種各樣的噪聲,噪聲多多少少會損壞圖像的質(zhì)量,使圖像模糊,嚴(yán)重時甚至淹沒特征,給分析帶來一定的困難。因此我們需要消除圖像噪聲。 在理想的情況下,噪聲屬于高頻信號,因此在處理的過程中應(yīng)該采用低通濾波器??墒?,圖像中的邊緣信息也屬于高頻信息,它包含了大部分的被測物體的特征信息,在下一步圖像處理的過程中需要被提取出來。因此,一個好的平滑濾波方法應(yīng)該是既要濾除圖像中不需要的 噪聲信號,同時,也要保持圖像的邊緣信息,不使圖像邊緣輪廓和線條變模糊,讓圖像變得更有利于計算機(jī)處理。 在許多情況下,線性濾波方法能夠有效的對被噪聲污染的圖像進(jìn)行復(fù)原,但多數(shù)的線性濾波器具有低通特性,在去除噪聲的同時也使圖像邊緣變模糊。而某些非線性濾波方法既能去除噪聲又能保護(hù)圖像邊緣,獲得較好的圖像處理效果。將常用的兩種濾波方法,鄰域平均法 (線性濾波 )和中值濾波法 (非線性濾波 )進(jìn)行分析比較,確定設(shè)計所用方法。 西安工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(論文) 9 鄰域平均法的思想是用像素及其指定鄰域內(nèi)像素的平均值或加權(quán)平均值作為該像素的新值,以便去除突變的像素 點(diǎn),從而濾除一定的噪聲 。 中值濾波法是一種非線性濾波,它能在消除噪聲的同時很好的保持圖像邊緣。中值濾波的原理是,把以某一像素為中心的小窗口內(nèi)所有像素的灰度按從大到小排序,取排序結(jié)果的中間值作為該像素的灰度值。為操作方便,中值濾波通常取含奇數(shù)個像素的窗口。 這兩種濾波方法對 圖片 (圖 所示)添加高斯噪聲和椒鹽噪聲 (如圖 、 所示) 后處理結(jié)果進(jìn)行比較,下面給出了兩種濾波方法對兩種噪聲的濾波效果, 如圖 、 、 、 。 圖 原始圖像 圖 添加椒鹽噪聲的圖像 圖 添加高斯噪聲的圖像 ( a) 3*3平滑濾波 ( b) 5*5平滑濾波 ( c) 7*7平滑濾波 ( d) 9*9平滑濾波 圖 對圖 ( b) 3*3平滑濾波 ( c) 5*5平滑濾波 ( d) 7*7平滑濾波 ( e) 9*9平滑濾波 圖 對圖 西安工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(論文) 10 ( a) 3*3中值濾波 ( b) 5*5中值濾波 ( c) 7*7中值濾波 ( d) 9*9中值濾波 圖 對圖 ( a) 3*3中值濾波 ( b) 5*5中值濾波 ( c) 7*7中值濾波 ( d) 9*9中值濾波 圖 對圖 比較可知對于噪聲干擾,中 值濾波的效果要優(yōu)于鄰域平均法。對于噪聲,中值濾波法可以非常理想地把它濾除,達(dá)到十分好的濾波效果,鄰域平均法對椒鹽噪聲的濾波效果不是很好,濾波后噪聲仍然保留下來,并且整幅圖像也變得模糊。同時通過比較可知,濾波時取得模板越大,效果越好。因此,在設(shè)計中,應(yīng)該先選擇中值濾波法 9*9 模板,對圖像進(jìn)行濾波處理。 光線影響分析 在曝光不足或過度的情況下,圖像灰度可能會局限在一個很小的范圍內(nèi),這時顯示出來的圖像將是一個模糊不清,似乎沒有灰度層次的圖像,如圖 所示,而光線正常的情況下,圖像比較清晰,如圖 ; 同時,光線不足或過度的圖像,對評價函數(shù)評價圖像時也有影響,如對圖 中的圖片進(jìn)行評價,結(jié)果如圖 所示。 西安工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(論文) 11 圖 曝光過度的圖像 圖 光線正常的圖像 ( a) 對有光線影響的圖片進(jìn)行灰度值分析 (b) 對 光線正常 的圖片進(jìn)行灰度值分析 圖 不同光線下的圖像 灰度值分析 對圖 、 的圖像用清晰度評價函數(shù)進(jìn)行評價,所得結(jié)果如圖 所示 : ( a) 兩幅 圖像清晰度評價函數(shù)值 西安工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(論文) 12 1 1 . 1 1 . 2 1 . 3 1 . 4 1 . 5 1 . 6 1 . 7 1 . 8 1 . 9 20 . 40 . 50 . 60 . 70 . 80 . 91l e n s p o s i t i o nvaluel a p l a c i a n 算子做評價函數(shù) ( b)清晰度評價函數(shù) 圖 對圖 、 laplacian算子做清晰度評價 由圖可見,曝光不足或過度的圖片對圖像的評價函數(shù)是有影響的。有必要對它的灰度值進(jìn)行修正以增強(qiáng)對比度,來減小對評價函數(shù)的影響。 常用的灰度變換有兩種:一種是全域線性變換;另一種是分段線性變換。 采用線性灰度變換實(shí)現(xiàn)起來簡單,假定原圖像 f(x, y)的灰度范圍為 [a, b],希望變換后的圖像 f180。(x, y)的動態(tài)范圍為 [c, d],則可用公式 ()實(shí)現(xiàn)變換: cab ayxfcdyxf ?? ??? ]),()[(),(39。 () 對焦窗口的選擇分析 對焦窗口是圖像的興趣區(qū)域,對焦是對興趣區(qū)域的對焦。對焦窗口選擇算法直接地影響到對焦的復(fù)雜度、計算量和精確度。選擇好了對焦窗口一方面可以減少數(shù)據(jù)處理量,加快對焦速度;另一方面可以消除非興趣區(qū)域?qū)υu價函數(shù)曲線的影響,提高對焦精確度。 對焦窗口的選擇方法 由于對圖像運(yùn)用對焦評價函數(shù)進(jìn)行的運(yùn)算基本上與圖像的像素成正比,為了達(dá)到實(shí)時性的要求,必須減少參加運(yùn)算的像素的數(shù)量。常見的選擇方案有: 西安工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(論文) 13 即選擇圖像中央一個 M*N 個像素的小區(qū)域,其中 M和 N 為 2的整數(shù)次方, 其取值范圍通常為 32≤ M, N≤ 256,這樣可以大幅度減少計算量。由于通常觀測者都把感興趣的目標(biāo)放在圖像的中央位置,因此以中央?yún)^(qū)域內(nèi)的圖像達(dá)到最清晰作為對焦判斷的依據(jù)較為合理,它可以適應(yīng)大部分場合需求,但是對主體景物成像大小不具有自適應(yīng)能力,在主體景物偏離中心時性能嚴(yán)重下降。 由于中心取窗不能適應(yīng)主體景物偏離中心的情況,因此可以采取多點(diǎn)取窗方式,它通常是對圖像進(jìn)行統(tǒng)計,給出一個最優(yōu)化的主體景物估計區(qū)域,然后取多個窗口作為對焦區(qū)域。多點(diǎn)取窗算法適應(yīng)了主體景物偏移的情況,提高了主體景物覆 蓋成功率,但是是以增加計算量和引入更多背景圖像為代價的。同時,對大面積圖像運(yùn)用對焦評價函數(shù),圖像中不重要的部分 (背景 )會對評價結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面的影響,導(dǎo)致圖像中的重要部分 (成像主目標(biāo) )無法準(zhǔn)確對焦。 常用的多點(diǎn)取窗區(qū)域選擇算法,有兩種區(qū)域選擇:倒 T 字型區(qū)域選擇和黃金分割點(diǎn)區(qū)域選擇。 針對日常生活中拍攝的一貫情況,主體一般都是位于圖像的中間和下面。因此可以僅選擇圖像的中央和下部區(qū)域形成的倒 T字型區(qū)域作為對焦區(qū)域。該窗口圖像區(qū)域選擇如圖 。 圖 倒 T型區(qū)域 攝影藝術(shù)和美學(xué)理論指出,一幅圖像中除了中心點(diǎn)是人的視覺關(guān)鍵點(diǎn)外,還有另外四個點(diǎn)也同樣是視覺關(guān)鍵點(diǎn),即畫面中的四個黃金分割點(diǎn)。因此可以利用中心點(diǎn)和四個黃金分割點(diǎn)為中心進(jìn)行多點(diǎn)對焦區(qū)域選擇,即認(rèn)為該五個區(qū)域為前景圖像區(qū)域估計。黃金分
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