基于双侧预测求交的数字光学成像系统自动调焦方法
技术领域
[0001] 本发明涉及自动控制技术领域,尤其涉及数字光学成像系统自动调焦方法。
背景技术
[0002] 近年来,随着电子技术和计算机技术的发展和进步,特别CCD、CMOS等数字成像器件制造技术的成熟和应用,数字光学成像系统在人类的生活和科学研究中均得到了广泛的应用。在数字光学成像系统的众多技术中,自动调焦方法是影响数字光学成像系统的成像质量和效率的关键技术之一。自动调焦技术一般可分为主动自动调焦法和被动自动调焦法。主动自动调焦法由于需要额外的光路或测距设备,导致系统复杂、成本高。基于图像处理的被动自动调焦方法无需额外设备,利于设备的集成化和微型化,可以大幅度降低设备成本和设备复杂度。因此,基于图像处理的自动调焦方法在数字光学成像系统中得到了广泛的应用。
[0003] 基于图像处理的自动调焦技术主要解决评价图像像素信息的调焦评价函数和搜索聚焦位置的自动调焦方法两个问题。长期以来,由于自动调焦过程的不可预知性,研究者主要侧重于调焦评价函数的研究,而针对自动调焦方法的研究则较少。现有的自动调焦方法可以分为3大类:
[0004] 第一类是应用爬山法及其改进方法搜索调焦评价函数曲线峰值位置的方法。Ooi等人(IEEE Transactions on Consumer Electronics,Vol.36,No.3,526-530,1990) 用爬山法实现了自动聚焦。He等人(IEEE Transactions on Consumer Electronics,Vol.
49,No.2,257-262,2003)在调焦过程中根据当前和上一个调焦评价函数值的差异动态地改变调焦步长提出了一种改进的快速爬山法。Yoon和Park(International Journal of Advanced Manufacturing Technology,Vol.43,No.3,287-293,2009)采用最大最小差分法和两阶段的搜索算法实现了爬山法,这种方法无需滤波器就可以减小冲击噪声的影响。爬山法最主要的问题是调焦速度慢、峰值附近的搜索可能是一个摆动过程和存在离焦的可能性。
[0005] 第二类是应用二分搜索法和Fibonacci搜索法(Fifth International Conference on Image Processing and its Applications,pp.232-235,1995)搜索调焦评价函数曲线峰值位置的方法。二分搜索法和Fibonacci搜索法具有易受噪声干扰、镜头运动距离过长和移动显微镜的执行器往复运动多次引入空回误差等缺点,限制了它们在实际中的应用。
[0006] 第3类是应用曲线拟合获得调焦评价函数曲线峰值位置的方法。Yazdanfar等人(Optics Express,Vol.16,No.12,8670-8677,2008)提出了一种将2-3幅图像的调焦评价函数值代入经验函数确定聚焦位置的自动调焦方法,该方法将Brenner调焦评价函数和曲线拟合相结合,只需要不超过3幅图像就可以获得聚焦位置。基于曲线拟合的自动调焦方法大多假设非对称的实际调焦评价函数曲线关于峰值位置对称,这将引入原理性误差。
[0007] 综上所述,如何提高数字光学成像系统的自动调焦的准确性和效率依然是广泛关注的问题,其中新原理的自动调焦方法是解决问题的关键之一。
发明内容
[0008] 有鉴于此,本发明的目的是提供一种可提高数字光学成像系统的自动调焦的准确性和效率的基于双侧预测求交的数字光学成像系统自动调焦方法。
[0009] 本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:基于双侧预测求交的数字光学成像系统自动调焦方法,包括如下步骤:
[0010] 1)对调焦评价函数曲线峰值位置左、右两侧的调焦评价函数曲线分别进行独立的采样和预测;
[0011] 2)计算预测的左、右调焦评价函数曲线的交点或预测的左、右离散调焦评价函数值序列中相同位置的调焦评价函数值之差的绝对值的最小值位置;
[0012] 3)控制执行机构移动数字光学成像系统的焦平面到该交点或最小值位置(聚焦位置)。
[0013] 进一步,所述步骤1)具体包括如下步骤:
[0014] 11)确定包含调焦评价函数曲线峰值位置的区域,将其的左、右侧邻域作为左、右采样区域;
[0015] 12)在数字光学成像系统的焦平面所在的采样区域内进行图像采样和评价,用获得调焦评价函数值和相应的采样位置构造用于预测的样本点序列;
[0016] 13)通过获得的样本点序列和该侧的预测模型预测该侧的调焦评价函数曲线或离散的调焦评价函数值序列;
[0017] 14)将数字光学成像系统的焦平面移动到调焦评价函数曲线峰值位置另一侧的采样区域,在该采样区域内进行图像采样和评价,用获得调焦评价函数值和相应的采样位置构造样本点序列。
[0018] 15)通过获得的样本点序列和该侧的预测模型预测该侧的调焦评价函数曲线或离散的调焦评价函数值序列。
[0019] 进一步,若步骤1)中获得的预测数据为调焦评价函数曲线,则步骤2)中计算预测的左、右调焦评价函数曲线的交点,步骤3)中控制执行机构移动数字光学成像系统的焦平面到该交点。
[0020] 进一步,若步骤1)中获得的预测数据为离散调焦评价函数值序列,则步骤2)中计算预测的左、右离散调焦评价函数值序列中相同位置的调焦评价函数值之差的绝对值的最小值位置,步骤3)中控制执行机构移动数字光学成像系统的焦平面到该最小值位置。
[0021] 与现有技术相比,本发明的基于双侧预测求交的数字光学成像系统自动调焦方法具有如下优点:
[0022] 1.本发明通过在调焦评价函数曲线峰值位置左、右侧分别预测左、右调焦评价函数曲线,避免了函数拟合法中假设非对称的实际调焦评价函数曲线为对称曲线所带来的原理性误差。
[0023] 2.本发明采用计算预测的左、右调焦评价函数曲线的交点确定聚焦位置,避免了快速爬山法中在峰值位置附件可能出现的摆动搜索过程。
[0024] 3.本发明采用预测值代替实际的调焦评价函数值,能有效减少图像采集和调焦评价函数计算次数,具有较高的调焦效率。
[0025] 4.本发明采用预测的方法获取数字光学成像系统的聚焦位置,调焦精度受采样步长的影响小,具有高的调焦精度和调焦效率。
[0026] 5.本发明中可以选用各种调焦评价函数来评价图像像素信息,可以使用具有少数采样点预测多个预测点功能的各种预测方法,两个采样区域内使用的预测方法和采样步长可以不一致,使本发明的方法更灵活,适用范围广泛。
[0027] 本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。
附图说明
[0028] 图1是理想的调焦评价函数曲线图;
[0029] 图2是基于双侧预测求交的数字光学成像系统自动调焦方法的原理示意图,其中图2(a)是确定左、右采样区域的示意图,图2(b)是在LSA采样和预测的示意图,图2(c)是在RSA采样和预测的示意图,图2(d)是当预测结果是调焦评价函数曲线时预测的左右调焦评价函数的交点的示意图,图2(e)是当预测结果是调焦评价函数值和相应的位置构造的离散点序列时预测的获取系列 中最小值对应的位置的示意图;
[0030] 图3是实施例1的流程示意图;
[0031] 图4是本发明实施例1的程序流程示意图,其中图4(a)是主程序流程图,图4(b)是7点爬山法确定包含峰值位置区域的流程图,图4(c)是更新样本点的流程图;
[0032] 图5是实施例2的流程示意图;
[0033] 图6是实施例3的流程示意图;
[0034] 图7是实施例4的流程示意图。
具体实施方式
[0035] 以下将对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解,优选实施例仅为了说明本发明,而不是为了限制本发明的保护范围。
[0036] 参见图1,从图1所示的一种表征调焦过程的调焦评价函数曲线可知,曲线峰值位置sp和曲线峰值位置邻域最左边位置和最右边位置sl和sr组成的两个区域,[sl sp]和[sp sr],可以当作曲线峰值位置的左、右邻域。因此,峰值位置左、右邻域内的左、右调焦评价函数曲线fl(s)和fr(s)可表示为
[0037]
[0038] 式中FV(s)为在采样位置s处的采样图像的调焦评价函数值。根据图1和式(1),调焦评价函数曲线的峰值位置可以看作是左、右两条调焦评价函数曲线fl(s)和fr(s)的交点位置。
[0039] 针对调焦评价函数曲线的上述特征,本发明提出的双侧预测和求交自动调焦方法确定包含调焦评价函数曲线峰值位置的区域和该区域的左、右邻域,并将这个左、右邻域确定为左、右采样区域(LSA和RSA);根据能表示调焦评价函数曲线峰值位置两侧的曲线发展趋势的预测模型和分别在LSA和RSA内获得的采样图像的调焦评价函数值和相应的采样位置构造的两个样本点序列预测峰值位置左、右侧的调焦评价函数曲线;获得预测的左、右调焦评价函数曲线的交点并控制执行机构移动焦平面到该交点实现自动调焦。
[0040] 该方法的技术方案是这样实现的:
[0041] 首先,如图2(a)所示,根据现有的方法获得包含峰值位置的区域(spl spr)和该区域的左、右邻域[sl spl]和[spr sr],将该区域的左、右邻域当作LSA和RSA。
[0042] 其次,如图2(b)和图2(c)所示,通过评估分别以一定的采样步长在LSA和RSA内获得的采样图像,获得两个样本点系列S1和Sr,可分别表示为
[0043] Sl={(sl(1),FVl(1)),(sl(2),FVl(2)),…,(sl(n),FVl(n))}n∈N* (2)[0044] Sr={(sr(1),FVr(1)),(sr(2),FVr(2)),…,(sr(m),FVr(m))}m∈N* (3)[0045] 式中n和m分别是Sl和Sr的样本点数量,(sl(i)FVl(i))和(sr(i)FVr(i))分别表示S1和Sr的第i个样本点,对Sl和Sr而言,i≤n和m,其中sl(i)和FVl(i)表示Sl的第i个样本点的采样位置和调焦评价函数值,sr(i)和FVr(i)表示Sr的第i个样本点的采样*
位置和调焦评价函数值,N表示正整数。考虑预测模型形式为
[0046]
[0047] 式中f(s)和 分别表示预测模型和预测结果。预测结果 是预测调焦评价函数曲线或预测的调焦评价函数值和相应的预测位置构造的离散点序列,根据式(4)和采样系列Sl和Sr,计算预测的左、右调焦评价函数曲线 和 或预测的左、右侧的离散点序列和 其中 和 分别可表示为
[0048]
[0049]
[0050] 最后,如果预测结果是预测调焦评价函数曲线,那么如图2(d)所示,预测的左、右调焦评价函数曲线的交点满足
[0051]
[0052] 交点 不仅是调焦评价函数曲线的峰值位置,而且也是数字光学成像设备的聚焦位置。
[0053] 如果预测结果是离散点序列,根据式(4)和(5)构造的新序列可表示为[0054]
[0055] 如图2(e)所示,序列 中最小值对应的位置作为聚焦位置。
[0056] 移动数字光学成像系统的焦平面到 位置或序列 中最小值对应的位置实现自动调焦。
[0057] 本发明中,左、右采样步长、左、右样本点序列包含的样本点个数和双侧的预测模型均可以不一致。预测模型可以使用趋势外推预测方法和时间序列预测方法,例如灰色预测模型、指数预测模型等。
[0058] 实施例1
[0059] 参照图3,本实施例的基于双侧预测求交的数字光学成像系统自动调焦方法方法的流程图,包括确定峰值位置的区域(1)、左、右采样区域(2)、获得左侧样本点序列(3)右侧样本点序列(4)、左侧模型参数(5)右侧模型参数(6)、交点位置(7)、移动焦平面到交点位置(8)。为说明本实施例的具体实现,以Variance函数作为调焦评价函数,7点爬山法作为确定包含调焦评价函数曲线峰值位置的区域和左、右采样区域的方法,指数预测模型作为双侧预测模型,最小二乘法作为计算双侧预测模型的模型参数的方法。本实施例的具体实现如下:
[0060] 在确定左、右采样区域的步骤中,用一定的采样步长和7点爬山法按照调焦方向(从初始采样位置指向调焦评价函数曲线峰值位置的方向)依次获得7个Variance调焦评价函数值和相应的采样位置,得到采样序列S可表示为:
[0061] S={(s(1),FV(1)),(s(2),FV(2)),…,(s(i),FV(i)),…,(s(7),FV(7))} i =
1,2,…,7 (8)
[0062] 判断序列S中的FV(4)是否是序列中所有调焦评价函数值的最大值并且两个序列(FV(3),FV(2),FV(1))和(FV(5),FV(6),FV(7))是否均为单调递减序列。如有一个条件不满足,按调焦方向增加一个调焦评价函数值和相应采样位置,更新采样序列S,直到满足序列S中FV(4)是最大值且两个序列(FV(3),FV(2),FV(1))和(FV(5),FV(6),FV(7))均为单调递减序列,确定包含调焦评价函数曲线峰值位置的区域是(s(3)s(5)),实现本实施例中的(1)。
[0063] 包含调焦评价函数曲线峰值位置的区域的左、右邻域分别为[s(1)s(3)]和[s(5)s(7)],将这个左、右邻域当作左、右采样区域,实现本实施例中的(2)。
[0064] 将 序 列 ((s(1)FV(1)),(s(2)FV(2)),(s(3)FV(3))) 和 ((s(5)FV(5)),(s(6)FV(6)),(s(7)FV(7)))分别当作左侧和右侧样本点序列,实现本实施例中的(3)和(4)。
[0065] 指数预测模型可表示为
[0066] f(s)=aebs (9)
[0067] 式中a和b是需要计算的模型参数,s是采样位置,f(s)是在采样位置s处获得的调焦评价函数值。为利用最小二乘法确定模型参数a和b,式(9)可表示为
[0068]
[0069] 将样本点序列代入式(10),可得
[0070] lnFV(i)=lna+bs(i) (11)
[0071] 用最小二乘法求解指数预测模型参数lna和b的等式可表示为
[0072]
[0073] 式中 通过分别将左侧和右侧样本点序列代入式(10)
并根据式(12),获得左侧指数预测模型参数(lna1 bol)和右侧指数预测模型参数(lnar br),实现本实施例中的(5)和(6)。
[0074] 预测的左、右调焦评价函数组可表示为
[0075]
[0076] 因此,预测的左、右调焦评价函数曲线的交点可表示为
[0077]
[0078] 通过上式计算预测的左右指数预测模型的交点实现本实施例中的(7)。
[0079] 通过移动数字光学成像系统的焦平面到预测的左右指数预测模型的交点位置完成自动聚焦实现本实施例中的(8)。
[0080] 图4是本实施例的软件流程图。
[0081] 具体实施例2:
[0082] 参照图5,本实施例的双侧预测求交自动调焦方法的实现模块图包括包含峰值位置的区域(1)、左、右采样区域(2)、左侧样本点序列(3)、右侧样本点序列(4)、左侧离散点序列(9)、右侧离散点序列(10)、序列 中最小值对应的位置(11)和移动焦平面到最小值位置(12)。本实施例与实施例1的不同之处在于本实施例中的(9)和(10)均是计算预测的离散点序列而非实施例1中的计算预测模型的模型参数(5)和(6),本实施例与实施例1的不同之处还在于本实施例中需要获得的是序列 中最小值位置(11)而非实施例1中的左右预测结果的预测的左、右调焦评价函数曲线的交点位置(7)。本实施例与实施例1的不同之处还在于本实施例移动焦平面到最小值位置(12)而非实施例1中交点位置(8)。
[0083] 具体实施例3:
[0084] 参照图6,本实施例的双侧预测求交自动调焦方法的实现模块图包括包含峰值位置的区域(1)、左、右采样区域(2)、左侧样本点序列(3)、左侧模型参数(5)、右侧样本点序列(4)、右侧模型参数(6)、交点位置(7)和移动焦平面到交点位置(8)。本实施例与实施例1的不同之处在于本实施例在确定左、右采样区域(2)后。不能从在确定包含峰值位置的区域(1)和确定左、右采样区域(2)过程中获得的数据直接得到左、右侧样本点序列,而是需要分别在左、右采样区域去采样才能获得左、右侧样本点数据。
[0085] 具体实施例4:
[0086] 参照图7,本实施例的双侧预测求交自动调焦方法的实现模块图包括包含峰值位置的区域(1)、左、右采样区域(2)、左侧样本点序列(3)、左侧离散点序列(9),右侧样本点序列(4),右侧离散点序列(10),序列 中最小值对应的位置(11)和移动焦平面到最小值位置(12)。本实施例与实施例1的不同之处在于本实施例中在确定左、右采样区域(2)后。
不能从在确定包含峰值位置的区域(1)和确定左、右采样区域(2)过程中获得的数据直接得到左、右侧样本点序列,而是需要分别在左、右采样区域采样获得左、右侧样本点数据。本实施例与实施例1的不同之处在于本实施例中的(9)和(10)均是计算预测的离散点序列而非实施例1中的计算预测模型的模型参数(5)和(6),本实施例与实施例1的不同之处还在于本实施例中需要获得的是序列 中最小值位置(11)而非实施例1中的左右预测结果的预测的左、右调焦评价函数曲线的交点位置(7)。本实施例与实施例1的不同之处还在于本实施例移动焦平面到最小值位置(12)而非实施例1中交点位置(8)。
[0087] 最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。