基于模糊熵评价和最优搜索的自动对焦算法

摘要：

针对传统自动对焦算法不能实现最优对焦,以及易受清晰度评价函数局部峰值影响,从而导致重复性和稳定较差的问题,提出一种基于模糊熵的清晰度评价算法和全局最优拟合算法,应用于工业影像测量的自动对焦.该算法用模糊熵对图像清晰度进行评价,可降低噪声以及放大倍率和光照强度变化对自动对焦性能的影响,结合多尺度全局搜索和微尺寸曲线拟合搜索算法,避免局部峰值的干扰以实现最优对焦.该算法在环境变化的条件下,尤其是针对光照不稳定和变倍精度不够高的环境下,具有很高的聚焦精度,重复性和稳定性有显著提升,能够满足工业影像测量对自动对焦的要求.通过实际工业影像测量系统中的应用对比试验,该算法的有效性和优越性得到了验证.

关键词：自动对焦、模糊熵、清晰度评价、全局搜索、曲线拟合、最优对焦

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61375112The National Natural Science Foundation of China61375112

在线出版日期：2017-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：514-520