傳統(tǒng)的自動(dòng)聚焦可分為主動(dòng)式自動(dòng)聚焦和被動(dòng)式自動(dòng)聚焦兩類。主動(dòng)式自動(dòng)聚焦是利用發(fā)射紅外線或超聲波來(lái)度量被攝物的距離，自動(dòng)聚焦系統(tǒng)根據(jù)所獲得的距離資料驅(qū)動(dòng)鏡頭調(diào)節(jié)像距，從而完成自動(dòng)聚焦；被動(dòng)式自動(dòng)聚焦是通過(guò)接受來(lái)自被攝物的光線，以電子視測(cè)或相位差檢測(cè)的方式完成自動(dòng)聚焦。

    隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和數(shù)字圖像處理理論的日益成熟，自動(dòng)聚焦技術(shù)進(jìn)入一個(gè)新的數(shù)字時(shí)代，越來(lái)越多的自動(dòng)聚焦算法基于圖像處理理論，改變以往用測(cè)量相機(jī)與被攝物體之間的距離來(lái)進(jìn)行聚焦的方法。傳統(tǒng)的方法不僅使系統(tǒng)龐大笨重，而且有時(shí)還不準(zhǔn)確。數(shù)字圖像處理理論認(rèn)為，圖像聚焦程度(即圖像是否清晰)主要由光強(qiáng)分布中高頻分量的多少?zèng)Q定。高頻分量少則圖像模糊，高頻分量豐富則圖像清晰，在空域表現(xiàn)為圖像的對(duì)比度變化明顯[1]。本文就是利用這一特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的灰度差分法作為圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)聚焦系統(tǒng)的方法。實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)成本低、聚焦速度快，且效果良好、應(yīng)用范圍廣泛。

1 圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)

    理想的圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)應(yīng)該具有以下特性[2]：(1)無(wú)偏性，即只有在聚焦處評(píng)價(jià)函數(shù)才取極值；(2)單峰性，即評(píng)價(jià)函數(shù)只有一個(gè)極值點(diǎn)；(3)高信噪比，即在較高的干擾條件下，保證系統(tǒng)能夠正確檢測(cè)到離焦信號(hào)；(4)計(jì)算量小，即能通過(guò)較少的計(jì)算，快速得出評(píng)價(jià)函數(shù)的結(jié)果。

1.1 傳統(tǒng)的圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)

    傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)函數(shù)分為以下幾類：

    (1)灰度變化函數(shù)。聚焦圖像比離焦圖像包含更多的灰度變化，這樣圖像灰度值的變化可以作為評(píng)價(jià)函數(shù)。

    (2)梯度函數(shù)。在圖像處理中，圖像梯度可以用來(lái)進(jìn)行邊緣提取。離焦量越小，圖像邊緣越鋒利，應(yīng)該具有很大的圖像梯度值。因此，圖像的梯度變化也可以作為評(píng)價(jià)函數(shù)。    (3)圖像灰度熵函數(shù)。聚焦圖像的信息熵要大于離焦圖像的信息熵。因此，圖像的灰度熵也可以作為評(píng)價(jià)函數(shù)。

    (4)頻域類函數(shù)。這類函數(shù)主要基于傅里葉變換，傅里葉變換的高頻分量對(duì)應(yīng)著圖像邊緣，而聚焦圖像總是具有鋒利的邊緣，即包含著更多的高頻分量，這樣可以根據(jù)圖像傅里葉變換后高頻分量含量的多少作為評(píng)價(jià)函數(shù)。

1.2 改進(jìn)的圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)

    常用的聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)有以下幾種方法：高頻分量法、平滑法、閾值積分法、灰度差分法、拉普拉斯像能函數(shù)等。這里主要介紹灰度差分法?；叶炔罘址╗3]是一種形式簡(jiǎn)單但很有效的聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)，它利用圖像的相鄰像素差的絕對(duì)值之和作為聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)，即：

當(dāng)圖像聚焦清晰時(shí)，F(xiàn)(x，y)最大。

    但是，對(duì)于亮度變化比較均勻的圖像，灰度差分法計(jì)算所得的數(shù)據(jù)值之間差異較小，經(jīng)常出現(xiàn)不符合單調(diào)要求的點(diǎn)，其聚焦效果不好，不能明顯反應(yīng)出鏡頭在不同位置上獲得的圖像質(zhì)量。因此，本文提出了一種改進(jìn)的方法作為圖像的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)，即將一場(chǎng)圖像所有像素的亮度值與周?chē)嘟袼氐牧炼戎挡畹钠椒胶妥鳛閳D像的聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)，計(jì)算相鄰?fù)瑘?chǎng)圖像評(píng)價(jià)函數(shù)的值，根據(jù)比較結(jié)果由單片機(jī)控制步進(jìn)電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)方向和步數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)聚焦。實(shí)驗(yàn)表明，該方法很好地解決了灰度差分法經(jīng)常出現(xiàn)不單調(diào)的缺點(diǎn)，聚焦效果良好。改進(jìn)的聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)如下：

其中：f(x，y)表示為第x行、第y列像素的亮度值。本算法選取了鄰近的兩個(gè)像素作比較(像素分別是f(x，y)像素的左側(cè)和上側(cè)），與灰度差分法相比，有著更好的單峰、單調(diào)和對(duì)稱性。

2 自動(dòng)聚焦系統(tǒng)的組成和原理

    本系統(tǒng)主要由CCD攝像機(jī)、帶步進(jìn)電機(jī)的光學(xué)鏡頭、FPGA和單片機(jī)控制電路組成。CCD攝像機(jī)采用SONY公司推出的 SONY47W CCD 套件，該套件支持的最高分辨率為752×582并支持ITU-REC656 YUV數(shù)字信號(hào)輸出。系統(tǒng)整體框圖如圖1所示。

 系統(tǒng)上電復(fù)位后，DSP接收CCD圖像傳感器輸出的模擬視頻信號(hào)，并對(duì)該信號(hào)進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換、白平衡和亮度/色度等處理后，轉(zhuǎn)換成YUV數(shù)字信號(hào)輸出。在行、場(chǎng)及像素時(shí)鐘信號(hào)的控制下,把亮度信號(hào)（Y）輸入到FPGA中，F(xiàn)PGA統(tǒng)計(jì)相鄰兩場(chǎng)圖像的亮度信號(hào)，并按照本系統(tǒng)提出的圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分析、比較，并把比較結(jié)果輸入到單片機(jī)中。單片機(jī)根據(jù)比較結(jié)果，通過(guò)步進(jìn)電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)方向和步數(shù)來(lái)控制光學(xué)鏡頭，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)聚焦。

    在自動(dòng)聚焦系統(tǒng)中，搜索策略通常采用盲人爬山比較法[4]。首先取得起始位置的圖像，并計(jì)算出此時(shí)的評(píng)價(jià)函數(shù)值；然后，讓步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)鏡頭從起始位置向上移動(dòng)一步，將此時(shí)的圖像與前者比較。若比前者的聚集評(píng)價(jià)函數(shù)值大，就繼續(xù)向上移動(dòng)調(diào)焦鏡頭；如此循環(huán)，直至圖像的聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)值小于前一位置，則前一位置就是圖像最清晰的位置，聚焦結(jié)束。該算法簡(jiǎn)單，但在實(shí)際應(yīng)用中，由于圖像采樣、量化及傳輸過(guò)程中各種干擾引起的圖像噪音影響，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)誤判。因此，本文采用了一種改進(jìn)的盲人爬山比較法，稱為“三點(diǎn)”比較法。該方法在確定鏡頭位置時(shí)，不是僅根據(jù)前后2 次聚焦評(píng)價(jià)值的大小來(lái)確定,而是用3 個(gè)點(diǎn)大小的變化確定曲線的方向，最終確定鏡頭位置。為了敘述清楚，用f1、f2、f3分別表示鏡頭在不同位置時(shí)的聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)的值，這里只分析f1>f2時(shí)可能出現(xiàn)的情況（當(dāng)f1f2時(shí)，先不進(jìn)行判斷，而是把結(jié)果保存起來(lái)，讓步進(jìn)電機(jī)繼續(xù)驅(qū)動(dòng)鏡頭向原方向移動(dòng)到位置f3；如果f2>f3，則可以確定聚焦曲線是下降方向，此時(shí)，讓步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)鏡頭到f1位置；如果f2f3，則認(rèn)為出現(xiàn)“錯(cuò)誤”點(diǎn)，不做判斷，讓鏡頭再向前運(yùn)動(dòng)到f4，再對(duì)f2、f3、f4進(jìn)行三點(diǎn)判別，得到正確的聚焦位置；如果f2

3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

    為證實(shí)所提出的評(píng)價(jià)函數(shù)的有效性，對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，并與灰度差分法所獲得圖像進(jìn)行比較。圖2、圖3是以簡(jiǎn)單的文本圖像為例，在聚焦點(diǎn)附近算法改進(jìn)前后各測(cè)得的20組聚焦值并據(jù)此繪制的聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)曲線。圖4、圖5分別是算法改進(jìn)前后，采用本系統(tǒng)所拍攝的聚焦圖像。

可以看出，改進(jìn)算法后在聚焦點(diǎn)附近曲線尖銳，與相鄰兩個(gè)聚焦位置的亮度差更大，并且有著更好的單調(diào)性。實(shí)驗(yàn)表明，在同樣的搜索策略下，改進(jìn)后的算法比改進(jìn)前更能適用于多種畫(huà)面，尤其是亮度比較均勻的圖像，有著更高的精確性。

    本文提出了一種基于數(shù)字圖像處理的自動(dòng)聚焦方法,并應(yīng)用該原理設(shè)計(jì)了一種攝像頭自動(dòng)聚焦系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)調(diào)焦機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)單,聚焦速度較快，易于硬件實(shí)現(xiàn)。