劉 璞,王春平,付 強(qiáng),王 暐
(軍械工程學(xué)院 電子與光學(xué)工程系,河北 石家莊050003)
近年來(lái),自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)快速發(fā)展,主要分為主動(dòng)式和被動(dòng)式兩種調(diào)焦方式。主動(dòng)式自動(dòng)調(diào)焦主要采用光學(xué)補(bǔ)償?shù)姆椒?,依靠自?dòng)調(diào)焦設(shè)備擴(kuò)大焦深,但這需要額外的調(diào)焦裝置,對(duì)光學(xué)設(shè)計(jì)、機(jī)械設(shè)計(jì)和機(jī)械加工提出了新的要求,而且增加了成本[1-2]。隨著CCD圖像傳感器技術(shù)快速發(fā)展,同時(shí)相應(yīng)的微處理器運(yùn)算速度也大幅度提高,基于圖像處理的被動(dòng)式自動(dòng)調(diào)焦方法在無(wú)須添加其他裝置的前提下,由上位計(jì)算機(jī)完成自動(dòng)調(diào)焦[3],具有智能化、高速性、成本低等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于攝像機(jī)、顯微鏡、掃描儀等各種精密儀器中,成為數(shù)字圖像處理的重要內(nèi)容[4]。
目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,自動(dòng)聚焦是實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行快速精確跟蹤的必要條件,系統(tǒng)中使用的三光鏡頭包括CCD攝像頭、紅外攝像頭和激光測(cè)距機(jī)等光電設(shè)備,其硬件剩余空間有限,無(wú)法裝配占用空間較大的光學(xué)自動(dòng)調(diào)焦設(shè)備[5],因此本文研究了基于圖像處理的方法,通過(guò)評(píng)價(jià)函數(shù)的選擇和調(diào)焦策略的制定,實(shí)現(xiàn)跟蹤系統(tǒng)的自動(dòng)調(diào)焦。
采用清晰度評(píng)價(jià)的方法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)焦,關(guān)鍵在于了解函數(shù)特性,選擇最優(yōu)函數(shù)以保證調(diào)焦的精度和速度。理想的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)應(yīng)具備以下特性:單峰性,即只有聚焦時(shí),函數(shù)才取極值點(diǎn);無(wú)偏性,即計(jì)算得到的聚焦點(diǎn)位置和實(shí)際位置一致或者基本一致;計(jì)算量小,即運(yùn)算過(guò)程簡(jiǎn)單,運(yùn)算時(shí)間短;高靈敏度,即清晰度值在聚焦點(diǎn)附近變化明顯;高信噪比,即函數(shù)的結(jié)果主要由有效信號(hào)決定,而圖像噪聲、光線波動(dòng)等影響小。
另外,還要求在聚焦位置附近,調(diào)焦特性曲線盡量比較陡峭,以明顯區(qū)別于其他位置。理想的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)曲線如圖1所示,靠近聚焦區(qū)域的曲線比較陡峭,遠(yuǎn)離聚焦區(qū)域的曲線比較平緩。
圖1 理想的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)曲線
目前,應(yīng)用較廣泛的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)分為空間域和頻域兩大類??臻g域評(píng)價(jià)函數(shù)由梯度算法構(gòu)成,因?yàn)樘荻群瘮?shù)可以有效地提取圖像的邊緣信息,清晰的圖像具有更加尖銳的邊緣,因而其梯度函數(shù)值更大。頻域評(píng)價(jià)函數(shù)評(píng)價(jià)圖像清晰度的理論依據(jù)是清晰圖像包含更多的有用信息,其特點(diǎn)是邊緣特征清晰及圖像細(xì)節(jié)能夠復(fù)現(xiàn),這些對(duì)應(yīng)于傅里葉變換后的高頻分量,而模糊圖像經(jīng)過(guò)傅里葉變換后,其低頻分量加強(qiáng),高頻分量衰減,因此可以利用頻域評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)圖像清晰度進(jìn)行評(píng)價(jià)[6]。對(duì)比以上兩類評(píng)價(jià)函數(shù),由于前者計(jì)算過(guò)程中只需要簡(jiǎn)單的加法和乘法即可,而后者要進(jìn)行指數(shù)和積分運(yùn)算,顯然頻域評(píng)價(jià)方法計(jì)算量相對(duì)較大,從而影響系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間[7]。對(duì)于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度較快,實(shí)時(shí)性和精確性要求較高的跟蹤系統(tǒng)來(lái)說(shuō),響應(yīng)時(shí)間的長(zhǎng)短是至關(guān)重要的,所以在本文的自動(dòng)調(diào)焦過(guò)程中選擇空間域評(píng)價(jià)函數(shù)。
基于梯度的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)有很多,常用的有Tenengrad函數(shù)、能量梯度函數(shù)、Brenner函數(shù)、Laplace函數(shù)等。對(duì)這些梯度評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行分析不難發(fā)現(xiàn),它們通常只計(jì)算了圖像垂直方向或者水平方向上的梯度,而忽略了對(duì)角方向梯度,另外,當(dāng)圖像噪聲較多或者光線發(fā)生波動(dòng)時(shí),這些函數(shù)的評(píng)價(jià)結(jié)果很容易受到影響。因此,本文提出了八面梯度均方差算法,該算法以垂直、水平和對(duì)角共8個(gè)方向的梯度均方差作為計(jì)算目標(biāo),充分考慮像素間的位置關(guān)系,有效解決了其他函數(shù)存在的問(wèn)題。
圖像I由m×n個(gè)像素組成,對(duì)于其中任一像素f(x,y),其八鄰域像素的位置關(guān)系如下矩陣所示
對(duì)于像素f(x,y),可以根據(jù)式(1)分別求出8個(gè)方向的梯度值
式中:f(x,y)表示點(diǎn)(x,y)的灰度值,fi表示矩陣中f(x,y)周圍像素灰度值,i=1,2,…,8。
然后根據(jù)式(2)計(jì)算點(diǎn)(x,y)的梯度均方差J(x,y)
式中:Gi(x,y)為8個(gè)梯度,i=1,2,…,8;G'i為8個(gè)梯度的均值。
圖像I清晰度值為
該算法中既包含梯度微分運(yùn)算,又包含均方差運(yùn)算。其中微分運(yùn)算有助于消除背景噪聲;由于光線波動(dòng)作用于整幅圖像,使圖像灰度整體發(fā)生平移,均方差運(yùn)算有助于消除這種全局的波動(dòng)影響[8]。因此該算法能夠更精確地計(jì)算圖像清晰度。
為了直觀地對(duì)比上述幾種函數(shù),首先通過(guò)圖像采集卡采集40幅由最模糊到最清晰再到最模糊的圖像,然后利用MATLAB軟件對(duì)不同的評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行仿真,歸一化后的仿真結(jié)果如圖2所示。
圖2 幾種清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)歸一化仿真結(jié)果
由圖2可以看出,本文提出的八面梯度均方差評(píng)價(jià)函數(shù)與其他函數(shù)相比,單峰性、靈敏性和穩(wěn)定性都比較好,能夠較準(zhǔn)確地計(jì)算圖像清晰度值,特別是在靠近聚焦區(qū)域,曲線的單調(diào)性和斜率都優(yōu)于其他函數(shù),從而保證調(diào)焦策略中精確調(diào)焦的順利執(zhí)行。
調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)具有單峰性,自動(dòng)調(diào)焦的目的就是要確定單峰位置,因此能否快速準(zhǔn)確地將CCD定位單峰位置成為評(píng)價(jià)調(diào)焦控制策略好壞的標(biāo)準(zhǔn)。為了達(dá)到以上標(biāo)準(zhǔn),本文控制策略中先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括線性變換和中值濾波,之后為了盡量減少采樣點(diǎn)數(shù)和電機(jī)往返移動(dòng)次數(shù),提出了強(qiáng)制連續(xù)調(diào)焦和精確調(diào)焦相結(jié)合的方法。
2.1.1 消除光線的影響
實(shí)際應(yīng)用中,由于光線強(qiáng)弱變化的原因,圖像灰度可能局限在一個(gè)狹窄的范圍,成像質(zhì)量較差,表現(xiàn)為圖像模糊不清及灰度沒(méi)有層次感,使自動(dòng)調(diào)焦難度加大。為了消除光線影響,本文采用灰度線性變換方法。
假定原圖像f(x,y)的灰度范圍為(a,b),經(jīng)過(guò)線性變換后的圖像g(x,y)的灰度范圍為(a',b'),則可根據(jù)直線方程由原圖像灰度值f(x,y)得到變換后圖像灰度值g(x,y),如圖3所示,公式為
圖3 灰度線性變換曲線示意圖
2.1.2 消除噪聲的影響
圖像在采集和傳輸過(guò)程中常常會(huì)引入噪聲,噪聲的存在影響了圖像的細(xì)節(jié)特征[9],對(duì)清晰度函數(shù)的評(píng)價(jià)結(jié)果造成影響,進(jìn)而影響調(diào)焦的精度。為盡量消除噪聲影響,本文采用中值濾波的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理。中值濾波不是簡(jiǎn)單的取平均值,而是非線性的濾波方法,它對(duì)局部平滑濾波產(chǎn)生的模糊較少,能夠較好地濾除噪聲和保持圖像邊緣[10]。
為了最大限度的減小調(diào)焦時(shí)間,本文將搜索算法分為兩個(gè)階段:一是強(qiáng)制連續(xù)調(diào)焦,目的是使CCD達(dá)到靠近聚焦區(qū)域;二是精確調(diào)焦,最終定位聚焦位置。
2.2.1 強(qiáng)制連續(xù)調(diào)焦
為了增強(qiáng)調(diào)焦的快速性和避免局部峰值干擾,當(dāng)CCD處在遠(yuǎn)離聚焦區(qū)域時(shí),首先預(yù)置調(diào)焦方向,并記錄當(dāng)前幀圖像清晰度值f1,之后連續(xù)發(fā)送調(diào)焦指令進(jìn)行強(qiáng)制調(diào)焦。用軟件設(shè)置一個(gè)200 ms定時(shí)器,當(dāng)定時(shí)結(jié)束時(shí),再次記錄當(dāng)前幀圖像清晰度值f2。由于本文目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)每秒鐘采集60幀圖像,因此200 ms后系統(tǒng)采集了12幀圖像,兩幀圖像間隔比較大,對(duì)2次清晰度值進(jìn)行比較基本上可以排除局部峰值的影響,從而確定正確調(diào)焦方向,即:若f2>f1,則調(diào)焦方向正確;否則,改變調(diào)焦方向。
方向確定后,按照正確方向繼續(xù)進(jìn)行強(qiáng)制調(diào)焦,并再次用軟件設(shè)置一個(gè)0.5 s的定時(shí)器,定時(shí)結(jié)束后,轉(zhuǎn)入精確調(diào)焦。強(qiáng)制調(diào)焦軟件設(shè)計(jì)流程如圖4所示。
2.2.2 精確調(diào)焦
圖4 強(qiáng)制連續(xù)調(diào)焦軟件設(shè)計(jì)流程
在靠近聚焦區(qū)域進(jìn)行精確調(diào)焦時(shí),由圖2可知調(diào)焦特性曲線已經(jīng)具備很好的單調(diào)性,基本不存在局部峰值的影響,因此可以采用爬山搜索法。首先記錄當(dāng)前幀圖像清晰度值f3,然后發(fā)送1次調(diào)焦指令,CCD位置調(diào)整后記錄當(dāng)前幀圖像清晰度值f4,比較2次清晰度值確定精確調(diào)焦方向,即:若f4>f3,則調(diào)焦方向正確;否則,改變調(diào)焦方向。之后每發(fā)送1次指令,記錄清晰度值并與上次比較,直到出現(xiàn)下降點(diǎn),其前一幀圖像位置即是聚焦位置,至此完成自動(dòng)調(diào)焦。由于強(qiáng)制階段預(yù)置方向的正確與否會(huì)導(dǎo)致進(jìn)入精確調(diào)焦時(shí)CCD所處的位置不同,因而精確調(diào)焦過(guò)程所用時(shí)間不同,一般在1.5~3.5 s之間。首次調(diào)焦結(jié)束后,當(dāng)視場(chǎng)中畫面發(fā)生非劇烈變化時(shí),系統(tǒng)將直接進(jìn)行精確調(diào)焦,使圖像始終保持在最清晰位置,此時(shí)調(diào)焦所用時(shí)間大大縮短,一般在0.5 s左右。精確調(diào)焦軟件設(shè)計(jì)流程如圖5所示。
目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)工作時(shí),并不是每次都需要進(jìn)行強(qiáng)制連續(xù)調(diào)焦。若圖像比較清晰或者系統(tǒng)能夠斷斷續(xù)續(xù)捕捉目標(biāo),說(shuō)明CCD處在靠近聚焦區(qū)域,此時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行精確調(diào)焦;若圖像比較模糊或者系統(tǒng)不能捕捉目標(biāo),說(shuō)明CCD處在遠(yuǎn)離聚焦區(qū)域,此時(shí)點(diǎn)擊“強(qiáng)制調(diào)焦”按鈕開始強(qiáng)制連續(xù)調(diào)焦,之后自動(dòng)轉(zhuǎn)入精確調(diào)焦。
為了驗(yàn)證本文提出的調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)及調(diào)焦策略,在目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)采用國(guó)營(yíng)238廠生產(chǎn)的三光跟蹤探測(cè)裝置,其中電視鏡頭采用1/3 in彩色CCD,視頻為PAL制式。在控制計(jì)算機(jī)端使用OK系列圖像采集卡進(jìn)行圖像采集。運(yùn)用C++Builder 6.0進(jìn)行軟件設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù)及調(diào)焦策略。通過(guò)422串口由PC機(jī)向調(diào)焦電機(jī)發(fā)送控制指令進(jìn)行調(diào)焦。
實(shí)驗(yàn)中,將CCD攝像頭對(duì)準(zhǔn)5 km處“港”字目標(biāo),通過(guò)改變焦距將目標(biāo)成像調(diào)整至合適大小。為了得到圖像由最模糊到最清晰再到最模糊,整個(gè)過(guò)程CCD所調(diào)整的步數(shù),以便后續(xù)實(shí)驗(yàn)以該數(shù)據(jù)作為調(diào)焦評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。首先將CCD調(diào)到圖像最模糊的位置,然后通過(guò)422串口連續(xù)向CCD攝像機(jī)發(fā)送調(diào)焦指令,CCD每移動(dòng)一步,由軟件設(shè)置圖像采集卡采集一幅圖像,并記錄圖像總數(shù)。測(cè)試結(jié)果表明,整個(gè)調(diào)焦過(guò)程需要的步數(shù)為120步。
以“港”字作為目標(biāo)保持不變,按照上述調(diào)焦策略進(jìn)行自動(dòng)調(diào)焦實(shí)驗(yàn),每次調(diào)焦前都將圖像調(diào)至最模糊位置,其中調(diào)焦減小方向反復(fù)進(jìn)行50次實(shí)驗(yàn),調(diào)焦增大方向反復(fù)進(jìn)行50次實(shí)驗(yàn)。在此過(guò)程中等步數(shù)截取了10張圖像,如圖6所示,其中第6幅圖像是最清晰的,即聚焦位置圖像,兩側(cè)圖像逐漸達(dá)到最模糊。
圖6 自動(dòng)調(diào)焦截圖
按整個(gè)調(diào)焦可移動(dòng)步數(shù)為120步計(jì)算,實(shí)際聚焦位置分別為53步和67步,100次實(shí)驗(yàn)達(dá)到聚焦位置所需步數(shù)及所用時(shí)間如表1所示。
實(shí)驗(yàn)及表1表明,調(diào)焦策略具有良好的快速性和準(zhǔn)確性,能夠有效克服局部峰值的影響,初步達(dá)到了實(shí)時(shí)自動(dòng)調(diào)焦的設(shè)計(jì)目標(biāo)。
表1 自動(dòng)調(diào)焦實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表
自動(dòng)調(diào)焦技術(shù)是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)快速準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)的關(guān)鍵,其中清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)的選擇和調(diào)焦策略的制定是重要環(huán)節(jié)。通過(guò)對(duì)清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)的研究和比較,提出了基于八面灰度梯度均方差的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù),該函數(shù)充分考慮了像素的空間位置關(guān)系,結(jié)合圖像預(yù)處理,有效消除了噪聲和光線波動(dòng)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,較準(zhǔn)確地計(jì)算圖像清晰度值,為調(diào)焦策略的順利執(zhí)行打下良好基礎(chǔ)。為了克服調(diào)焦過(guò)程中局部峰值的影響,自動(dòng)調(diào)焦策略分為強(qiáng)制連續(xù)調(diào)焦和精確調(diào)焦兩個(gè)階段,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該調(diào)焦策略能夠快速準(zhǔn)確地定位聚焦位置,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的自動(dòng)調(diào)焦。下一步將在縮短自動(dòng)調(diào)焦時(shí)間方面繼續(xù)探索,進(jìn)一步優(yōu)化該系統(tǒng)。
[1]惠守文.長(zhǎng)焦距斜視實(shí)時(shí)航空相機(jī)離焦補(bǔ)償[J].光學(xué)精密工程,2003,11(2 ):162-165.
[2]史磊,金光,田海英,等.航空相機(jī)的自準(zhǔn)直自動(dòng)檢焦方法研究[J].光學(xué)精密工程,2008,16(12):2460-2464.
[3]馬進(jìn)濤,陳瑞,林喜榮.基于彌散圓的虹膜圖像采集自動(dòng)調(diào)焦方法[J].電視技術(shù),2009,33(S2):214.
[4]姜威,高贊,朱孔鳳.一種改進(jìn)的自動(dòng)聚焦算法[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào):理學(xué)版,2006,41(5):120-123.
[5]楊權(quán),劉晶紅,馬曉飛.基于圖像處理的機(jī)載光電平臺(tái)自動(dòng)調(diào)焦方法[J].液晶與顯示,2011,26(5):678.
[6]CHOI K S,LEE J S,KO S J.New autofocusing technique using the frequency selective weighted median filter for video cameras[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics,1999(45):820-827.
[7]陳國(guó)金.數(shù)字圖像自動(dòng)聚焦技術(shù)研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D].西安:西安電子科技大學(xué),2007.
[8]王學(xué)影,張洪濤.基于圖像處理的CCD攝像機(jī)自動(dòng)調(diào)焦方法研究[J].計(jì)量技術(shù),2005(8):17.
[9]王昕.一種抑制噪聲的多聚焦圖像融合算法[J].電視技術(shù),2011,35(21):32-35.
[10]楊斯涵.基于邊緣特征的單幀圖像清晰度判定[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2009,45(30):203.