自动对焦原理及方法

自动对焦原理及方法

科技信息2008年第13期

SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION

1.引言

自动对焦技术是计算机视觉和各类成像系统的关键技术之一,在照相机、摄像机、显微镜、内窥镜等成像系统中有着广泛的用途。自动对焦技术从20世纪70年代后期发展起来,到现在已经日臻成熟并取得了广泛应用。对焦机构就是用来调节镜头和CCD之间的距离,使得像平面落在CCD的成像表面。

2.自动对焦的分类

从基本原理来说,自动对焦可以分成两大类:一类是基于镜头与被拍摄目标之间距离测量的测距自动对焦,另一类是基于对焦屏上成像清晰的聚焦检测自动对焦。

2.1测距方法

测距对焦主要有红外线测距法和超声波测距法。

(1)红外线测距法该方法的原理是由照相机主动发射红外线作为测距光源,并由红外发光二极管间构成的几何关系,然后计算出对焦距离。

(2)超声波测距法该方法是根据超声波在相机和被摄物之间传播的时间进行测距的。相机上分别装有超声波的发射和接收装置,工作时由超声振动发生器发出持续超声波,超声波到达被摄体后,立即返回被接收器感知,然后由集成电路根据超声波的往返时间来计算确定对焦距离。

红外线式和超声波式自动对焦是利用主动发射光波或声波进行测距的,称之为主动式自动对焦。

2.2聚焦检测方法

(1)对比度法该方法是通过检测图像的轮廓边缘实现自动对焦的。图像的轮廓边缘越清晰,则它的亮度梯度就越大,或者说边缘处景物和背景之间的对比度就越大。反之,失焦的图像,轮廓边缘模糊不清,亮度梯度或对比度下降;失焦越远,对比度越低。利用这个原理,将两个光电检测器放在CCD前后相等距离处,被摄影物的图像经过分光同时成在这两个检测器上,分别输出其成像的对比度。当两个检测器所输出的对比度相差的绝对值最小时,说明对焦的像面刚好在两个检测器中间,即和CCD的成像表面接近,于是对焦完成。

(2)相位法该方法是通过检测像的偏移量实现自动调焦的。在感光CCD的位置放置一个由平行线条组成的网格板,线条相继为透光和不透光。网格板后适当位置上与光轴对称地放置两个受光元件。网格板在与光轴垂直方向上往复振动。当聚焦面与网格板重合时,通过网格板透光线条的光同时到达其后面的两个受光元件。而当离焦时,光束只能先后到达两个受光元件,于是它们的输出信号之间有相位差。有相位差的两个信号经电路处理后即可控制执行机构来调节物镜的位置,使聚焦面与网格板的平面重合。

3.基于图像处理的自动调焦

随着现代计算技术的发展和数字图像处理理论的日益成熟,自动对焦技术进入一个新的数字时代,越来越多的自动对焦方法基于图像处理理论对图像有关信息进行分析计算,然后根据控制策略驱动电机,调节系统使之准确对焦。

基于图像处理的自动调焦具有以下两大优点:

第一,调焦更加智能化,聚焦判据更加灵活和多样。基于模拟图像的聚焦检测方法只利用被测物和背景之间的对比度(轮廓边缘的梯度)作为判断是否成像清晰的判据。而通过数字图像处理,不仅可以利用梯度信息,还可以提取图像中各种其它的有效信息进行判断,例如频率、相位等。对于具高频信息的图像,一般而言,对焦越准确,图像信号的频率越高,边缘越尖锐;离焦时则频率降低,边缘相对平滑。此外,由于计算机处理图像的灵活性,可以针对不同的使用要求,选择不同的判据进行调焦。例如,有时候所需的目标只是图像中的某一个局部,而不是整幅图像的清晰程度。这时应该针对图像中这一局部进行处理和提取判据,用该局部的对比度作为调焦的依据。

第二,利用计算机可以很方便地对运行执行机构进行控制,从而避开复杂的调焦电路和机构。计算机接口和总线技术已经非常成熟,通过软件给出控制信号,直接控制电机驱动物镜的运行,不仅灵活方便,响应速度符合调焦要求,还能大大简化电路和运动机构。

数字式自动对焦的三个核心问题是:l.图像清晰度的评价;2.对焦窗口的选择;3.对成像目标/变焦镜头/图像探测器的反馈控制。

1.图像的清晰度的评价对特定的成像系统,图像的清晰度反映了系统的离焦/正焦程度。当图像比较清晰(即对焦较好)时,图像细节丰富,在空域表现为相邻像素的特征值(如灰度,颜色等)变化较大,在频域表现为频谱的高频分量多。利用这一特点可以构造各种对焦评价函数对图像的清晰度进行评价。对对焦评价函数的要求是:(1)单峰函数,且对同一成像目标的一系列图像求其曲线,最大值恰好对应最清晰的图像;(2)函数在峰值两侧分别单调上升和单调下降;(3)函数在峰两侧的斜率绝对值应该比较大。

对焦评价函数主要有以下3类:

(1)频谱函数:清晰的图像比模糊的图像包含更多的信息,人们能更好地分辨其中的细节(细节意味着图像有清晰可辨的边缘,在局部有很强的灰级变化,灰级的跃变更加剧烈);(2)熵函数:对焦良好的图像的熵大于没有清晰对焦的图像,因此可以用熵函数作为一种对焦评价标准。即熵越大,图像越清晰;(3)梯度函数:在图像处理中,梯度函数常被用来提取边缘信息。对焦良好的图像,有更尖锐的边缘图像,应有更大的梯度函数值。常用的梯度函数有方差算子、能量梯度算子、拉普拉斯算子等。

2.对焦窗口的选择进行对焦区域选择有两个原因:(1)由于对图像运用对焦评价函数进行的运算基本上与图像的像素成正比,为了达到实时性的要求,必须减少参加运算的像素的数量;(2)如果对整幅图像运用对焦评价函数,图像中不重要的部分(背景)会对评价结果产生负面的影响,导致图像中的重要部分(成像主目标)无法准确对焦。

3.对成像目标/变焦镜头/图像探测器的反馈控制自动对焦系统中的反馈控制关键是确定对焦评价函数的峰值位置,从而通过电机驱动成像目标移动、变焦镜头变焦或者图像探测器移动。

4.总结

各种自动对焦方式各有其局限性。例如红外测距和超声测距的对焦方法,当被测目标对红外光或超声波有较强的吸收作用时,将使测距系统失灵或对焦不准确;而对比度法聚焦检测受光照条件的制约,当光线暗弱或被摄体与背景明暗差别很小时,调焦就会有困难,甚至失去作用。基于图像处理的聚焦检测方法由于图像处理需要占用大量的计算机资源,这种自动调焦方法对计算机硬件提出了较高的要求。

目前大多数数码相机的自动对焦,都采用被动式:即直接接收分析来自景物自身的反光,利用相位差原理进行自动对焦的方式。这种自动对焦方式的优点是自身不要发射系统,因而耗能少,有利于小型化。对具有一定亮度和反差的被摄体能理想的自动对焦,在逆光下也能良好的对焦,且能透过玻璃等透明障碍物对焦。

【参考文献】

[1]翟蓬,林喜荣.一种基于图像处理的自动调焦系统[J].电子技术应用,2002,(10)33-35.

[2]关文俊,和亮.现代相机的自动功能(自动聚焦式相机)[J].哈尔滨师范大学自然科学学报,1999,(6)76-79.

[3]梁翠萍,李清安,乔彦峰等.简析光学系统自动调焦的方法[J].2006,(6)93-96.[4]李奇,冯华君,徐之海.数字自动对焦技术的理论及实现方法研究[D].杭州.浙江大学,2004.

[责任编辑:韩铭]

自动对焦原理及方法

王虎

(中国海洋大学电子工程系山东青岛266100)

【摘要】从基本原理来说,自动对焦可以分成测距自动对焦和聚焦检测自动对焦。从是否从被测物体获取评价信息可分为主动式自动对焦和被动式自动对焦。本文介绍了自动对焦的基本原理与方法,并重点介绍了基于图像处理的自动对焦方法。

【关键词】自动对焦;图像处理;方法

●科

○IT技术论坛○38

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法]

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法] 第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式,通过对齐一系列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展,它使基于图像的绘制(IBR )成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点,在计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化场景描述(Visual Scene Representaions)的主要研究方法:在计算机形学中,现实世界的图像过去一直用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图,图像拼接可以使IBR 从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中,无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片,更不用说

360 度的环形图片了。但是在实际应用中,很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片,从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术,在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后,就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接,从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中,单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要,并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术,拼接机器人双目采集的图像,可以增大机器人的视野,给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中,人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像,用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统,通过全景图的深度信息抽取,恢复场景的三维信息,进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和 仰视,同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面,显微镜或超声波的视野较小,医师无法通过一幅图像进行诊视,同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键 环节圆。在遥感技术领域中,利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对同一区域的两幅或多幅图像进行比较,也可以利用图像拼接技术

相机工作原理

工作原理 在单反数码相机的工作系统中,光线透过镜头到达反光镜后,折射到上面的对焦屏并结成影像,透过接目镜和五棱镜,可以在观景窗中看到外面的景物。与此相对的,一般数码相机只能通过LCD屏或者电子取景器(EVF)看到所拍摄的影像。显然直接看到的影像比通过处理看到的影像更利于拍摄。从取景器中看到的影响是通过:一次反射(面镜)、二次全反射(五菱镜)CCD获取图像信息是当拍摄的瞬间面镜弹起来,然后打开快门暴光的。 在DSLR拍摄时,当按下快门钮,反光镜便会往上弹起,感光元件(CCD或CMOS)前面的快门幕帘便同时打开,通过镜头的光线便投影到感光原件上感光,然后后反光镜便立即恢复原状,观景窗中再次可以看到影像。单镜头反光相机的这种构造,确定了它是完全透过镜头对焦拍摄的,它能使观景窗中所看到的影像和胶片上永远一样,它的取景范围和实际拍摄范围基本上一致,十分有利于直观地取景构图。 单反相机取景器 单反相机的取景器称为TTL(Through The Lens)单反取景器。这是专业相机上必备的取景方式,也是真正没有误差、通过镜头的光学取景器。这种取景器的取景范围可达实拍画面的95%。惟一缺点就是如果镜头过小,取景器会很暗淡,影响手动对焦。不过现在都具备自动对焦,这一点已无大碍。当然,如用了TTL单反取景器,为了不使取景器过暗,厂家自会用大口径高级镜头,所以目前单反相机的镜头普遍较大,就是这个因素造成的。从取景器中看到的影响是通过:一次反射(面镜)、二次全反射(五菱镜)CCD获取图象信息是当拍摄的瞬间面镜弹起来,然后打开快门暴光的。 反光镜的翻起动作带来了一些问题: 拍摄照片的瞬间,取景器会被挡住。由于被遮挡的时间只是刹那间的事情,因此这对于立即复位的反光镜来说并不是什么主要问题。但是,又引出了一些偶然性问题。例如,在使用频闪光拍摄时,将不能通过取景器看到频闪装置是否闪光正常。 反光镜运动的噪声。这在需要安静的场所这可能会成为重要问题。由于测距取景式照相机中没有突然阻挡光路的移动反光镜,所以不会产生这种噪声。 相机的震动,即由反光镜的翻起动作所造成的照相机整体的运动。假设用1/500秒的快门速度进行拍摄,那么不必担心。这种震动不至被察觉。但是,如果以较低的快门速度拍摄一幅精确照片的话,比如在微弱的光线下使用远摄镜头进行拍摄时,这种震动对成像就可能很成问题。 使用SLR取景还存在另一个问题。比如我们想使用f/32这样的小光圈进行拍摄,而光圈f/32允许进入镜头的光线是非常微弱的,这会导致取景器中看到的影像也很暗淡,可能会难以聚焦。 单反相机主要特点 单反数码相机的一个很大的特点就是可以交换不同规格的镜头,这是单反相机天生的优点,是普通数码相机不能比拟的。 单反就是指光线直接照到取景器上,而不用通过棱镜的反射! 光线损失的少!

尼康单反AF自动对焦模式与AF区域模式详解

尼康单反AF自动对焦模式与AF区域模式详解鉴于许多朋友常被AF自动对焦模式和AF区域模式搞的一头雾水,十分抓狂,笔者本着“先天下之忧而忧、后天下之乐而乐”的奉献精神,经认真学习、努力思考和反复实践,现将个人的理解与体会稍加整理并参考各类资料编撰成文,以供各位同好参考。限于水平,或有谬误之处,恳请专家高人不吝批评指正。 需要特别提出的是,本文参考、引用了一些网友们发布在网络上的同类资料,由于博采众长、荟萃一炉,有些还经过笔者的增删修订,所以好多引用的章节字句实在分不清来源出处,在此一并向原作者们致谢。 ……………………………………………………………….. 言归正传,下面咱就来说说这个自动对焦模式和区域模式。在我看来,这俩东西通常得结合起来说,尤其是咱们讨论区域模式的时候,选什么样的区域模式,得先看你选什么样的自动对焦模式(因为和不同的对焦模式搭配,不同的区域模式会有不同的作用和表现,所以咱们就不好笼统的说某个区域模式是个什么意思,有什么作用,因为与不同的对焦模式组合,它的作用和表现是不一样的),而选什么样的自动对焦模式,通常要看你是打算拍静物还是移动的活物,因此抛开对焦模式讲区域模式很容易把人搞迷糊。所以咱这篇文章的结构就是围绕着自动对焦模式开讲,顺带着把区域模式也跟大家交代清楚。 …………………………………………………………… 先普及一下基本概念哈:

1、首先明确一点,咱们今天要学习的“AF自动对焦模式”(以下简称自动对焦模式)与“AF区域模式”(以下简称区域模式)都 是基于相机的“自动对焦”状态设立的,如果你把相机设置成了“手动对焦”(比如您把镜头上的对焦选择开关由M/A档拨到了M档),那就没有讨论自动对焦模式和区域模式的必要了,因为调整对焦以及在哪一个对焦点上进行对焦完全由您手动操作、人为控制,相机压根做不了主,所以相机也将不再显示或支持关于以上两模式的选择操作。 2、自动对焦模式,该模式有3种类型:1、AF-S(单次伺服自动对焦);2、AF-C(连续伺服自动对焦); 3、AF-A(自动伺服自动对焦)。 简单来说,自动对焦这三种模式的基本作用就是让您在选定相机的自动对焦方式上有一些自主权,您可以选择是让相机对被摄物体仅对焦一次、对完就结束呢,还是让相机自动监视着被摄对象的动态、不断调整并实时保持着对被摄物体的聚焦呢。有了这三种模式,您就可以选择了。希望简单干脆点,就对一次焦、对上就完事,那就选 AF-S单次自动对焦;希望相机对拍摄对象连续对焦直至你按下快门 为止,那就选AF-C连续对焦;如果您想让相机自己决定是采用单次还是连续对焦,那就选AF-A自动伺服对焦。 3、区域模式类型,有4种:1、单点AF;2、动态区域AF;3、3D跟踪AF; 4、自动区域AF。 简单说,区域模式的意思就是选定的对焦点(无论是您自己选定的还是相机自动选定的)可以在多大的范围内对被摄物体进行自动对

自动对焦镜头工作原理

自动对焦镜头(auto focal camera lens)从工作原理上分两大类:一类为间接实测物距方式,另一类为高频分量析出方式。 1.间接实测物距方式: 它是利用一些可以被利用的间接距离测量方式来获取物距,通过运算,伺服电路驱动焦距调节的微型马达,带动调焦镜片组的轴向移动,来达到自动焦距调节的目的。 经常被利用来的间接距离测量方式有:无源光学基线测距、有源超声波测距、有源主动红外测距以及现代的激光技术在测量领域的应用等。 无源光学基线测距:熟悉摄影的朋友都知道,在取景器里使用光学基线原理得到磨砂、裂像、菱锥等手段的焦距调节方式。磨砂颗粒最细腻时、景物目标在两半圆裂像环中完全吻合上、菱锥的晶体不再明显时就是被摄目标的物距调节到清晰了……这些应用技术都是可以通过光路传递给光电电路捕获到阴影面积发生的变化,经过一系列的函数分析计算后,进行调焦驱动。 有源超声波测距:通过发射具有特征频率的超声波对被摄目标的探测,通过发射出特征频率的超声波和反射回接受到特征频率的超声波所用的时间,换算出距离,也就是物距,伺服电路驱动焦距调节的微型马达,达到自动调焦的目的。有源主动红外测距以及现代激光技术测距原理上基本相似。 这类方式在应用上目标精度高,成本高是可想而知的,且体积一般都比较大,维护也相当困难,不过在高档照相摄影器材中有一些这类技术简化了的身影出现。 2.高频分量析出方式: 这种方式是直接利用我们摄象机的视频信号进行焦距调节,能够满足绝大多数场合的调焦需要。 工作原理:如果我们把视频图象看成由若干个点组成的一帧图象,这时候会发现,在焦距清晰时,这些点的边缘也清晰,焦距模糊时,这些点的边缘也变得模糊起来。再进一步讨论时我们又发现,其他条件不变,同样是摄取同一景物,仅焦距发生了改变,图象清晰的视频信号的高频分量成分丰富,而图象模糊的视频信号的高频分量要相对少一些。这也正是电视技术中提到的,图象的细节由电视信号的高频分量表示。实现手段:调焦中心区剪取、高频分量析出、伺服比较驱动。 1.剪取调焦中心虽然实际场景是三维空间,但反映到画面上时,就只有一个平面的二维了,也就简化了我们的设计了。由于我们经常需要的被摄目标处于靶面的中心位置,通过大量的实际调查统计,这个区域的大小为靶面1/3~1/5,反映到监视器上就是屏幕中心的1/3~1/5区域为我们的主要观察目标区。在电路上我们通过行、场扫描的时序控制将这一区域的视频信号给剪取下来。 2.高频分量析出,将剪取下来的视频信号通过一特定的高通带宽滤波器,析出对焦距变化敏感的高频分量成份。 3.通过析出的对焦距变化敏感的高频分量成份,通过比较器(comparator) 电路伺服驱动调焦微型可逆马达转动,直到得到最大值,完成一次自动调焦过程。 现在比较普遍采用的就是这个模式,这个工作原理提出后,新闻、民用一体化摄象机就被采用了,历经时代的变迁,现在这一技术被应用到现代安防工程的一体化摄象机上。由于各摄象机制造厂家间技术应用上的差异,在细小的单元处理电路上会有不同。 在换算驱动输出处理方式上、输出累积误差环节上,有以施加时间段电压方

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式,通过对齐一系 列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展,它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点,在计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法:在计算机形学中,现实世界的图像过去一直用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图,图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中,无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片,更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中,很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片,从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术,在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后,就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接,从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中,单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要,并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术,拼接机器人双 目采集的图像,可以增大机器人的视野,给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中,人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像,用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统,通过全景图的深度信息抽取,恢复场景的三维信息,进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视,同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面,显微镜或超声波的视野较小,医师无法通过一幅图 像进行诊视,同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中,利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较,也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像,作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出,图像拼接技术的应用前景十分广阔,深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一,国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量,主要依赖图像的配准程度,因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔,一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型: (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发,对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异,对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度,由此得到待

各种马达自动对焦原理精

各种马达自动对焦原理 精 集团文件版本号:(M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988)

各种马达自动对焦原理(转载)在数码相机中,对焦是保证所记录的影像取得清晰效果的关键步骤。对焦机构就是用来调节镜头和CCD之间的距离,使得像平面落在CCD的成像表面。目前,常用的数码相机中多采用自动对焦,即根据被拍摄目标的距离,由电路驱动马达移动镜片到相应的位置上,从而使被拍摄目标自动清晰成像。 从基本原理来说,自动对焦可以分成两大类:一类是基于镜头与被拍摄目标之间距离测量的测距自动对焦,另一类是基于对焦屏上成像清晰的聚焦检测自动对焦。 1.测距自动对焦 测距自动对焦主要有红外线测距法和超声波测距法。 红外线测距法该方法的原理是由照相机主动发射红外线作为测距光源,并由红外发光二极管间构成的几何关系,然后计算出对焦距离。 超声波测距法该方法是根据超声波在数码相机和被摄物之间传播的时间进行测距的。数码相机上分别装有超声波的发射和接收装置,工作时由

超声振动发生器发出持续超声波,超声波到达被摄体后,立即返回被接收器感知,然后由集成电路根据超声波的往返时间来计算确定对焦距离。 红外线式和超声波式自动对焦是利用主动发射光波或声波进行测距的,称之为主动式自动对焦。 2.聚焦检测自动对焦 聚焦检测方法主要有对比度法和相位法 a 对比度法该方法是通过检测图像的轮廓边缘实现自动对焦的。图像的轮廓边缘越清晰,则它的亮度梯度就越大,或者说边缘处景物和背景之间的对比度就越大。反之,失焦的图像,轮廓边缘模糊不清,亮度梯度或对比度下降;失焦越远,对比度越低。利用这个原理,将两个光电检测器放在CCD前后相等距离处,被摄影物的图像经过分光同时成在这两个检测器上,分别输出其成像的对比度。当两个检测器所输出的对比度相差的绝对值最小时,说明对焦的像面刚好在两个检测器中间,即和CCD 的成像表面接近,于是对焦完成。 b 相位法该方法是通过检测像的偏移量实现自动对焦的。 在感光CCD的位置放置一个由平行线条组成的网格板,

佳能7D自动对焦功能完全指南

佳能 7D 自动对焦功能完全指南
如何从 5 种自动对焦区域选择模式中选择适合自己的熟练使用自动对焦区域
的基本和设置
在此将解说要掌握“自动选择:19 点自动对焦”和“手动选择:区域自动对焦”等发挥自动对焦性能所不 可或缺的自动对焦区域选择模式。大家能通过这些解说了解其基本、自定义设置方法和自动对焦点的 选择方法。首先请确认适合自己的自动对焦区域选择模式及其操作方法。
自动对焦区域选择模式的种类和变更方法
自动对焦区域选择模式的种类和各自特征
为了方便用户准确且快速合焦,EOS 7D 准备了多种自动对焦区域选择模式。要想熟练的使用 EOS 7D 的自动对焦系统,首先要掌握各个模式的含义和功能。
默认设置中的 3 种自动对焦区域选择模式
自动选择:19 点自动对焦

利用全部 19 个自动对焦点进行对焦。相机会自动判断被摄体的状态来选择自动对焦点。基本上是选择 最靠近被摄体的对焦点来进行对焦。难以预测被摄体的移动时也能切实合焦。 手动选择:单点自动对焦
从 19 个自动对焦点中手动选择 1 点对其所在位置合焦。只有所选对焦点进行对焦,所以对特定的某个 位置合焦时使用该模式很方便。 手动选择:区域自动对焦
将 19 个自动对焦点分成 5 个区域。使用区域内的多个自动对焦点进行对焦。适合对存在运动较激烈主 被摄体的画面进行对焦控制。
利用自定义功能设置可以追加的两种自动对焦区域选择模式
手动选择:定点自动对焦
所选自动对焦点的配置和单点自动对焦的一样。但是,对焦范围比单点自动对焦的更小,所以可以对 某点进行对焦。拍摄中要求更严密的合焦位置时可以使用该模式。

【宾得学堂】宾得自动对焦镜头以及镜头特性概述

90年代初期,宾得步入自动对焦的时代。 1、第一代自动对焦K口镜头标F 代表之作有F*300/4.5,F*250-600/5.6等,还有全世界知名的锐度之王F50/1.4。这一代,宾得给台湾某家工厂授权生产部分镜头,自产的镜头除星头之外,还分为红字和白字。红字镜头被视为仅次于星头的高质量镜头,因此遇到之后如果价格合适,就可以考虑购入。白字镜头则被视为低端镜头,据说大部分白字镜头都是台湾代工的。这一时期不长,很多白字镜头价格都非常低廉,适合购买收藏。 这一时期的经常遇见的镜头有:F70-210/4-5.6,F100-300/4-5.6,F50/2.8M,F50/1.4,F50/1.7,F*300/4.5二手市场比较多见,其余的就很少见了。 F70-210,被称为穷人的小金,黑色镜身,成像优异,全开光圈锐度极佳,锐度也是F时代镜头的最大特征。不过由于F镜头被神化,这个镜头二手价格也超过了1500元,焦段比不上DAL55300,镜头又重,但支持全幅,假如想体验一把老镜头的味道,也可以入来玩玩。 F100-300,愿望镜头的绝佳之选。长焦端到了300MM,全开光圈锐度非常好,镜头沉,价格比70-210价格便宜,一般在1200元左右,遇到成色好的,必买之而后快。 三个标镜,已经被炒到天价了。不差钱的可以买来耍耍。 F*300/4.5,很多人说4.5的光圈太小,其实这个镜头的特点是体积。说实话,这个镜头除去遮光罩,体积不比DA50-135大多少,但配有一个全宇宙超级无比亮骚的脚架环。对于身高大于175体重大于75KG的男筒子来说,小镜头完全可以手持,携带非常方便。另外说明一句,该镜头是白色的,跟FA*那种银色的不一样,遮光罩开始有前端胶皮保护了,而且遮光罩上PENTAXlogo是灰色的,这一点也与FA*不一样。 2、第二代自动对焦K口镜头标FA。 这一时代,神镜辈出,代表作有:FA*24/2,FA*28-70/2.8(小小金),FA*80-200/2.8(小金),FA*85/1.4(杯子),FA*250-600/5.6,FA*300/2.8等,各类星镜以不输于佳能尼康的参数,更高的实拍效果,和优良的做工名震摄影界。这一时期,宾得的FA镜头出现了几个层次。 星镜就不说了,顶级做工顶级用料顶级成像顶级收藏价值,一般镜头为银灰色涂层,镜身上有金色五角星和红色的镜头光学结构图,都是雕刻上去的,做工豪华;但FA*镜头有个毛病,银色的外表油漆可能会在不小心磕碰的时候掉漆。这一点要注意。 限量版镜头,代表之作为三公主(FA43/1.9,FA77/1.8,FA31/1.8),在镜头参数后面都有Limited标。这类镜头光圈不算大,参数并不好看,但做工精致、外形优雅、体积小巧,成像出人意料,目前还有全新的产品推出,但基本已经是越南产的了。大公主前期还用到含铅的玻璃,因此,遇到含铅的,价格必定贵200,日产公主,又会贵200。。。但说到什么含铅二公主,含铅小公主,就纯属瞎扯了。 暗星。不知道暗星是如何给命名的,正因为宾得没有给这类镜头任何特殊

图像拼接论文

基于特征点的图像拼接算法研究指导教师: 学生姓名:学号: 专业:计算机技术 院(系):信息工程学院 完成时间:2013年11月

摘要: 图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成。其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了基于特征图像配准算法。 利用基于特征Harris角点检测算法提取出初始特征点对,实现实现特征点对的精确匹配。最后用加权平均对实现图像融合。实验证明该算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。同时该算法准确率高,鲁棒性强,具有较高的使用价值。 关键词::图像拼接图像配准特征点图像合成

Abstract: Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other,and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot.The image mosaic process consists of the following steps.Image acquisition,image registration,image fusion.fusion.Image registration is the important foundation of image mosaic.This article has studied a image registration algorithrm feature-based image registration algorithm. Firstly,corners are extracted using improved Harris operator to extract the initial feature point pairs.Then,the correct matching feature point pairs are used to realize the image registration.Finally,use the Weighted Average Fusion Rule to fuse the images.The experiment results indicate this algorithmhas better registration results under a variety of conditions such as different light,bigger rotation and repetitive texture.At the same time,this algorithm has good effect in image registration,high accurate rate,strong robustness,higher use value. Key words:Image mosaic Image registration Feature points Image fusion

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式,通过对齐一系列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展,它使基于图像的绘制(IBR)成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点,在计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化场景描述(Visual Scene Representaions)的主要研究方法:在计算机形学中,现实世界的图像过去一直用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图,图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中,无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片,更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中,很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片,从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术,在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后,就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接,从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中,单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要,并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术,拼接机器人双目采集的图像,可以增大机器人的视野,给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中,人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像,用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统,通过全景图的深度信息抽取,恢复场景的三维信息,进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视,同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面,显微镜或超声波的视野较小,医师无法通过一幅图像进行诊视,同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中,利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较,也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像,作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出,图像拼接技术的应用前景十分广阔,深入研究图像拼接技术有着很重要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一,国内外研究人员也提出了很多拼接算法。图像拼接的质量,主要依赖图像的配准程度,因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔,一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型:(1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发,对

图像拼接算法及实现.doc

图像拼接算法及实现(一) 来源:中国论文下载中心 [ 09-06-03 16:36:00 ] 作者:陈挺编辑:studa090420 论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this paper, the algorithm adapted, in the repetitive texture, such as relatively large rotation more difficult to automatically match occasions can still achieve an accurate image registration. Key words: image mosaic, image registration, image fusion, panorama 第一章绪论

AF摄像头工作模式原理

AF摄像头工作模式原理 AF(Auto Focus)自动对焦:自动对焦有两种方式,根据控制原理分为主动式和被动式两种。主动式自动对焦通过相机发射红外线,根据反射回来的射线信号确定被摄体的距离,再自动调节镜头,实现自动对焦。被动式对焦有一点仿生学的味道,是分析物体的成像判断是否已经聚焦,比较精确,但技术复杂,成本高,而且在低照度条件下难以准确聚焦,多用于高档专业相机。一些高智能相机还可以锁定运动的被摄体甚至眼控对焦。 有的手机平台上引出的GPIO口控制或者是Sensor中集成的AF算法,不需要单独使用MCU,有的手机平台是靠MCU集成AF算法,比如MTK的6228。Sensor 的AF算法是在ISP(DSP)的fireware里面的,就是MCU. 对于Sensor带有AF功能的一般通过I2C下命令就行了。手机平台如果是采用IO口控制的话,软件必须有AF的算法,根据图像的清晰度通过IO口控制马达的驱动IC使VCM或者Step(步进电机)动作。 实际上和音圈的原理是一样的,首先对马达供给有低到高的直流电VCM的转子由低到高走完全程,在走的过程中使用IC读取SENSOR固定位置上的亮度数值并记录实时电流数值,到达顶端后在供给马达在sensor亮度值最高时的电压,用VC开发会比较快。镜头直接就可以拧进VCM马达的镜头槽中的,在你给VCM 进行控制时可以有两种控制方式一种时PWm控制方式,还有的是IIC的控制方

式,在控制信号输入到驱动芯片时,驱动信号便发出电流来驱动VCm马达,使VCm马达机构上下移动,所以就实现了自动对焦的目的。 基于DSP的自动对焦系统,自动对焦技术是计算机视觉和各类成像系统的关键技术之一,在国外AF技术已经非常普遍,照相机、摄像机、显微镜、内窥镜等成像系统中有着广泛的用途。在我们国家这个方面应用比较少。传统的自动对焦技术较多采用测距法,即通过测出物距,由镜头方程求出系统的像距或焦距,来调整系统使之处于准确对焦的状态。随着现代计算技术的发展和数字图像处理理论的日益成熟,自动对焦技术进入一个新的数字时代,越来越多的自动对焦方法基于图像处理理论对图像有关信息进行分析计算,然后根据控制策略驱动电机,调节系统使之准确对焦。 本文利用数字式CMOS图像传感器作为感像器件,运用DSP芯片采集图像信息并计算系统的对焦评价函数,根据优化的爬山搜索算法控制驱动步进电机,调节系统光学镜头组的位置,使系统成像清晰,从而实现自动对焦。这是一种数字式的自动对焦方法,其准确性和实时性使其在视频展示台和显微镜等设备中的应用具有广泛的前景。

手动镜头用于自动对焦机身

手动镜头用于自动对焦机身 高正超(Louis)的转帖┊高正超(Louis)的首页 自动对焦相机系统的手动对焦 当今摄影界上乘照片的品质是由诸多不同因素而促成的,如数码单反相机的高像素数,135全幅或接近传统的中画幅格式的大幅传感器,智能照片处理技术和降噪算法等。结果仍然取决于相机如何和镜头配合,这就是为什么高档镜头能够在摄影师对图像品质要求不断提升过程中发挥了至关重要作用的原因。 最薄弱的一环 用高分辨率相机实现顶级品质的拍摄意味着要保持全部直接或间接地影响图像质量的参数在严格的边界范围内。这种“一环薄弱,全局必败”的理念对于摄影和图像重现有着特殊意义。 精确对焦 成功图像的成像链关键环节之一是镜头应精确对焦在拍摄主体上。一般来说,拍摄镜头仅能在二维平面内提供高画质的最佳呈现。这个平面恰恰与胶片或相机传感器完全平行。根据不同的放大倍率和光圈的设定,在最佳焦点前后一定范围内被认为是“充分锐利”。在这种情况下,放大倍率是指镜头所拍图像和被拍摄对象之间的比例。因此,镜头的焦长,拍摄距离和胶片或传感器的大小决定了所谓的景深。把对焦区域指定为景深也就是一个光学成像系统的主体范围的延伸。这个区域是呈现在焦平面的具有可接受锐利度的对焦。 你可以在Camera Lens News Nr. 30(相机镜头新闻第30期)第24页起的文章“镜头客观测量”阅读有关轻微散焦对图像品质的影响。这篇文章介绍了每当摄影师打算基于任何原因需要放大很大的图片或需要最优的品质时,不仅是使用大光圈,而且精确对焦是如何重要。 我应该对焦到哪里?

对焦于哪个拍摄主体显然取决于每一位摄影师的独特风格。然而,就像选择重现一幅油画或一幅山脉延伸到无穷远方照片的最佳焦点不可能有任何重大的分歧意见一样,同样,传统的人像摄影中继续保留了对模特眼部的最大锐度。 锐利的对焦和虚化的调整是摄影创作的根本之一。事实上,我们周围的环境是三维的,这意味着人们将以不同的视角清晰描述及采用粗略或模糊的形式等去诠释,例如在光照条件很差的情况下拍摄一群围坐在一张圆桌旁人物时所寻找的适宜焦点。使用相机取景按钮检查景深是一个很有效的办法。通过使用新款相机的面部识别软件对聚焦于很近的人物也可以获得良好效果,尤其是当使用带小型传感器和短焦长的紧凑型相机时。然而,如果使用单反相机或旁轴相机以大光圈和长焦距拍摄显然是不够的。在这种情况下,摄影师仍然需要选择必要的自动对焦框或使用手动对焦功能选择一个主体。摄影师的目标是创作一幅具有震撼力和独一无二的图像。不论有意还是无意,在焦平面上任何一个小偏差都可能降低图像的技术效果,甚至完全改变照片的效果。 自动对焦系统的优点 相机自动对焦系统自20世纪80年代推出后至今有了重大发展。制造商不断提升了系统性 能和日常使用功效,相机机身结合了更多的自动对焦点,以及相机镜头的高速马达促进了对焦快速和平稳,体现了当今单反相机自动对焦系统的特点。对于某些拍摄题裁,对焦速度是最重要的超越其他自动对焦方式的优势,如典型的紧凑型数码相机的自动对焦或手动对焦系统。 良好的自动对焦系统通常在长焦镜头拍摄锐利图像时“成品率”非常高,例如在野外拍摄猎豹,狗仔队拍摄名人或拍摄赛场上奔跑的球员等。 那么手动对焦还有一席之地吗? 对于任何拍摄主体,如果它不是离摄影师的位置越来越远的运动物体,或者是经过仔细预对焦后它将移动到“对焦点”上,可通过精确的手动对焦实现更好的效果。精致的风景、建筑物或建筑细节的照片,可以在摄影师工作室内通过精心处理后呈现出来,而不必使用自动对焦。

图像拼接算法及实现(一).

图像拼接算法及实现(一) 论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this

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