一种基于模糊熵的影像自动对焦方法测数据传输装置和方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理和自动对焦技术领域，特别涉及一种基于模糊熵的影像自动 对焦方法。
【背景技术】
[0002] 随着计算机技术和图像信息处理技术的不断发展，基于图像技术的非接触式测量 因其快捷、方便、智能等特点，被广泛应用到各个领域。非接触式影像测量的基础是获取清 晰的图像，而自动对焦则是图像系统获取清晰图像的重要过程，是机器视觉系统的关键技 术。
[0003] 自动对焦是通过选择适当的对焦评价函数对所采集的图像进行评价，根据评价结 果，应用搜索算法搜索图像的对焦点，然后驱动调焦机构使CCD快速准确到达焦点位置。
[0004] 理想的自动对焦方法要求对焦评价函数具有单峰性、尖锐性和唯一性等特点。然 而，由于对焦场景多种多样，光照条件变化不定，使得对焦评价值函数曲线在很多情况下不 是单调平滑的单峰曲线，而是呈现多个峰值，从而使对焦搜索容易陷入局部峰值。特别是 在复杂多变的工业影像测量现场，对焦过程可能会长时间陷入反复来回振荡而导致对焦失 败。
【发明内容】
[0005] 发明的目的在于克服现有技术之不足，提供一种基于模糊熵的影像自动对焦方法 测数据传输装置和方法，对焦效率高，对焦准确，可广泛地应用于工业影像测量系统。
[0006] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于模糊熵的影像自动对 焦方法测数据传输装置，包括：驱动镜头以特定步长遍历整个搜索区域，在镜头的初试位置 以及每一步的位置获取一副图像，对所得到的每一副图像保存其对应的镜头位置，通过模 糊熵对每一副图像信息进行表征，定义图像的边缘特征矩阵，并基于像素的测度定义图像 对焦评价函数，从而确定图像测量系统的精确对焦位置。
[0007] 优选的，所述的对每一副图像定义模糊熵的方法为：设所获取的mXn维图像具有 N个灰度级，定义模糊集A，其论域为图像的灰度级，并对图像中每个像素的灰度值进行归 一化处理，定义模糊集A的隶属度函数为：
[0009] 在模糊集A上定义模糊熵为：
[0010] EA( yA(f (i, j))) = - ( μΑ(? (i, j))) log( yA(f (i, j))),
[0011] 其中，当f (i, j) = k时，隶属度函数最大而模糊熵最小，且模糊熵在f (i, j) = k 具有对称性。
[0012] 优选的，所述定义图像的边缘特征矩阵的方法为：以图像中每一个像素的灰度值 构建mXn维矩阵M，在矩阵Μ中，取像素点（i，j)为中心，大小为1X1的一个窗口，其中1 为奇数；在该窗口上定义像素点（i，j)的基于模糊熵的测度为：
[0014] 令f(i，j) = k，当像素点（i，j)为边缘点时，窗口内各点的灰度值差异大，则 mA(i，j)的值也较大；对图像中所有的像素点分别计算测度％(1，」），构建图像的边缘特征 矩阵 M[mA(i，j)]^。
[0015] 优选的，所述定义图像对焦评价函数为：
[0016] F = Σ (i』ERectmA(i, j)，其中 Rect 为对焦窗口。
[0017] 优选的，计算所获取的每一副图像的评价值的最大值，其所定义的镜头位置即为 镜头对焦位置。
[0018] 优选的，驱动镜头移动至所获得的镜头对焦位置，对焦结束。
[0019] 优选的，所述二位输入信号f(i，j)是所获取图像中的全部区域或者局部区域。
[0020] 优选的，一种基于模糊熵的影像自动对焦方法测数据传输装置，包括如下步骤：
[0021] A1、自动对焦操作开始，镜头行进步速设置为0 ;
[0022] A2、获取并保存镜头当前位置的采集图像；
[0023] A3、镜头行进步速i加1，根据所选定的步长s计算镜头位置Pi= iXs，保存镜头 位置Pi。
[0024] A4、在图像中心截取mXn的对焦窗口；
[0025] A5、mXn维图像具有N个灰度集，定义模糊集A，其论域为图像的灰度集， 并对图像中每个像素的灰度值进行归一化处理，定义模糊集A的隶属度函数为：
其中，k为归一化处理后的像素灰度值，0. yA(f(i，j)) < 1 ; 定义模糊熵为：EA(yA(f(i，j))) =_(yA(f(i，j)))l〇g(yA(f(i，j)));
[0026] A6、以图像中每一个像素的灰度值构建mXn维矩阵M，取像素点（i，j)为中心，大 小为1X1的一个窗口，其中1为奇数；在该窗口上计算像素点（i，j)的基于模糊熵的测度
?对图像中所有的像素点分别计算 测度叫(;[，j)，构建图像的边缘特征矩阵M[mA(i, j)]mXn;
[0027] A7、定义对焦评价函数F = eRfM：tmA(i，j)，其中Rect为对焦窗口，根据对焦评 价函数计算图像的评价值Qi;
[0028] A8、根据当前镜头位置判断是否已经遍历整个搜索范围；如果已经达到搜索范围 的最大值，则进入步骤A9,否则返回步骤A2 ;
[0029] A9、从所采集的图像评价值数组中找出最大值％及其对应的镜头位置p
[0030] A10、计算当前镜头所在位置pn与图像评价值最大所对应镜头位置p "的距离d = Ρη,-Ρη；
[0031] All、将d反馈给驱动控制部分，驱动镜头至对焦位置；
[0032] A12、对焦结束，所以存储单元清空。
[0033] 本发明的有益效果是：
[0034] 1)在对图像进行对焦评价时，将模糊熵用于计算像素点的测度。图像越是清晰，图 像中的像素点的灰度值差异越大，从而计算测度越大，可以很好的反映图像的清晰程度，且 抗噪性强，对拍摄环境适应性强。因此根据图像各点的模糊熵得到图像的评价值，具有很高 的对焦精确度。
[0035] 2)采用电机固定步长遍历对焦窗口的搜索算法，电机只需按照固定步长自左向右 运行一趟，不需要进行往复运动，因此不需要设置电机延迟，有效节约了电机的搜索时间。
[0036] 以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明；但本发明的一种基于模糊熵 的影像自动对焦方法测数据传输装置和方法不局限于实施例。
【附图说明】
[0037] 图1是本发明方法的流程图；
[0038] 图2(a)是对焦模糊的刹车片凸台图片；
[0039] 图2(b)是对焦清晰的刹车片凸台图片；
[0040] 图3是本发明的自动对焦方法与经典对焦方法的对比；
[0041] 图4是最佳放大倍率不同光照条件下本发明的自动对焦方法的对比；
[0042] 图5(a)是在光照条件过弱条件下的本发明的自动对焦方法与基于Breene算子的 对焦方法的对比；
[0043] 图5(b)是在光照条件过强条件下的本发明的自动对焦方法与基于Breene算子的 对焦方法的对比。
【具体实施方式】
[0044] 实施例1
[0045] 参见图1所示，本发明的一种基于模糊熵的影像自动对焦方法测数据传输装置， 包括：驱动镜头以特定步长遍历整个搜索区域，在镜头的初试位置以及每一步的位置获取 一副图像，对所得到的每一副图像保存其对应的镜头位置，通过模糊熵对每一副图像信息 进行表征，定义图像的边缘特征矩阵，并基于像素的测度定义图像对焦评价函数，从而确定 图像测量系统的精确对焦位置。
[0046] 更进一步，所述的对每一副图像定义模糊熵的方法为：设所获取的mXn维图像具 有N个灰度级，定义模糊集A，其论域为图像的灰度级，并对图像中每个像素的灰度值进行 归一化处理，定义模糊集A的隶属度函数为：
[0047]
，其中，k为归一化处理后的像素灰度值；
[0048] 在模糊集A上定义模糊熵为：
[0049] EA( yA(f (i, j))) = - ( μΑ(? (i, j))) log( yA(f (i, j))),
[0050] 其中，当f (i, j) = k时，隶属度函数最大而模糊熵最小，且模糊熵在f (i, j) = k 具有对称性。
[0051] 更进一步，所述定义图像的边缘特征矩阵的方法为：以图像中每一个像素的灰度 值构建mXn维矩阵M，在矩阵Μ中，取像素点（i，j)为中心，大小为1X1的一个窗口，其中 1为奇数；在该窗口上定义像素点（i，j)的基于模糊熵的测度为：
[0053] 令f(i，j) = k，当像素点（i，j)为边缘点时，窗口内各点的灰度值差异大，则 mA(i，j)的值也较大；对图像中所有的像素点分别计算测度％(1，」），构建图像的边缘特征 矩阵 M[mA(i，j)]^。
[0054] 更进一步，所述定义图像对焦评价函数为：
[0055] F = Σ (n ERectmA(i, j)，其中 Rect 为对焦窗口。
[0056] 更进一步，计算所获取的每一副图像的评价值的最大值，其所定义的镜头位置即 为镜头对焦位置。
[0057] 更进一步，驱动镜头移动至所获得的镜头对焦位置，对焦结束。
[0058] 更进一步，所述二位输入信号f(i，j)是所获取图像中的全部区域或者局部区域。
[0059] 更进一步，一种基于模糊熵的影像自动对焦方法测数据传输装置，包括如下步 骤：
[0060] A1、自动对焦操作开始，镜头行进