基于S变换与动态参照的散焦图像测距算法研究与应用

深度从散焦(Depth from Defocus, DFD)作为一种基于单眼视觉的测距方法，近年来在计算机视觉领域备受关注。这项技术由Pentland于1987年首次提出，仅需利用两个不同镜头设置下的图像就能测量出物体与相机之间的距离，无需复杂的立体视觉匹配过程，因此在实际应用中具有显著优势，尤其是在那些对立体视觉技术要求较高的场景。 本文以Subbarao的算法作为基础展开研究，首先概述了散焦测距的基本原理。该原理利用图像中焦点模糊程度的变化来推断深度信息，通过假设散焦图像在空间小区域内遵循三阶多项式分布，将点扩散函数（Point Spread Function, PSF）的参数转化为归一化的二次矩，简化了参数计算过程。作者强调了S变换中的空域运算主要与图像纹理变化无关，这一点在实验证明中得到了验证，测距结果不受物体纹理复杂性的影响。 进一步的研究中，作者对Subbarao算法进行了改进，不再依赖传统的焦距调整，而是通过改变光圈大小来获取图像。这种方法引入了动态参照技术，使得测距结果独立于物体表面纹理的变化，同时降低了算法的计算复杂度，只需要预先标定一个K值即可执行。 作者在虚拟仪器支持的机器视觉系统上实施这两种算法的实验，实验结果显示了它们的有效性和局限性。特别地，通过调整镜头光圈来获取图像，避免了常规焦距调整导致的图像放大率不一致问题，这对于精度控制至关重要。 关键词包括散焦测距、S变换、动态参照技术和虚拟仪器，这些技术的结合展示了在现代计算机视觉系统中如何利用散焦信息进行精确的三维测量。然而，尽管有这些优点，算法可能仍受到光照条件、噪声影响以及特定图像质量的限制，未来的研究方向可能着重于提高算法鲁棒性和准确性，以便在更多复杂环境中广泛应用。