图像式靶场测量系统:粗精结合自动调焦算法提升效率

1 下载量 41 浏览量 更新于2024-08-27 收藏 4.32MB PDF 举报
本文介绍了一种针对传统靶场光测成像设备存在的问题——人工调焦效率低下、受人为因素影响大,导致全程清晰目标图像难以保证的解决方案。为了提高图像测量系统的自动化水平和准确性,研究人员提出了一种粗精结合的图像式靶场测量系统自动调焦算法。 该算法的关键在于将调焦过程分为两个阶段:粗调和精调。首先,利用计算速度较快的Brenner函数进行粗调,通过大步长的搜索,快速找到一个接近正焦面的位置。Brenner函数在评估图像清晰度方面表现出良好的性能,能够在一定程度上减少调焦的时间消耗。 接着,当粗调阶段结束后,采用对清晰度变化更为敏感的Tenengrad函数进行精调。Tenengrad函数能捕捉到图像细节的微小变化,确保在小范围内进行小步距的精细调整,从而达到更精确的聚焦效果。这种分步调焦策略可以减小误差积累,提高最终图像的清晰度。 在实验环节,研究人员采用了Mean Shift跟踪算法来构建硬件系统平台,这是一种基于数据分布的非参数空间滤波器,能有效地处理运动目标的图像变化,确保在动态环境下也能实现稳定调焦。 通过在同一待测目标不同位置进行多次调焦实验,研究结果证明了这个自动调焦算法具有很高的稳定性,能够满足实际靶场测量的高精度和实时性需求。这对于提升靶场设备的自动化水平,降低操作难度,以及提高测量任务的执行效率具有重要意义。 总结来说,本文介绍的自动调焦算法是一种创新的方法,它结合了快速粗调与精细精调策略,以及先进的图像处理技术,为靶场测量系统的自动化提供了有效解决方案。其在光学测量、图像处理、运动目标跟踪及评价函数选择等方面展现出优秀性能,有望在未来得到广泛应用。