基于差分方程预测模型的自动聚焦算法，有需要的可以看看272 计算机应用与软件 2015年 2若方程式

文件名称: 基于差分方程预测模型的自动聚焦算法

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详细说明：基于差分方程预测模型的自动聚焦算法，有需要的可以看看272 计算机应用与软件 2015年 2若方程式(3)有两个相同的实根则其解为前所在区域。若为散焦区跳至步骤二;若为聚焦区使用爬山 x()(p)=C×r1+C2×p×r (1)算法进行峰值搜索。考虑到初始情况下p=1p=2时可得到方程式(12)和方步骤二增加步长为2采集新的聚焦值洲断聚焦值的的程式(13) 变化星确定当前所在区域。若为散焦区使用差分方程预测模 (1)=C1×r1+C2×1 (12)型预测搜索方向跳至步骤三。若为聚焦区使用最小步长的单 )(2)=x0(1)+x(2)=C1×r+2C2×2(13)调性判断法进行峰值搜索。求解方程组式(12)和式(13)可以得到常数C1和C2如下步骤三增加步长为4进行聚焦值的采集判断当前区域 x(1)×(2r1-1)-x(2) 井进行搜索方向的预测。若为聚焦区改用最小步长进行峰值搜索。若为散焦区继续采集聚焦值进行下一步的判断。 (1)×(2r2 在散焦区搜索峰值过程中搜索步长不宜过长否则有可能直接跨过娶焦区1,也可能造成图像质量出现明显的反复变 ③若方程式(3)的根为复数则其解为化。在聚焦区使用较小步长进行搜索。这样既快速地找到焦令sN(p)=C1 x p'X sinop+C2 X PX cosp)(14)点对应的位置又能避免图像质量的明显变化 4h 实验结果分析 /4b-a 5.1硬件平台设计本实验的硬件实验平台设计如图4所示考虑到初始情况下p=1p=2时可得到方程式(15)和方信号转换模块:表示一程式(16) 个串口转45的信号转换号转② 球机 x(1)=x(1)=C1 xp x sind+C2 xx cosd(15)电路。球机表示一台带有 x((2)=x(1)+x1(2)=C1xp2xib+C2xp2xco2b(16)红外智能球型云台的高清求解方程组式(15)和式(16)可以得到常数C1和C2如下:网络摄像机。实验板代表 Gs+(o() XP XCOS2b-x(0()× p X coso-x(2)8kco地基于TMS320DM368处理器实验板 p(:nd×cos2 2g-cosp x sing 的高清网络摄像机的实验 C,=(1)XPxn+x0(2) xp X sInd-A1)xp2xsin2板主要功能是利用处理器 p(sind x cos2 -cosd x sin2d) 的AF引擎作为聚焦评价函图4硬件平台设计框图数的输出 4聚焦步长确定 ①表示PC端应用软件的输出信号用来控制红外智能球型云台。②表示信号转化模块的输出信号用来控制红外智能若以恒定速度进行聚焦则存在如下问题。若设定步长太型云台。③表示红外智能球型云台视频输出的视频信号。④ 大(即控制镜头移动的时间太长)则会岀现聚焦错误或找不到表示PC向基于TMs320DM368处理器的高清网络摄像机的实焦点。因为聚焦区的距离很短若设定的步长太小则会出现验板发出的控制命令信号。⑤表示基于TM32M368处理器聚焦时间太长的问题。分析聚焦曲线可知步长的大小与聚的高清网络摄像机的实验板向PC端发送的信息。焦值变化量应该成反比关系 52应用软件设计在散焦区采用大步长进行搜索在聚焦区采用小步长进行搜索。在聚焦过程中为了保证快速而准确地找到焦点对应的应用软件:使用 Microsoft visual C#语言编写采集网口的数据进行运算根据运算结果发送聚焦命令最终通过RS232接位置需要实时的调鑾搜索步长。口控制红外智能球型云台。软件界面如图5所示在散焦区使用较大步长从而保证预测方向的准确性。搜索策略如图3所示。停止位 ……-、焦区来焦山线步长为1搜东关讯口」 90步长为2搜索步长为4搜索兼速皮慢禁重中]意连度快停止聊 255 育售讥扮图5应用软件界面差分方程预测模型:使用 Matlab r0lla实现然后通过 Matlab Deploy Tool生成COM组建供应用应用程序调用。聚焦 Lens p os ition 控制命令∶基于派尔高刂)协议。云台左转向和云台右转向控图3散焦区搜索步长调鍪策略件用来控制云台的转动方向,主要用来变换场景。聚焦谏度步长调整策略如下慢、中和快控件分别用来设置聚焦的速度。停止取数和接受数步骤一设定初始步长为1连续采样聚焦值三次判断当据分别表示将web页面取来的数据保存至txt文档中供后台的 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net 第32卷第12期计算机应用与软件 Vol 32 No 12 2015年12月 Computer Applications and Software Dec.2015 分析和应用。聚焦近和聚焦远表示发送聚焦命令手动控制聚着百万像素摄像机的普及采用硬件实现的AF引擎将是不可焦的方向。自动聚焦控件用来触发自动娶焦。扭转的趋势。 5.3散焦区实验结果分析聚焦评价函数与峰值搜索算法平均总耗时为19.2ms最在聚焦调节过程中采用GM(1山)模型的搜索算法可以准大耗时为20.2ms小于相邻两帧的时间33.3m。满足聚焦实确地确定聚焦的方向最终能快速地找刭聚焦区时性的要求。GM(1,1)模型很好解决了爬山算法局部最大值緊焦步长为4聚焦位置为{1591317212529}采集干扰的问题。提高了聚焦的准确性。到的聚焦值为聚焦值分别为{24810403,2481703 实验表明本文改进的自动娶焦算法具有更好的准确性和 251554442522708125281798,25669023,2566864,实时性。 26440896}。散焦区聚焦采样如图6“*"所示参考文献 X17 帮焦山线 1 Zhang H Zhang Z Yang H ct al. Rcal timc auto-focus systcm design 34+数焦区采样 based on climbing algorithm and its FPGA implementation [C]//Com- 聚焦区采样点 pulalionial Inlelligeree and Securily ( CIS), 2012 E.ighIh Inlermalinrial Conference on. IEEE 2012: 332335 [2]王彦芳.自动聚焦系统中评价函数性能与动态区域选取的研究 2 [D].山东:山东大学2012:810 [3]黄伟琼游林儒刘少君.基于改进的灰度对比度函数的自动对焦方法[」.计算机应用201131(11):3008-3014. Lens F os ition [4]胡凤萍常义林马彦卓等.视频自动聚焦的实现硏究[J].光子图6搜索点实例学报201039(10):19014906 选取{248104032481070325154425227081}为初始值 [5] Wang D, Yin S, Chen C , et al. Application of GM (1, 1)Model on 初始方向为远进行CM(1.1)模型试验。实验结果如表1所示 utpaticnt Amount [M]//Advances in Multimedia Software Engineering and Computing VoL. 2. Springer Berlin Ileidel 表1散焦区实验结果 herg2012:7146 匚位置预测倌信预测方向CP耗时61mdM.n.. Kehtamavaz N. Performance Metrics for F 2.5366x0 聚焦远0.3240118.7ms ive Auto-Focus Search Algorithms in Digital and Smart-Phone Cameras 2.541x10聚焦远0.3096118 [J] Journal of Imaging Scicncc and Tcchnology 2011 55(1):6970 2.5720x10聚焦远0.2706 118.9ms Dongchen Tsai Homer H Chen. Smooth control of continuous autofocus 2599310聚焦远0.2498 [C]//Orlando FI: 19th IEEE International Conference on Image Pro- 92.6698107聚焦远0.2406 118.6ms cessing(ICIP)2012: 373-376 [8 Quoc Kien Vuong ,Jeongwon Lee. Initial direction and speed decision 如表1所示在远方向的聚焦过程中采用步长为4的搜 systen for aulo focus based un blur detection [c//Las Vegas NV 索预测的聚焦方向都为远可以保证准确地搜索到聚焦区。由 IEEE International Conference on Consumer Electronics( ICCE 后验差比值C和小误差概率兮析可知预测精度等级都达到了 2013:222223 优秀级别。使用传统的爬山算法则会受到2569023点处局19方建卫基于离散差分方程模型人口结构预测].华章2012 部最大值的影响。 (1):348 通过较大量实验证明,M(1,)模型进行的方向预测的准 [10] Tsai Dongchen Homer H. Autofocus method: America 8254774 [PI 0124828 确率可达90%以上而极限预测的时间不超过19.1ms小于相1 Yala kurie. ulofoels systerm:/mrc63108[P]201341-29 邻两帧的间隔时间33.3ms从而保证了聚焦的速度 [12] Sai, Dongchen, Homer H. Autofocus method: America 8254774 [PI 5.4聚焦区实验结果分析 20120828 在聚焦区聚焦曲线非常地陡峭在娶焦位置为{293031,~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 323334}处对应的聚焦值分别为{2644089627540896,(上接第264页) 28870830308243673510797933124367。聚焦区聚焦米[1]王轩李元香.分布估计算法在车间调度问题中的应用研究[D] 样如图5“o”所示青岛:中国石油大学(华东)2012 在聚焦区聚焦值的单调性很明显。使用小步长的爬山算[2】郝承伟一种十进制MMC算法的改进与应用[D].太原太原科法能快速地找到峰值从而聚焦成功。同时可以避免图像质技大学2012 量的反复变化。 [13]古林林.分布估计算法在车间调度问题中的应用研究[D].青岛: 此外聚焦过程中计算量很小。在此过程中容易受场景变中国石油大学(华东)2012 化的影响使用退回检测最大值的方法有效地消除了干扰 [14」盛聚谢式干承毅.概率论与数理统计[M].北京:高等教育出版社2008 [15] Mark Hauschild Martin Pelikan. An introduction and survey of estima- 结语 tion of distribution algorithms [J]. Swarm and Evolutionary Computa 通过大量实验mMS320DM368的AF引擎计算出每帧聚焦16]郭鹏用于蜂群繁殖算法的流水车间调度门题研究[D].武汉:华值的平均时间为0.95ms而相同实验环境下取1000帧视频, 中科技大学2012. 灰度方差函数平均需要81ms梯度函数平均需要101ms随 (c)1994-2019ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

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