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    數(shù)字自動對焦中的搜索算法研究

    2012-10-22 01:06:08王劍華鄧華秋陳參寧
    傳感器與微系統(tǒng) 2012年5期
    關(guān)鍵詞:窮舉抗干擾性搜索算法

    王劍華,鄧華秋,陳參寧

    (華南理工大學(xué) 物理系,廣東廣州 510640)

    0 引言

    伴隨IT技術(shù)的高速發(fā)展,微電子技術(shù)、數(shù)字圖像處理及網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)的發(fā)展,各行業(yè)對數(shù)字視頻監(jiān)控技術(shù)的智能需求也不斷發(fā)展。自動對焦作為視頻監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù)之一,已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于一體化視頻監(jiān)控、數(shù)碼相機、測距等領(lǐng)域中。與測距法和聚焦檢測法的傳統(tǒng)自動對焦方法相比,基于數(shù)字圖像處理的自動對焦方法更加靈活方便,有利于設(shè)備的集成化、微型化及降低設(shè)備的成本。

    數(shù)字自動對焦中,作為自動控制關(guān)鍵技術(shù)的搜索算法,其最終目標(biāo)是找到對焦評價曲線峰值。對焦搜索過程就是通過比較一系列離散的對焦評價函數(shù)值,然后根據(jù)分析結(jié)果反饋控制對焦鏡移動,實質(zhì)上也是一維極值的最優(yōu)化問題[1]。

    本文通過對典型對焦搜索算法進行研究,改進傳統(tǒng)搜索算法,力求設(shè)計出優(yōu)秀的綜合對焦搜索算法,目的是為了避免搜索落入對焦曲線局部峰值、提高對焦速度及增強對焦抗干擾性能力。

    1 典型的對焦搜索算法

    典型的對焦搜索算法有窮舉搜索法、爬山搜索法、Fibonacci搜索法和函數(shù)逼近法等[2]。

    1.1 窮舉搜索法

    窮舉搜索法是最簡單與直接的對焦搜索法,示意圖如圖1所示,搜索區(qū)間[a,b]分成若干等間隔的子區(qū)間,利用對焦評價函數(shù)評價所有區(qū)間端點的圖像,從得到的所有評價值集合中求出最大值,即是準(zhǔn)焦的位置。

    窮舉搜索法具備的優(yōu)點是相對簡單;步長固定不變,便于計算機自動控制;無窮搜索特點也不受局部峰值的影響。存在的缺點是計算量大,不適用于實時的對焦搜索。

    1.2 爬山搜索法

    圖1 窮舉搜索法示意圖Fig 1 Schematic diagram of an exhaustive search method

    爬山搜索法的前提是對焦評價函數(shù)具有單峰性、單調(diào)性。作為應(yīng)用最廣泛的一種搜索法,典型示意圖如圖2所示。首先,對焦鏡頭向兩邊方向搜索,評價值增大的方向即為正確的方向,找到鏡頭搜索方向;其次,對焦鏡頭越過評價曲線鋒值,縮小步進距離,往回搜索并再次越過峰值;最后,縮小步進距離,反復(fù)搜索,一直到滿足精度要求的峰值即為成像準(zhǔn)焦的位置。

    圖2 爬山搜索法示意圖Fig 2 Schematic diagram of climbing search method

    爬山搜索法的優(yōu)點是簡單易實現(xiàn),計算量也易于控制,適合于實時的快速對焦。存在著的缺點是容易陷入到由于噪聲等干擾引起的局部峰值附近,導(dǎo)致對焦失敗。

    Fibonacci搜索法具有存儲量少、容易預(yù)測不確定區(qū)間等優(yōu)點,但卻容易陷入局部峰值,也由于非整步長和對電機的分辨力要求太高而難以實現(xiàn),只能作為設(shè)計搜索算法的參考依據(jù)。函數(shù)逼近法的最佳用法,是利用峰值左右的幾個值,擬合曲線求極值,得到最佳成像位置[3]。

    2 基于傳統(tǒng)對焦搜索算法的改進

    本文是對具有光學(xué)變倍的鏡頭進行自動對焦研究,鏡頭結(jié)構(gòu)示意圖如圖3所示。對焦景物從前固定組進入鏡頭,經(jīng)變倍鏡、光圈、對焦鏡及后固定組成像在圖像探測器上,變倍鏡可以調(diào)節(jié)所成像的大小,對焦鏡能夠調(diào)節(jié)使圖像探測器上所成像達到準(zhǔn)焦。由鏡頭設(shè)計廠商或者手動測量獲得不同物距的成像曲線,即一定物距的景物,對應(yīng)不同的變倍鏡位置都有一個最佳的變焦鏡位置使所成像準(zhǔn)焦。

    窮舉搜索法不易受干擾,但卻不利于實時性;爬山搜索利于實時要求較高的對焦,但卻容易受干擾而陷入局部峰值。對傳統(tǒng)搜索法的改進,目的是為了提高對焦收斂速度與增強抗干擾能力。

    2.1 改進的窮舉搜索法

    圖3 鏡頭結(jié)構(gòu)示意圖Fig 3 Schematic diagram of the lens’structure

    本文把對焦鏡可移動范圍稱為對焦范圍。對焦范圍過寬會導(dǎo)致:1)對焦收斂速度過慢,例如窮舉搜索法;2)對焦鏡遠(yuǎn)離光學(xué)對焦范圍會使對焦曲線較平坦甚至出現(xiàn)多處局部峰值,搜索算法極有可能會陷入局部峰值誤對焦甚至再也無法正常對焦。對焦鏡遠(yuǎn)離光學(xué)對焦范圍情況下,用爬山搜索等方法無法正常搜索,本文采用改進的窮舉搜索法,主要是在對焦范圍內(nèi)設(shè)定上下限,并預(yù)判定搜索方向,可以避免對焦鏡遠(yuǎn)離光學(xué)范圍與提高收斂速度。

    改進的窮舉搜索法如圖4所示:1)獲取最近(例如:1 m)與最遠(yuǎn)處的成像曲線作為對焦范圍的上下限曲線,對應(yīng)變倍鏡位置x分別擬合對焦上限曲線g1(x)與下限曲線g2(x);2)預(yù)判定搜索方向:上下限曲線的中間值g(x)=[g1(x)+g2(x)]/2,由幾何概率論可知,最佳成像位置落在大范圍的概率較大,因此,對焦鏡頭首先向g(x)方向搜索;3)一直搜索到上/下限曲線處,如果最佳成像位置是第一個點,那么可能落在另一邊,再返回另一邊搜索,否則,找到最佳成像位置即可完成對焦搜索。

    圖4 改進窮舉搜索法Fig 4 Improved exhaustive search method

    2.2 改進的爬山搜索法

    爬山搜索法能夠?qū)崿F(xiàn)簡單快速的對焦,但卻容易陷入局部峰值。改進的爬山搜索,目標(biāo)是不影響速度的前提下盡可能避免對焦搜索陷入局部峰值。

    改進的爬山搜索法步驟如下:1)與改進的窮舉搜索法類似,設(shè)定對焦范圍上下限,并預(yù)判定搜索方向;2)判斷到評價函數(shù)值下降兩次才認(rèn)為已經(jīng)越過峰值,且上一次評價值小于下一次評價值乘以一個閾值才認(rèn)為是下降,即F(n-1)<T·F(n)且F(n)<T·F(n+1)(F(n)為第n次的評價函數(shù)值,T為閾值,本文使用閾值為0.7);3)先用大步搜索,再小步搜索。

    改進的爬山搜索法,一定程度上可避免落入偶爾出現(xiàn)的局部峰值,顯然,下降兩次或更多次才返回更能克服陷入局部峰值,但會影響對焦實時性和使圖像晃蕩嚴(yán)重影響可觀性。

    2.3 增強抗干擾性能

    一系列改進的搜索算法能夠明顯提高對焦速度與穩(wěn)定性,但是仍存在更快的場景變換。對焦過程中場景內(nèi)容發(fā)生變化產(chǎn)生干擾而導(dǎo)致對焦失敗,其本質(zhì)原因是:對焦搜索沒完成前,場景變化導(dǎo)致評價函數(shù)值下降,搜索算法誤認(rèn)為已經(jīng)找到評價曲線的下降點從而找到了評價曲線峰值,于是返回峰值位置。但實際上并沒有找到真正的峰值,從而導(dǎo)致對焦失敗。例如:當(dāng)鏡頭對著人物進行對焦的過程還沒完成,人物突然離開,鏡頭對著的是人物的背景,此時背景的評價值比人物的評價值要低,搜索算法會誤認(rèn)為已經(jīng)過了峰值,顯然,這是錯誤的。

    本文采用2種措施提高抗干擾能力:

    圖5 抗干擾示意圖Fig 5 Schematic diagram of interference

    其二,當(dāng)監(jiān)控畫面低于一定的光照度,一般對焦算法都無法準(zhǔn)確對焦,繼續(xù)搜索會導(dǎo)致亂對焦甚至卡鏡頭等情況。本文通過判定對焦區(qū)域的平均光強,當(dāng)平均小于設(shè)定的閾值(亮度范圍為0~255,本文設(shè)定為30)時,不進行對焦搜索。

    2.4 調(diào)節(jié)變倍鏡的快速對焦

    具有光學(xué)變倍的鏡頭,如果已知多條成像曲線,準(zhǔn)焦的情況下變倍鏡變倍時,根據(jù)成像曲線可快速找到準(zhǔn)焦的位置,節(jié)省了對焦搜索過程中判定方向和評價圖像的運算時間。已知對焦范圍內(nèi)的多條成像曲線、變倍鏡位置x與變焦鏡位置y,可知變倍鏡與變焦鏡在某一條成像曲線y=f(x)上,一旦變倍鏡變倍改變x,根據(jù)成像曲線y=f(x)相應(yīng)移動變焦鏡到準(zhǔn)焦的位置,即可實現(xiàn)快速對焦。

    3 綜合的對焦搜索算法

    考慮各種情況改進搜索算法,實際應(yīng)用中是聯(lián)合多種改進的對焦搜索算法,且使用先大步再小步的搜索策略。具體做法如下:1)圖像非常暗或者場景無發(fā)生變化或者設(shè)置為手動對焦的時候,不啟動對焦搜索;2)上次對完焦的評價函數(shù)值低于閾值時表示陷入局部峰值,啟用改進的無窮搜索法;3)場景改變且基本處于靜止?fàn)顟B(tài),啟用改進的爬山搜索法;4)對焦搜索后,判斷圖像是否誤對焦,誤對焦則返回繼續(xù)搜索,否則,對焦結(jié)束。

    4 實驗與結(jié)果

    使用HIS分析法與能量評價函數(shù)的對焦評價函數(shù)[4],使用本文提出的綜合搜索法進行對焦準(zhǔn)確度、對焦速度與抗干擾性能力測試。

    4.1 對焦準(zhǔn)確度測試

    采用室內(nèi)與室外景物進行對焦測試,圖6與7給出了對焦前后的對比圖像,可見本系統(tǒng)都能夠很好地完成自動對焦。

    4.2 對焦速度測試

    對焦速度決定著對焦系統(tǒng)的實時性。采用距離為1.5 m,照度分別為 57.5,28.5,0.9,0.47lx 下各進行 20 次對焦測試,如圖8所示,可知其具有較快的對焦速度:只在極端低照度0.47lx時需要約3s完成對焦,一般情況下都可以在1 s左右完成對焦。因此,0.47lx是光照度的臨界值,低于此臨界值不啟動對焦搜索,對焦鏡保持原位不動。

    4.3 抗干擾性能與穩(wěn)健性測試

    采用各種不同的極端條件測試系統(tǒng)的抗干擾能力:1)搜索過程中,用不同速度的物體改變對焦場景來達到干擾對焦過程;2)近距離擋住對焦鏡頭一定的時間,迅速放開讓鏡頭對焦遠(yuǎn)處場景;3)室內(nèi)與室外來回快速切換場景;4)在室內(nèi)不斷地開關(guān)日光燈和在低照度的環(huán)境下測試對焦。測試結(jié)果表明:研發(fā)出的綜合對焦搜索算法基本上可以抵抗干擾,并且快速重新完成對新場景對焦。

    5 結(jié)論

    優(yōu)秀的對焦搜索算法應(yīng)該使自動對焦具備良好的準(zhǔn)確性、實時性及抗干擾性等特點。本文引入對焦范圍與成像曲線的概念,改進了傳統(tǒng)的爬山搜索法與窮舉搜索法,并使用先大步后小步地搜索,能夠避免搜索過程陷入對焦曲線的局部峰值和提高對焦速度;利用成像曲線可使變倍鏡移動時實現(xiàn)快速地對焦;針對各種誤對焦的可能性,采用搜索結(jié)束再校驗圖像的方法和在低于一定光照度的情況下停止搜索,可以增強算法的抗干擾性能力;最后把幾種搜索方法聯(lián)合使用,即綜合的對焦搜索算法,其理論依據(jù)充分。在實驗中,針對室內(nèi)外不同的景物進行對焦準(zhǔn)確度、速度及抗干擾性測試,均得到較理想的效果。

    圖6 室內(nèi)景物Fig 6 Indoor scene

    圖7 室外景物Fig 7 Outdoor scene

    圖8 對焦速度測試示意圖Fig 8 Schematic diagram of the focusing speed test

    [1] 李 奇.?dāng)?shù)字自動對焦技術(shù)的理論及實現(xiàn)方法研究[D].杭州:浙江大學(xué),2004.

    [2] 蔣 婷.基于圖像處理的自動對焦理論和技術(shù)研究[D].武漢:武漢理工大學(xué),2008.

    [3] 王立強,林 斌,徐向東,等.基于USB Video Camera的自動對焦系統(tǒng)[J].光電工程,2001,28(5):32 -34.

    [4] 王劍華,鄧華秋,鄧云龍,等.低信噪比環(huán)境下的實時聚焦方法研究[J].光學(xué)技術(shù),2010,36(6):932 -935.

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