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簡析光學(xué)系統(tǒng)自動調(diào)焦的方法

日期:2026-03-05 13:25
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摘要: 摘要:自動調(diào)焦技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種光學(xué)儀器中。常見的調(diào)焦方法,從基本原理上可分成基于物方測距的主動式和基于像檢測法的被動式兩大類。主動、被動式自動對焦方式各有千秋,主動式由系統(tǒng)主動發(fā)出光波,可以在低反差、弱光線下對焦,但當(dāng)被攝體能吸收或反射光或波時對焦困難。被動式直接接收來自景物自身的反光,對具有一定亮度的被攝體能理想地自動對焦,自身不要發(fā)射系統(tǒng),耗能少,有利于小型化。被動法中的以數(shù)字圖像處理作為調(diào)焦檢測函數(shù)的方法,理想的評價函數(shù)要求無偏性、單峰性、能反映離焦的極性、對噪聲敏感度低等。為提高效率,往...

摘要:自動調(diào)焦技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種光學(xué)儀器中。常見的調(diào)焦方法,從基本原理上可分成基于物方測距的主動式和基于像檢測法的被動式兩大類。主動、被動式自動對焦方式各有千秋,主動式由系統(tǒng)主動發(fā)出光波,可以在低反差、弱光線下對焦,但當(dāng)被攝體能吸收或反射光或波時對焦困難。被動式直接接收來自景物自身的反光,對具有一定亮度的被攝體能理想地自動對焦,自身不要發(fā)射系統(tǒng),耗能少,有利于小型化。被動法中的以數(shù)字圖像處理作為調(diào)焦檢測函數(shù)的方法,理想的評價函數(shù)要求無偏性、單峰性、能反映離焦的極性、對噪聲敏感度低等。為提高效率,往往還希望計算量盡可能地小。文章介紹了目前應(yīng)用于光學(xué)系統(tǒng)的幾種基于光電測試和圖像處理的自動調(diào)焦方法。

0 引言

自動調(diào)焦技術(shù)是20世紀(jì)70年代以后發(fā)展起來的*為活躍的現(xiàn)代照相技術(shù)領(lǐng)域之一,特別是微電子學(xué)工藝突破性的技術(shù)發(fā)展,為自動檢調(diào)焦技術(shù)的發(fā)展創(chuàng)造了極為有利的條件[1]。幾十年來,人們在改進光學(xué)機械的基礎(chǔ)上創(chuàng)造發(fā)明了許多自動調(diào)焦的方法。自動調(diào)焦技術(shù)在攝影、顯微照相、微細(xì)加工、光測設(shè)備等領(lǐng)域越來越受到人們的普遍重視。自動調(diào)焦,就是用光電元件來代替人眼,并通過自動控制系統(tǒng),使像清晰落在成像平面上。光電元件的作用就是能把調(diào)好焦(清晰成像)和離焦(影像模糊)區(qū)分開來。

1 調(diào)焦原理

實際光學(xué)系統(tǒng)在工作過程中,被攝物體與光學(xué)系統(tǒng)的相對距離,每次總是有變化的。由高斯公式1/l′-1/l=1/f′[2]可知,對于不同的物距l,其攝像光學(xué)系統(tǒng)的像距l′也將隨著變化。為了使不同距離的被攝物體能夠正確地成像在焦平面上以得到清晰的影像,必須隨時調(diào)整鏡頭與成像平面之間的距離l′來適應(yīng)物距l的變化。鏡頭的這種調(diào)整過程就稱為調(diào)焦。為了正確地進行調(diào)焦,一般在調(diào)焦前還要測定出被攝目標(biāo)到成像鏡頭之間的距離,這個過程便稱為測距。

無論采用何種調(diào)焦方式,都必須使被攝體的物距l和像距l′滿足高斯公式,只有這樣才能獲得清晰的像。通常用下述方法來獲得正確的調(diào)焦。

2 自動調(diào)焦的分類

從基本原理來說,自動調(diào)焦可以分成兩大類:基于鏡頭與被攝目標(biāo)之間距離測量的測距方法和基于調(diào)焦屏上成像清晰的聚焦檢測方法。

2.1 測距方法[3]

測距方法的自動調(diào)焦主要有三角測量法、紅外線測距法和超聲波測距法。


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 





1)三角測量法 測距原理如圖1所示。左邊的反射鏡是局部鍍膜反射鏡,即中間一小塊反射右邊來的光線,而此反射鏡的其余部分透射前方直接進入的光線,這樣在調(diào)焦平面上的影像如圖1左下角所示。右邊的反射鏡在電路控制下轉(zhuǎn)動,調(diào)焦平面上有光電元件進行探測,當(dāng)透射和反射的兩部分影像重合的時候,可動反射鏡的擺動角α/2和物點A的距離D之間有如下關(guān)系:

α/2=(1/2)arctan(b/D) (b為基線長)

于是,系統(tǒng)可以計算出被攝目標(biāo)和鏡頭之間的距離并驅(qū)動鏡頭運行到合適的位置,完成調(diào)焦。

2)紅外線測距法[4] 該方法的原理類似于三角測量法,所不同的是由系統(tǒng)主動發(fā)射紅外線作為測距光源,并用紅外發(fā)光二極管的轉(zhuǎn)動代替可動反光鏡的轉(zhuǎn)動。

3)超聲波測距法 該方法是根據(jù)超聲波在攝像機和被攝物之間傳播的時間進行測距的。光學(xué)儀器上分別裝有超聲波的發(fā)射和接收裝置,工作時由超聲振動發(fā)生器發(fā)出持續(xù)時間約1/1 000 s的超聲波,覆蓋整個畫面的10%。超聲波到達被攝體后,立即返回被接收器感知,然后由集成電路根據(jù)超聲波的往返時間來計算確定調(diào)焦距離。

紅外線式和超聲波式自動對焦是利用主動發(fā)射光波或聲波進行測距的,稱之為主動式自動對焦。

2.2 聚焦檢測方法

聚焦檢測方法主要有對比度法、裂像法和相位法。

1)對比度法: 該方法通過檢測影像的輪廓邊緣實現(xiàn)自動調(diào)焦。像的輪廓邊緣越清晰,則它的亮度梯度就越大,或者說邊緣處景物和背景之間的對比度就越大。反之,離焦的像,輪廓邊緣模糊不清,亮度梯度或?qū)Ρ榷认陆?/span>;離焦越遠(yuǎn),對比度越低。利用這個原理,將兩個光電檢測器放在底片位置的前后相等距離處,被攝景物的像經(jīng)過分光同時成在這兩個檢測器上,分別輸出其成像的對比度。當(dāng)兩個檢測器所輸出的對比度相等時,說明調(diào)焦的像面剛好在兩個檢測器中間,即和底片的位置重合,于是調(diào)焦完成。

2)裂像法: 在對焦板位置(與成像平面等同位置)放置裂像光楔或微棱鏡,當(dāng)焦點正好位于裂像光楔的交點上或微棱鏡的頂點上的時候,看到的只是一個清晰的像點;當(dāng)焦點偏離上述位置時,通過裂像光楔看到的是兩個分開的像,而通過微棱鏡看到的則是許許多多分開的像,造成一種影像模糊的感覺。用裂像光楔和微棱鏡對焦板對焦就是根據(jù)這個原理進行的。因為對焦屏位置與成像平面完全共軛,人們只需通過眼睛觀察相當(dāng)于成像平面的對焦屏的成像情況,就可知道對焦是否準(zhǔn)確:即只要對焦屏上的裂像重合和微棱區(qū)影像是清晰的,則成像平面上的像必然清晰;反之則成像模糊。對焦屏可以做成不同的結(jié)構(gòu)形式,如毛玻璃表面狀、微圓錐面狀、微棱鏡狀、帶裂像光楔、帶環(huán)帶透鏡的,等等。聚焦檢測的調(diào)焦方法主要應(yīng)用于單鏡頭反光照相機上。

3)相位法: 該方法是通過檢測像的偏移量實現(xiàn)自動調(diào)焦的。如圖2所示,在感光底片的位置放置一個由平行線條組成的網(wǎng)格板,線條相繼為透光和不透光。網(wǎng)格板后適當(dāng)位置上與光軸對稱地放置兩個受光元件。網(wǎng)格板在與光軸垂直方向上往復(fù)振動。從圖2可以看出,當(dāng)聚焦面與網(wǎng)格板重合時,通過網(wǎng)格板透光線條的光同時到達其后面的兩個受光元件。而當(dāng)離焦時,光束只能先后到達兩個受光元件,于是它們的輸出信號之間有相位差。有相位差的兩個信號經(jīng)電路處理后即可控制執(zhí)行機構(gòu)來調(diào)節(jié)物鏡的位置,使聚焦面與網(wǎng)格板的平面重合。

 

2.3 透鏡分離相位檢測原理[5]

透鏡分離檢測裝置由一組分離鏡片和一組或多組由感光元件組成的測距組件或稱AF傳感器構(gòu)成。下面以CCD感光元件的測距組件來說明相位檢測法的工作原理。分離鏡片的作用是將通過攝影鏡頭的光線分裂成兩束并調(diào)焦,分別投影到測距組件上。當(dāng)調(diào)焦準(zhǔn)確時,經(jīng)過分離鏡片生成的兩束光線投影在CCD陣列上的距離是一定的,從而CCD記住這是一個陣列上被光束照射所產(chǎn)生的電荷的那一對CCD元件的位置也是固定不變的。這對CCD元件之間的距離在光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計時已經(jīng)整定好了,作為焦點檢測的基準(zhǔn)。

調(diào)焦準(zhǔn)確時見圖3a,AB來表示作為基準(zhǔn)的一對CCD元件之間的距離。當(dāng)調(diào)焦不準(zhǔn)時,有兩種可能性:一種是鏡頭焦點在被攝體之前,見圖3a,此時受光的兩只CCD元件之間的距離短于AB;另一種情況是鏡頭焦點在被攝體之后,見圖3c,此時受光的兩只CCD元件之間的距離長于AB,根據(jù)受光的一對CCD元件之間的距離,就能鑒別出焦點是否準(zhǔn)確。兩只CCD元件所產(chǎn)生的電信號經(jīng)過轉(zhuǎn)換電路和模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)換電路,再送入系統(tǒng)的CPU中央處理單元,CPU按照設(shè)定的程序及根據(jù)這對CCD元件的距離與AB的差值,可計算出散焦量[6]即實際焦點與準(zhǔn)確焦點之差以及散焦方向。

 

3 基于圖像處理的自動調(diào)焦[7]

隨著計算機硬件和數(shù)字圖像技術(shù)的飛速發(fā)展,圖像的實時處理已成為可能。計算機通過鏡頭和CCD采集到一系列的數(shù)字圖像,對每一幀圖像進行實時處理,判斷對焦是否準(zhǔn)確,成像是否清晰,并給出反饋信號控制鏡頭的運行,直到采集到的圖像符合使用要求,即完成自動調(diào)焦。

基于圖像處理的自動調(diào)焦具有以下兩大優(yōu)點:**,調(diào)焦更加智能化,聚焦判據(jù)更加靈活和多樣。基于模擬圖像的聚焦檢測方法只利用被測物和背景之間的對比度(輪廓邊緣的梯度)作為判斷是否成像清晰的判據(jù)。而通過數(shù)字圖像處理,不僅可以利用梯度信息,還可以提取圖像中各種其它的有效信息進行判斷,例如頻率、相位等。對于具高頻信息的圖像,一般而言,對焦越準(zhǔn)確,圖像信號的頻率越高,邊緣越尖銳;離焦時則頻率降低,邊緣相對平滑。此外,由于計算機處理圖像的靈活性,可以針對不同的使用要求,選擇不同的判據(jù)進行調(diào)焦。例如,有時候所需的目標(biāo)只是圖像中的某一個局部,而不是整幅圖像的清晰程度。

這時應(yīng)該針對圖像中這一局部進行處理和提取判據(jù),用該局部的對比度(邊緣梯度)作為調(diào)焦的依據(jù)。**,利用計算機可以很方便地對運行執(zhí)行機構(gòu)進行控制,從而避開復(fù)雜的調(diào)焦電路和機構(gòu)。計算機接口和總線技術(shù)已經(jīng)非常成熟,通過軟件給出控制信號,直接控制電機動物鏡的運行,不僅靈活方便,響應(yīng)速度符合調(diào)焦要求,還能大大簡化電路和運動機構(gòu)。采用圖像處理法實現(xiàn)自動調(diào)焦的一個關(guān)鍵問題就在于圖像清晰度[8]評價函數(shù)的選取。對焦評價函數(shù)可以根據(jù)圖像給出數(shù)值描述光學(xué)系統(tǒng)的聚焦程度,它的基本要**[9]:1)評價函數(shù)必須有效,才能迅速完成自動對焦。自動對焦應(yīng)比手工操作花費時間更少;2)評價函數(shù)應(yīng)具有這樣的性質(zhì):在某一點上具有峰值且對應(yīng)于*佳對焦參數(shù),并當(dāng)物體離開*佳點時單調(diào)遞減。如果有這樣的特性,則能采用一種非常有效的搜索方法;3)在存在噪聲的情況下,評價函數(shù)魯棒性要好。

對焦評價函數(shù)主要有以下3:

1)頻譜函數(shù)[10]。其理論依據(jù)是:清晰的圖像比模糊的圖像包含更多的信息,人們能更好地分辨其中的細(xì)節(jié)(細(xì)節(jié)意味著圖像有清晰可辨的邊緣,在局部有很強的灰級變化,灰級的躍變更加劇烈);2)熵函數(shù)。對焦良好的圖像的熵大于沒有清晰對焦的圖像,因此可以用熵函數(shù)作為一種對焦評價標(biāo)準(zhǔn)。即熵越大,圖像越清晰;3)梯度函數(shù)。在圖像處理中,梯度函數(shù)常被用來提取邊緣信息。對焦良好的圖像,有更尖銳的邊緣圖像,應(yīng)有更大的梯度函數(shù)值。常用的梯度函數(shù)有方差算子、能量梯度算子、拉普拉斯算子等。實際的光學(xué)系統(tǒng)中選擇哪種方法,需要進行有針對性的實驗。

4 總結(jié)

各種自動對焦方式各有其局限性。例如紅外測距和超聲測距的對焦方法,當(dāng)被測目標(biāo)對紅外光或超聲波有較強的吸收作用時,將使測距系統(tǒng)失靈或?qū)共粶?zhǔn)確。對比度法受光照條件的制約,當(dāng)環(huán)境照度較低時,或被攝主體反差較小即景物明暗對比較弱時,測距精度明顯降低,甚至失靈。對光學(xué)系統(tǒng)來說,當(dāng)光圈數(shù)為*小數(shù)時,光孔*大,光通量也*大;隨著光圈數(shù)的加大,光孔變小,光通量也隨之減少。由于光電元件允許照度范圍有限,所以其對焦情況受*大光圈數(shù)的限制,以單反相機為例[11],一般情況下光圈數(shù)大于F8時自動對焦困難,自動調(diào)焦系統(tǒng)所能達到的精度根據(jù)系統(tǒng)所選器件參數(shù)以及制造技術(shù)的不同而有所不同,當(dāng)自動對焦允許照度范圍為EV-1~EV+3,基本上能達到的精度為±0.03~±0.1 mm

基于圖像處理的聚焦檢測方法由于圖像處理需要占用大量的計算機資源,這種自動調(diào)焦方法對計算機硬件提出了較高的要求。此外,由于此方法利用被測物和背景之間的對比度(輪廓邊緣的梯度)作為判斷是否成像清晰的判據(jù),與前面所介紹的對比度法一樣,也受到光照條件的限制。基于數(shù)字圖像處理的算法針對不同性質(zhì)的圖像有著不同的表現(xiàn),綜合不同文獻中的結(jié)論,下列方法得到了普遍的肯定:平方梯度、TenenGrad(梯度)LaplaceSobel方差、基于自相關(guān)的函數(shù)、傅里葉變換、小波變換等。

 

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