自动对焦算法

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我是靠谱客的博主微笑未来，这篇文章主要介绍自动对焦算法，现在分享给大家，希望可以做个参考。

1、介绍

图像清晰度是衡量图像质量的一个重要指标，对于相机来说，其一般工作在无参考图像的模式下，所以在拍照时需要进行对焦的控制。对焦不准确，图像就会变得比较模糊不清晰。相机对焦时通过一些清晰度评判指标，控制镜头与CCD的距离，使图像成像清晰。一般对焦时有一个调整的过程，图像从模糊到清晰，再到模糊，确定清晰度峰值，再最终到达最清晰的位置。

常见的图像清晰度评价一般都是基于梯度的方法，本文将介绍五种简单的评价指标，分别是Brenner梯度法、Tenegrad梯度法、laplace梯度法、方差法、能量梯度法。

2、Halcon代码

①、Tenegrad函数
在这里插入图片描述

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//Tenegrad梯度法
sobel_amp(Image, EdgeAmplitude, 'sum_sqrt', 3)
min_max_gray(EdgeAmplitude, EdgeAmplitude, 0, Min, Max, Range)
threshold(EdgeAmplitude, Region1, 20, 255)
region_to_bin(Region1, BinImage, 1, 0, Width, Height)
mult_image(EdgeAmplitude, BinImage, ImageResult4, 1, 0)
mult_image(ImageResult4, ImageResult4, ImageResult, 1, 0)
intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

②、方差函数
在这里插入图片描述

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//方差法
region_to_mean(ImageReduced, Image, ImageMean)
convert_image_type(ImageMean, ImageMean, 'real')
convert_image_type(Image, Image, 'real')
sub_image(Image, ImageMean, ImageSub, 1, 0)
mult_image(ImageSub, ImageSub, ImageResult, 1, 0)
intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

③、能量函数
在这里插入图片描述

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//能量梯度函数
crop_part(Image, ImagePart00, 0, 0, Width-1, Height-1)
crop_part(Image, ImagePart01, 0, 1, Width-1, Height-1)
crop_part(Image, ImagePart10, 1, 0, Width-1, Height-1)
convert_image_type(ImagePart00, ImagePart00, 'real')
convert_image_type(ImagePart10, ImagePart10, 'real')
convert_image_type(ImagePart01, ImagePart01, 'real')
sub_image(ImagePart10, ImagePart00, ImageSub1, 1, 0)
mult_image(ImageSub1, ImageSub1, ImageResult1, 1, 0)
sub_image(ImagePart01, ImagePart00, ImageSub2, 1, 0)
mult_image(ImageSub2, ImageSub2, ImageResult2, 1, 0)
add_image(ImageResult1, ImageResult2, ImageResult, 1, 0)
intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

④、Brenner函数
在这里插入图片描述

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//Brenner梯度法
crop_part(Image, ImagePart00, 0, 0, Width, Height-2)
convert_image_type(ImagePart00, ImagePart00, 'real')
crop_part(Image, ImagePart20, 2, 0, Width, Height-2)
convert_image_type(ImagePart20, ImagePart20, 'real')
sub_image(ImagePart20, ImagePart00, ImageSub, 1, 0)
mult_image(ImageSub, ImageSub, ImageResult, 1, 0)
intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)

⑤、Laplace函数
在这里插入图片描述

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//拉普拉斯梯度函数
laplace(Image, ImageLaplace4, 'signed', 3, 'n_4')
laplace(Image, ImageLaplace8, 'signed', 3, 'n_8')
add_image(ImageLaplace4, ImageLaplace4, ImageResult1, 1, 0)
add_image(ImageLaplace4, ImageResult1, ImageResult1, 1, 0)
add_image(ImageLaplace8, ImageResult1, ImageResult1, 1, 0)
mult_image(ImageResult1, ImageResult1, ImageResult, 1, 0)
intensity(ImageResult, ImageResult, Value, Deviation)