网站建设电子商务课总结和体会,网站建设中代码,开放平台供稿人计划,永久的免费网站地址一、Evaluation of Sharpness Measures and Search Algorithms for the Auto-Focusing of High Magnification Images 这篇论文关于自动聚焦#xff0c;主要对不同种类清晰度评价函数做了仿真对比、不同方案清晰度峰值搜索方案进行仿真对比#xff0c;虽然发表于2006年…一、Evaluation of Sharpness Measures and Search Algorithms for the Auto-Focusing of High Magnification Images这篇论文关于自动聚焦主要对不同种类清晰度评价函数做了仿真对比、不同方案清晰度峰值搜索方案进行仿真对比虽然发表于2006年但其建立的评估框架和结论至今仍有重要参考价值是理解被动式自动对焦技术的必读文献。自动对焦技术主要分为两大基本类型主动式和被动式。主动式对焦通常采用测距传感器来确定目标与相机之间的距离而被动式对焦则可分为设备辅助型和纯图像型两大类。设备辅助型被动对焦通过集成立体匹配单元、分光棱镜等辅助设备实现自动对焦纯图像型则无需额外设备而是通过采集不同焦点位置的图像序列来确定最佳对焦点。二、搜索方案具体方案还需要找到对应文档进行分析2.1 全局搜索通过搜索能产生最高锐度度量的对焦位置来确定最佳对焦点。提出了多种搜索策略其中最直接的方法是全局搜索。该方法通过单向扫描所有对焦位置来获取峰值位置仅适用于对焦范围较窄的情况。2.2 斐波那契搜索斐波那契搜索是最著名的搜索算法。该算法通过逐步缩小搜索区间直至其大小等于初始搜索范围的给定比例。它保证在仅取决于动态聚焦范围的已知次数迭代内找到准则函数的最大值。2.3 二分搜索算法在二分搜索算法中系统会在两个位置对准则函数进行采样并计算其差值。若差值为负则向相反方向移动。由于准则函数呈现单峰形态只要对步长进行合理启发式选择二分搜索就能快速收敛至最佳聚焦位置。将搜索过程划分为两个阶段失焦区域搜索OFRS和聚焦区域搜索FRS。2.4 函数拟合曲线并采用函数拟合以实现更快的收敛[19]。在精细搜索阶段图像锐度在三个焦点位置进行评估。随后将这些样本拟合为二次函数或高斯函数。拟合曲线达到最大值的位置被视为焦点位置。2.5 基于规则的搜索算法为避免斐波那契搜索所需的来回移动Kehtarnavaz等人提出了一种基于规则的搜索RS算法该算法通过调整步长来适应与最佳焦点位置的距离变化三、仿真对比实验中采用了多种搜索算法包括二分搜索BS、斐波那契搜索FS和基于规则的搜索RS。在二分搜索的实现中当锐度度量值的差异符号发生改变时系统会将步长减半。此外在基于二分搜索和斐波那契搜索的粗搜索阶段后会采用二次函数拟合进行精细搜索。由此产生的算法分别命名为BF和FF.总结在精度方面斐波那契搜索、爬山搜索和基于规则的搜索表现最佳。但爬山搜索的性能对参数设置如步长和阈值较为敏感我的个人博客主页欢迎访问我的CSDN主页欢迎访问我的GitHub主页欢迎访问我的知乎主页欢迎访问