基于反馈跟焦法的自动对焦技术

胡春美

摘要：图像清晰度是评价图像质量的重要标准，本文介绍了在自动对焦领域，对焦算法的选择是直接影响图像清晰度的重要指标，指出了传统对焦算法GZT（几何跟焦法）的局限性，提出了改进的对焦算法FZT（反馈跟焦法），使图像通过对焦算法获得最大的清晰度。

关键词：图像清晰度；几何跟焦法；反馈跟焦法

一、研究背景和意義

随着计算技术和图像处理理论的发展，半数字式及数字式自动对焦计数迅速崛起。实现自动对焦的方法有很多，基于图像处理的智能化方法是重中之重，在图像处理的数字成像自动对焦方法中，传统方法GZT（geometric ZOOln trackin曲几何跟焦法[1]应用最为广泛。

GZT主要依据变焦时的光学方程曲线，但前提是最清晰的位置总会在已知的光学方程曲线之间。

公式变量：已知当前zoom（记为Zinit），当前in-focus位置（记为Fd（Zinit））；可以得到相邻的远焦光学方程曲线Ffar和近焦光学方程曲线Fnear，在下一个Zoom位置，使用方程计算focus位置：（见公式1）

此方法依赖当前in-focus位置的精确度，为保证下一次运动的准确性，需要在当前位置进行对焦操作，即每次运动到一个位置，需要进行一次校准操作。

二、研究方法

本文在传统跟焦方法的基础上，提出了FZT[2]（kedback zoom tracking）反馈跟焦法，解决了几何跟焦的局限性，具有跟焦灵活，不容易失焦的特点。

具体分为三部分：

第1阶段，开始的估计跟踪曲线由GZT方法得到。

当zoom位置距离上次不远时，维持GZT方法，当ZOOln位置超过给定值时，比方说fp（feedback period反馈周期[2]，这个应该根据zoom值变化，在曲线平缓时值大，在陡峭时小为48，进入误差检测，检测方法：依据GZT估计下次zoom对应的下次focus位置p0计算p1和p2；其中p1=p0+ps，p2=p0-ps；ps是试探步长[3]，根据zoom步长和zoom位置确定，在2～8之间变化。

第2阶段，在新zoom位置，focus从p1运动到p2，得到对应的e1和e2；可以判断出修正的方向。

第3阶段，跟踪曲线修正。计算修正距离deltaS，并修改当前的估计值pr为pe=pr+dehaS，利用pe重新按照GZT计算跟踪曲线。

deltaS的计算公式：△S（k）=△S（k-1）+KP[△e（k）-△e（k-1）]+K1△e（k）

其中deltaS（k-1）为上次的deltaS，初值deltaS（0）=0；deltaE（k）为e（k）-e（k-1），Kp和K1需要手动测量曲线后，依据公式计算得到，其它的测量方法包括Ziegler-Nichols法和Cohen-Coon法。

三、总结

尽管传统的几何跟焦算法表现出了较好的性能，但是也没有考虑到单纯依赖光学方程曲线的局限性，因此我们对GZT算法进行了改进，提出了FZT算法，FZT算法具有GZT算法的优点，同时根据不同的位置校准下一次的运动方向，保证了运动的准确性，减少了对焦误差。

参考文献：

[1]张问骅.自动对焦（1）[J].自动化博览，1995，13（5）：10-15.

[2]Muralias，Gopals，Depth formdefocus：a spatial dormain approach[J].International Journal of Computer Vision.1994，13（3）：271-294.

[3]李奇，徐之海，冯华君，等.数字成像系统自动对焦区域设计[J].光子学报，2002，31（1）：63—66.