多目标自由聚焦系统
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摘要： 为使聚焦系统能高效、及时、准确地定位聚焦目标，提出了一种多目标自由聚焦算法。通过动态划分窗口提取单目标，利用同步检测法防止视场切换后窗口内无目标，采取对比分析法抑制噪声，建立了快速聚焦评价函数数学模型。通过实验对比分析了本聚焦评价函数相对于现有算法的优点，研究了自适应变步长全局搜索策略。系统以TMS320DM642硬件为基础，并通过VC软件编程实现。经过大量户内外实验分析，证明了该系统的可行性、正确性和有效性，并且已成功应用到边防监控转台产品中。
关键词： 多目标； 自由聚焦； 同步检测； 自适应
中图分类号： TP 391文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2015.02.012
Multiobject freefocusing system
WU Chang’an， LI Huanmei
（Hebei Hanguang Industry Co.， Ltd.， Handan 056028， China）
Abstract： The efficient timely and accurate orientation of focusing aim is the key of a focusing system. A new evaluation method called multiobject freefocusing algorithm was proposed. User may select any single object by changing windows. Synchronized detection method was used to solve the problem of no object in the window after scene changing. The comparative and analytical method for restraining noise was discussed. The quickly focusing mathematical model was established. The technique is better than all the other methods by experimental comparison. Selfadaptalterstep wholerangesearch strategy was studied. The system was set up successfully in the TMS320DM642 hardware and VC software platform. The abundant outdoor and indoor experimental results indicated the feasibility， the veracity and the validity of the system， and it has been applied to frontier defence products.
Keywords： multiobject； freefocusing； synchronized detection； selfadapt
引言自动聚焦是目前光学成像系统的一项不可或缺的重要技术，应用产品越来越广泛，例如数码相机、光学镜头、显微镜、扫描仪、数字视频平台等精密仪器，几乎涉及到所有领域，而准确、快速聚焦又是自动聚焦技术的关键。目前关于聚焦评价方法主要有时域和频域两种。由于时域函数相对于频域函数具有计算量小、简洁、快速等特点，使其应用广泛[18]，本系统所用的聚焦评价函数是时域模型。聚焦区域划分目前基本是针对一幅图像进行定性划分[711]，具有一定的局限性。而聚焦区域的选择直接影响到聚焦算法的速度和精度，好的局部窗口聚焦函数一方面大大减少数据处理量，加快聚焦速度，另一方面消除了非感兴趣区域的噪声干扰，提高聚焦精度。本聚焦系统的聚焦窗口选择灵活，可实时更换兴趣目标并对此自动聚焦。本系统所采取的算法称作多目标自由聚焦算法，应用环境是路防红外热像仪。1系统评价函数自由聚焦是指当外界有鼠标时，可用鼠标人工干预具体的聚焦位置，在图像界面上自由选择视场内的任何单目标进行自动聚焦。可以实时选取任意感兴趣的目标中心区域，从多目标中灵活提取单目标进行实时聚焦，目标可以随时改变，不受算法和数学模型的影响，具有很强的人机交互性。多目标自由聚焦算法包括三部分：确定窗口，评价函数选取，搜索策略。在采取评价函数及搜索策略的同时，要确定采取的是局部窗口还是全局窗口，一般情况选取局部窗口进行实时聚焦，但为避免图像选择区域在视场切换后无搜索目标的异常情况，假设一幅图片大小为720 pixel×576 pixel，采取同步检测法光学仪器第37卷
第2期吴长安，等：多目标自由聚焦系统
Epart=∫ymaxymin∫xmaxxminT（m，n）
Eall=∫5761∫7201T（m，n） （1）式中：Epart和Eall分别指某一幅图像局部窗口和全局窗口具有的边缘能量；（xmin，ymin）和（xmax，ymax）分别是局部窗口选取图像区域的左上角坐标点和右下角坐标点；T（m，n）是图像某像素（m×n）所具有的边缘能量。Dpart=max（Epart）
Dall=max（Eall） （2）式中Dpart和Dall分别是电机走一圈的所有视频帧的局部窗口和全局窗口边缘能量峰值。D=DpartifDpart>Dthreshold
D=Dallelse （3）式中：Dthreshold是一个很小的峰值阈值；D作为边缘能量峰值的输出值，是搜索策略判断的依据，对应的视频帧图像即搜索匹配图像。一般基于空域的评价函数由梯度算子决定，由于Sobel梯度算子对于局部窗口区域聚焦效果好，但算子只有水平方向和垂直方向的梯度，对于规则目标较适用，对于不规则对象就会导致丢失边缘点从而误判。所以，多目标自由聚焦算法为了全面考虑各个方向的目标梯度值，模板基于Sobel算子，同时添加了斜向算子，一个像素清晰度值由其周围的8个像素对应的4个算子绝对值和来计算，这4个算子分别是：检测水平边缘能量的算子，检测垂直边缘能量的算子，检测正斜45°方向边缘能量的算子，检测反斜45°方向边缘能量的算子。多目标自由聚焦算法评价函数为Tx=f（x+1，y-1）+2f（x+1，y）+f（x+1，y+1）-f（x-1，y-1）-2f（x-1，y）-f（x-1，y+1）
Ty=f（x-1，y+1）+2f（x，y+1）+f（x+1，y+1）-f（x-1，y-1）-2f（x，y-1）-f（x+1，y-1）
Tz=2f（x+1，y+1）+f（x+1，y）+f（x，y+1）-2f（x-1，y-1）-f（x-1，y）-f（x，y-1）
Tw=2f（x-1，y+1）+f（x-1，y）+f（x，y+1）-2f（x+1，y-1）-f（x，y-1）-f（x+1，y）
T（m，n）=Tx+Ty+Tz+Tw
MT=max（Tm，n）
FT=max（MT） （4）式中：FT是在视频所有帧中求边缘能量峰值的最大值极值；MT是一帧图像所有像素边缘能量峰值；Tx，Ty，Tz，Tw分别是4个方向的边缘算子。考虑到时域函数抑制噪声能力弱的特点，本评价函数采取如下对比分析法：在求边缘峰值的同时记录下峰值对应的像素及附近8个像素的边缘能量值，根据图像边缘分割原理，边缘处不可能只存在单个像素点，邻域8个像素至少有2个像素也为边缘像素，设定一个阈值，求出能量值与峰值差的绝对值在阈值内的像素个数n，若n
3.1硬件组成多目标自由聚焦系统主要是由镜头部分、控制单元、模仿按键模块的界面及图像采集卡组成，如图1所示。镜头部分主要包括镜头、供电模块、图1自由聚焦系统硬件构成
Fig.1Hardware components of
autofocusing system步进电机、机芯。控制单元主控芯片是TMS320DM642。图2自由聚焦系统模块划分
Fig.2Modules of autofocusing system镜头机芯供电电源为12 V，步进电机可在整个视场区（包括长焦区域、短焦区域及无效区）内转动，串口通讯采用标准485接口。控制主芯片接收界面按长焦切换、短焦切换和自由聚焦串口协议进行相应响应，程序一部分用于图像处理算法，一部分用于控制电机的停转及转速，其中长焦切换和短焦切换是跨越无效区域的只对图像中心区域运用数字图像处理算法实现聚焦的过程，自由聚焦是指在长焦区域或短焦区域针对局部窗口及全局窗口运用数字图像处理算法实现聚焦的过程。
3.2软件平台软件编程是基于CCS（code coposer studio）2和VC6.0软件平台的，其中CCS2是针对TMS320DM642编程使用的，VC6.0是为界面服务的，界面上实时显示视频流。
系统按照模块化设计原则，采用自顶向下逐步细化方法进行软件开发，划分的各模块如图2所示，大致分为视频采集模块、自由聚焦模块、聚焦搜索模块、电机驱动模块，采用的编程语言为最基本且高效率的C语言和VC++语言。4实验分析为了验证多目标自由聚焦系统的可行性及系统算法的性能，充分考虑到聚焦速度、聚焦精确度的评价原则，在上述软硬件平台上分别对长短焦视场切换、长焦内自由聚焦、短焦内自由聚焦做了大量的户内外实景实验，并用红外平行光管模拟无穷远目标进行实验。系统多目标自由聚焦算法的性能分析：（1）无偏性：搜索策略搜索到的聚焦结果视频帧与评价函数极值对应的帧一致。（2）单峰性：评价函数与搜索策略有且只有一个极值。（3）灵敏性：按照用户所需聚焦窗口可在界面上任意改变，评价函数与搜索策略内的阈值可以改变。（4）通用性：图3、图4、图5是针对不同场景的实验结果图，大量实验证明了本算法的通用性。
图3实验中抽取的几个场景
Fig.3Some scenes of the experiments
图4不同视场聚焦结果图
Fig.4Focus results of the different scenes图4是10 km以外场景的长短焦区域分别聚焦结果图，证明了视场切换前后采用同步检测法的可行性，图4（a）是长焦区域窗口内有目标则按窗口聚焦，图4（b）是短焦区域窗口内无目标则进行全局聚焦。图5是进行户外实验过程中抓取的长焦区域内聚焦情况，是同一场景下3个不同方位处的目标分别处于模糊和清晰状态时的对比图，由图5（b）（d）（f）可明显看出，场景复杂情况下动态划分窗口并进行局部聚焦的必要性，体现了本算法的优越性。图6是针对上述整幅图像截取大致170帧的归一化清晰度变化曲线。由图6看出，大致有4个尖峰点，视频帧15 、80和165附近代表不同目标最清晰位置，恰好分别对应图5的（b）、（d）及（f）。若是对整幅图像聚焦则会聚焦在120帧附近，从而造成误判。