| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 研究内容及论文章节安排 | 第19-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第2章 基于图像处理的自动调焦理论基础与方法 | 第23-35页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 光学成像系统原理 | 第23-30页 |
| 2.2.1 光学成像模型 | 第23-25页 |
| 2.2.2 点扩散函数与光学传递函数分析 | 第25-29页 |
| 2.2.3 成像系统焦深及景深 | 第29-30页 |
| 2.3 自动调焦方法分类 | 第30-34页 |
| 2.3.1 传统自动调焦方法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 基于图像处理的自动调焦方法 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 调焦评价函数的研究 | 第35-83页 |
| 3.1 图像预处理 | 第35-44页 |
| 3.1.1 消除光线的影响 | 第35-39页 |
| 3.1.2 去噪滤波处理 | 第39-44页 |
| 3.2 评价算法选取标准 | 第44-49页 |
| 3.3 典型调焦评价函数与性能分析 | 第49-64页 |
| 3.3.1 基于空域的评价函数 | 第49-53页 |
| 3.3.2 基于变换域的评价函数 | 第53-62页 |
| 3.3.3 基于信息熵的评价函数 | 第62-63页 |
| 3.3.4 基于统计学的评价函数 | 第63-64页 |
| 3.4 基于HVS加权的小波功率谱评价函数 | 第64-75页 |
| 3.4.1 小波功率谱算法 | 第64-66页 |
| 3.4.2 人类视觉系统 | 第66-68页 |
| 3.4.3 基于HVS加权的方向小波功率谱评价函数 | 第68-70页 |
| 3.4.4 实验部分 | 第70-75页 |
| 3.5 基于自适应阈值的改进SML清晰度评价函数 | 第75-82页 |
| 3.5.1 评价算法的提出 | 第75-78页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第78-82页 |
| 3.6 本章小结 | 第82-83页 |
| 第4章 调焦窗口构建方法 | 第83-105页 |
| 4.1 调焦窗口选择的必要性与选取准则 | 第83-86页 |
| 4.2 常用调焦窗口选择方法 | 第86-90页 |
| 4.2.1 中央区域法 | 第86-87页 |
| 4.2.2 多区域法 | 第87页 |
| 4.2.3 非均匀采样法 | 第87-89页 |
| 4.2.4 一阶矩法 | 第89页 |
| 4.2.5 常用调焦窗口选择法存在的问题 | 第89-90页 |
| 4.3 基于多尺度脉冲余弦变换的调焦窗口构建 | 第90-103页 |
| 4.3.1 生物视觉和视觉注意机制 | 第90-92页 |
| 4.3.2 视觉感知模型建立及规则窗口构建 | 第92-101页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第101-103页 |
| 4.4 本章小结 | 第103-105页 |
| 第5章 系统实现平台及实验结果分析 | 第105-119页 |
| 5.1 自动调焦系统的硬件平台设计 | 第105-109页 |
| 5.1.1 芯片介绍 | 第105-107页 |
| 5.1.2 系统硬件结构设计 | 第107-109页 |
| 5.2 自动调焦系统的软件设计 | 第109-116页 |
| 5.2.1 调焦搜索流程设计 | 第110-114页 |
| 5.2.2 调焦系统软件流程 | 第114-116页 |
| 5.3 自动调焦系统的实验数据分析 | 第116-118页 |
| 5.3.1 调焦精度及稳定性测试 | 第116-117页 |
| 5.3.2 调焦实时性分析 | 第117-118页 |
| 5.4 本章小结 | 第118-119页 |
| 第6章 总结与展望 | 第119-123页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第119-120页 |
| 6.2 本文创新点 | 第120页 |
| 6.3 展望 | 第120-123页 |
| 参考文献 | 第123-133页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第133-135页 |
| 指导教师及作者简介 | 第135-137页 |
| 致谢 | 第137页 |