光电经纬仪的自动对焦技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 引言 | 第8-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 光学成像原理 | 第9-10页 |
| 1.3 自动对焦技术的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 基于图像处理的自动对焦技术 | 第12-15页 |
| 1.4.1 国外发展现状 | 第13-14页 |
| 1.4.2 国内发展现状 | 第14-15页 |
| 1.5 论文主要研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 2 传统的清晰度评价算法及算法性能测试 | 第17-30页 |
| 2.1 图像离焦的几何光学原理 | 第17-18页 |
| 2.2 清晰度评价函数指标 | 第18-19页 |
| 2.3 传统的清晰度评价算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 基于空间域的清晰度评价算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于变换域的清晰度评价算法 | 第22页 |
| 2.3.3 基于统计的清晰度评价算法 | 第22-23页 |
| 2.4 传统的清晰度评价算法性能测试与分析 | 第23-29页 |
| 2.5 小结 | 第29-30页 |
| 3 与图像内容变化无关的清晰度评价算法 | 第30-37页 |
| 3.1 自然图像的梯度分布规律 | 第31-32页 |
| 3.2 算法原理 | 第32-36页 |
| 3.2.1 边缘扩散效应 | 第32-33页 |
| 3.2.2 膨胀操作 | 第33-35页 |
| 3.2.3 强边缘的选择 | 第35-36页 |
| 3.3 算法流程 | 第36页 |
| 3.4 小结 | 第36-37页 |
| 4 清晰度评价算法测试结果与分析 | 第37-47页 |
| 4.1 不同场景清晰度评价算法测试结果与分析 | 第37-42页 |
| 4.2 光照对清晰度评价函数的影响 | 第42-46页 |
| 4.2.1 测试结果与分析 | 第45页 |
| 4.2.2 有关清晰度与对比度的思考 | 第45-46页 |
| 4.3 小结 | 第46-47页 |
| 5 聚焦搜索算法 | 第47-61页 |
| 5.1 自动聚焦搜索算法原理和方法介绍 | 第47-49页 |
| 5.1.1 Fibonacci搜索算法 | 第47-48页 |
| 5.1.2 曲线拟合法 | 第48-49页 |
| 5.1.3 爬山算法 | 第49页 |
| 5.2 聚焦搜索算法的难点 | 第49-50页 |
| 5.3 改进的爬山搜索算法 | 第50-53页 |
| 5.4 算法测试与分析 | 第53-59页 |
| 5.5 小结 | 第59-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第61页 |
| 6.2 创新点 | 第61-62页 |
| 6.3 展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
