| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文选题的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 论文选题的背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 论文选题的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外自动调焦技术发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 研究的主要框架内容 | 第14-16页 |
| 2 基于图像处理的自动调焦理论基础与方法概述 | 第16-22页 |
| 2.1 光学成像系统原理 | 第16-17页 |
| 2.1.1 光学成像模型 | 第16页 |
| 2.1.2 点扩散函数与光学传递函数 | 第16-17页 |
| 2.2 自动调焦方法分类 | 第17-18页 |
| 2.2.1 传统自动调焦方法的局限性 | 第18页 |
| 2.3 基于图像处理的自动调焦方法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 离焦深度法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 对焦深度法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 视频图像采集设备与图像预处理 | 第22-34页 |
| 3.1 视频图像采集设备 | 第22-25页 |
| 3.1.1 CCD图像传感器的结构 | 第22-23页 |
| 3.1.2 CMOS图像传感器的总体结构 | 第23页 |
| 3.1.3 CMOS图像传感器的工作流程 | 第23-24页 |
| 3.1.4 CCD图像传感器与CMOS的比较 | 第24-25页 |
| 3.2 视频图像采集与处理结构设计 | 第25-26页 |
| 3.3 图像预处理 | 第26-27页 |
| 3.3.1 对光线强弱影响的预处理方法 | 第26-27页 |
| 3.3.2 对受噪声干扰影响的预处理方法 | 第27页 |
| 3.4 仿真结果验证与分析 | 第27-32页 |
| 3.4.1 对光线强弱影响的仿真与验证 | 第27-29页 |
| 3.4.2 对受噪声干扰影响的仿真与验证 | 第29-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 4 自动调焦窗口的改进 | 第34-44页 |
| 4.1 基于视觉感知模型的调焦窗口法 | 第34-40页 |
| 4.1.1 生物视觉注意机制原理 | 第34页 |
| 4.1.2 视觉感知模型的建立思想 | 第34页 |
| 4.1.3 基于视觉感知模型的规则调焦窗口流程 | 第34-40页 |
| 4.2 仿真结果验证与分析 | 第40-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 5 图像清晰度评价函数的优化 | 第44-58页 |
| 5.1 评价算法选取标准 | 第44-47页 |
| 5.1.1 陡峭区宽度 | 第44-45页 |
| 5.1.2 清晰度比率 | 第45页 |
| 5.1.3 陡峭度 | 第45-46页 |
| 5.1.4 局部极值因子 | 第46页 |
| 5.1.5 灵敏度 | 第46-47页 |
| 5.2 优化的SML清晰度评价函数 | 第47-50页 |
| 5.2.1 评价算法的提出 | 第48页 |
| 5.2.2 最大灰度梯度值计算 | 第48-49页 |
| 5.2.3 自适应阈值分割的思想 | 第49页 |
| 5.2.4 自适应阈值分割的步骤 | 第49-50页 |
| 5.2.5 优化的SML调焦评价函数 | 第50页 |
| 5.3 仿真结果验证与分析 | 第50-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 自动调焦系统硬件平台及软件流程的设计 | 第58-84页 |
| 6.1 自动调焦系统的硬件平台设计 | 第58-60页 |
| 6.1.1 TMS320C6678芯片结构参数简介 | 第58-59页 |
| 6.1.2 XC3S200AN-FT256芯片结构参数简介 | 第59-60页 |
| 6.2 调焦系统的硬件结构总体设计 | 第60-63页 |
| 6.2.1 硬件卡板的功能模块及结构布局 | 第61-62页 |
| 6.2.2 硬件板卡的实物结构 | 第62-63页 |
| 6.3 图像调焦系统的主要硬件组成模块 | 第63-66页 |
| 6.3.1 图像采集模块 | 第63-65页 |
| 6.3.2 图像处理与控制模块 | 第65页 |
| 6.3.3 驱动模块 | 第65-66页 |
| 6.4 系统基本的硬件实现方案 | 第66-67页 |
| 6.5 系统硬件结构分析 | 第67-68页 |
| 6.6 自动调焦系统的软件设计流程 | 第68页 |
| 6.7 自动调焦搜索算法研究 | 第68-72页 |
| 6.7.1 改进的爬山搜索法 | 第68-72页 |
| 6.8 仿真程序编写与验证结果 | 第72-82页 |
| 6.8.1 对受到光线强弱影响的图像处理效果 | 第72-73页 |
| 6.8.2 对受到噪声干扰的图像处理效果 | 第73-76页 |
| 6.8.3 自动调焦窗口区域构建与轮廓特征提取效果 | 第76-81页 |
| 6.8.4 图像清晰度边缘检测及评价函数算法优化效果 | 第81-82页 |
| 6.9 本章小结 | 第82-84页 |
| 7 全文总结与下一步展望 | 第84-86页 |
| 7.1 全文的工作总结 | 第84-85页 |
| 7.2 下一步工作展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第92页 |
