自动聚焦算法研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 符号说明 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| ·课题背景及意义 | 第16-17页 |
| ·自动聚焦方式简介 | 第17-19页 |
| ·测距法 | 第18页 |
| ·焦点检测法 | 第18-19页 |
| ·半数字式自动聚焦法 | 第19页 |
| ·全数字式自动聚焦法 | 第19页 |
| ·基于图像处理的自动聚焦 | 第19-21页 |
| ·半数字式自动聚焦算法的核心 | 第20-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21页 |
| ·本论文主要工作 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第二章 自动聚焦基本原理 | 第24-29页 |
| ·光学成像原理 | 第24-27页 |
| ·成像系统模型 | 第24-25页 |
| ·成像系统的点扩散函数和光学传递函数 | 第25-27页 |
| ·自动聚焦基本原理 | 第27页 |
| ·自动聚焦实现过程 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 聚焦窗口的选择与实验分析 | 第29-46页 |
| ·聚焦区域选择的原因 | 第29-32页 |
| ·背景区域对聚焦的影响 | 第29-30页 |
| ·非边缘区域对聚焦的影响 | 第30-32页 |
| ·聚焦区域选择准则 | 第32-33页 |
| ·传统的聚焦区域选择算法 | 第33-36页 |
| ·中心取窗 | 第33-34页 |
| ·多点取窗 | 第34-35页 |
| ·非均匀采样取窗 | 第35页 |
| ·其他取窗方法 | 第35-36页 |
| ·群智能优化算法自适应选取聚焦区域 | 第36-44页 |
| ·粒子群优化算法 | 第37-38页 |
| ·量子粒子群优化算法 | 第38页 |
| ·适应度函数的选取 | 第38-39页 |
| ·QPSO的聚焦区域选择流程 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 聚焦评价函数以及极点搜索算法研究 | 第46-60页 |
| ·聚焦评价函数评价准则 | 第46-47页 |
| ·聚焦评价函数举例 | 第47-51页 |
| ·梯度函数 | 第48-49页 |
| ·熵函数 | 第49-50页 |
| ·频域类函数 | 第50-51页 |
| ·基于小波变换的自动聚焦评价函数 | 第51-53页 |
| ·小波变换应用于自动聚焦评价函数原理 | 第52页 |
| ·基于小波变换的自动聚焦评价函数 | 第52-53页 |
| ·噪声对评价函数的影响 | 第53-56页 |
| ·极点搜索策略 | 第56-59页 |
| ·极点搜索算法准则 | 第57页 |
| ·“盲人”爬山算法 | 第57-58页 |
| ·优化的爬山搜索算法 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 一种新的聚焦算法 | 第60-68页 |
| ·新的聚焦评价函数的研究 | 第60-62页 |
| ·改进的灰度差分法 | 第60页 |
| ·小波评价函数 | 第60-61页 |
| ·新的聚焦评价函数 | 第61-62页 |
| ·极点搜索策略 | 第62-63页 |
| ·聚焦区域选择 | 第63页 |
| ·实验结果 | 第63-66页 |
| ·阈值η_0的实验说明 | 第63-64页 |
| ·实验结果分析 | 第64-66页 |
| ·工作总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第74-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |
