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数字自动对焦技术的理论及实现方法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 课题意义第10页
    1.2 自动对焦技术综述第10-16页
        1.2.1 传统的对焦技术第11-14页
        1.2.2 视频信号分析法第14-15页
        1.2.3 基于数字图像处理的对焦方法第15-16页
    1.3 现有对焦方法存在的问题第16-17页
    1.4 本课题的主要研究内容第17-20页
第二章 自动对焦的基本理论与方法第20-44页
    2.1 成像模型第20-22页
    2.2 对焦深度法第22-31页
        2.2.1 图像的清晰度的评价第23-25页
        2.2.2 对焦窗口的选择第25页
        2.2.3 镜头的反馈控制第25-27页
        2.2.4 对焦图像的预处理第27-31页
    2.3 离焦深度法第31-41页
        2.3.1 基于图像恢复的离焦深度法第32-36页
        2.3.2 基于模糊量估计的离焦深度法第36-41页
    2.4 逐渐逼近的离焦深度法第41-44页
        2.4.1 理论分析第41-42页
        2.4.2 实验结果第42-44页
第三章 对焦评价函数及算法研究第44-62页
    3.1 频谱评价函数第44-48页
        3.1.1 傅立叶变换第44-45页
        3.1.2 离散余弦变换第45-47页
        3.1.3 频谱评价函数的修正第47-48页
    3.2 梯度评价函数第48-51页
    3.3 熵函数第51页
    3.4 对焦评价函数的颜色协调第51-56页
        3.4.1 基于RGB分析的评价函数改进第52-53页
        3.4.2 基于绿色分量分析的评价函数改进第53-55页
        3.4.3 两种改进方法的运算时间分析第55-56页
    3.5 基于颜色滤波考虑的对焦评价函数第56-62页
        3.5.1 颜色插值算法第56-60页
        3.5.2 新的评价方法及实验验证第60-62页
第四章 对焦窗口的智能规划第62-84页
    4.1 规划对焦窗口的必要性第62-66页
    4.2 基于黄金分割点的对焦窗口规划第66-69页
        4.2.1 黄金分割点权重分配第66-67页
        4.2.2 黄金分割点策略实验结果第67-69页
    4.3 非均匀采样窗口规划第69-74页
        4.3.1 基本原理第69-72页
        4.3.2 非均匀采样规划法实验结果第72-74页
        4.3.3 非均匀采样规划法讨论第74页
    4.4 基于皮肤探测的对焦窗口规划第74-78页
        4.4.1 人类皮肤颜色的分布特征第75-76页
        4.4.2 皮肤探测的实现第76页
        4.4.3 用三步皮肤探测法规划对焦窗口第76-78页
    4.5 基于光流场的对焦窗口规划第78-84页
        4.5.1 光流场基本方程的改进第78-80页
        4.5.2 帧间差阈值法第80-81页
        4.5.3 对焦图像中人脸提取实验第81-83页
        4.5.4 光流法窗口规划讨论第83-84页
第五章 自动对焦的系统实现第84-104页
    5.1 基于PC机的自动对焦系统实现第84-92页
        5.1.1 系统硬件结构第84-89页
        5.1.2 系统软件模块第89-92页
    5.2 基于DSP的嵌入式自动对焦系统实现第92-104页
        5.2.1 DSP简介第92-94页
        5.2.2 系统硬件结构分析第94-101页
        5.2.3 系统软件流程第101-102页
        5.2.4 本系统的特色、指标与鉴定结果第102-104页
第六章 自动对焦系统测试结果与分析第104-110页
    6.1 PC机自动对焦系统测试结果第104-105页
        6.1.1 PC机对焦系统构成第104-105页
        6.1.2 PC机对焦系统测试结果第105页
    6.2 DSP自动对焦系统测试结果第105-110页
        6.2.1 DSP对焦系统构成第105-106页
        6.2.2 对焦实验第106-107页
        6.2.3 对焦速度分析第107-110页
第七章 结论与展望第110-112页
    7.1 主要结论第110-111页
    7.2 展望第111-112页
参考文献第112-116页
作者攻读博士学位期间发表的学术论文第116-117页
致谢第117页

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