高清网络摄像机的自动聚焦技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 图目录 | 第12-13页 |
| 表目录 | 第13-14页 |
| 1 引言 | 第14-21页 |
| 1.1 课题意义 | 第14-15页 |
| 1.2 自动聚焦简介 | 第15-16页 |
| 1.3 自动聚焦主要技术 | 第16-19页 |
| 1.3.1 聚焦评价函数 | 第16-17页 |
| 1.3.2 峰值搜索算法 | 第17-18页 |
| 1.3.3 自动聚焦相关技术 | 第18-19页 |
| 1.4 论文工作介绍 | 第19-20页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第20-21页 |
| 2 聚焦评价函数 | 第21-33页 |
| 2.1 聚焦评价函数的标准 | 第21-22页 |
| 2.2 聚焦评价函数分类举例 | 第22-25页 |
| 2.2.1 灰度方差函数 | 第22页 |
| 2.2.2 梯度函数 | 第22-23页 |
| 2.2.3 图像灰度熵函数 | 第23页 |
| 2.2.4 频域类函数 | 第23-25页 |
| 2.3 自动聚焦引擎 | 第25-27页 |
| 2.3.1 DM36x 自动聚焦评价函数介绍 | 第25-26页 |
| 2.3.2 PAX 划分思想 | 第26页 |
| 2.3.3 IIR 高通滤波器介绍 | 第26-27页 |
| 2.3.4 聚焦加权矩阵应用 | 第27页 |
| 2.4 层次分析法 | 第27-30页 |
| 2.4.1 层次分析法概述 | 第27-28页 |
| 2.4.2 层次分析法的基本步骤 | 第28-30页 |
| 2.5 层次分析法寻求最佳 AF 评价函数 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 峰值搜索算法 | 第33-36页 |
| 3.1 全局搜索法 | 第33页 |
| 3.2 斐波那契搜索算法 | 第33-34页 |
| 3.3 曲线拟合算法 | 第34页 |
| 3.4 盲人爬山算法 | 第34-35页 |
| 3.5 本文采用的峰值搜索算法 | 第35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于 GM(1,1)模型的峰值搜索算法 | 第36-40页 |
| 4.1 聚焦曲线特点分析 | 第36-37页 |
| 4.2 GM(1,1)模型 | 第37-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 自动聚焦相关技术研究 | 第40-45页 |
| 5.1 退回检查最大值的方法 | 第40-41页 |
| 5.2 变步长峰值搜索策略 | 第41-42页 |
| 5.3 场景变化分析 | 第42页 |
| 5.4 自动聚焦流程 | 第42-44页 |
| 5.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 6 实验平台搭建与实验结果分析 | 第45-51页 |
| 6.1 硬件平台设计 | 第45-46页 |
| 6.2 应用软件设计 | 第46-47页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第47-50页 |
| 6.3.1 聚焦评价函数实验结果分析 | 第47页 |
| 6.3.2 聚焦区实验结果分析 | 第47-49页 |
| 6.3.3 散焦区实验结果分析 | 第49页 |
| 6.3.4 峰值搜索算法实验结果总结 | 第49-50页 |
| 6.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 7 工作总结与展望 | 第51-53页 |
| 7.1 工作总结 | 第51-52页 |
| 7.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第57页 |
| 个人简历 | 第57页 |
| 在学期间录用的学术论文 | 第57页 |
